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河海大学王俊玮获国家专利权

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龙图腾网获悉河海大学申请的专利弱纹理场景下的无人系统导航线感知及障碍物测距方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120339403B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510827842.2,技术领域涉及:G06T7/77;该发明授权弱纹理场景下的无人系统导航线感知及障碍物测距方法是由王俊玮;宋国章;黄浩乾;王迪;王冰设计研发完成,并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

弱纹理场景下的无人系统导航线感知及障碍物测距方法在说明书摘要公布了:本发明公开了弱纹理场景下的无人系统导航线感知及障碍物测距方法,属于机器视觉技术领域。本发明首先利用改进的YOLOv5网络对图像中的参考物和行人进行检测,获取参考物边界框坐标信息及行人检测框坐标信息;接着提取初始参考点点集,通过RANSAC算法去除离群点后,运用最小二乘拟合算法拟合行线并提取导航线;同时对目标场景进行区域划分,计算各区域的最小深度值,通过四分区深度比较算法确定行人的近似最小深度,进而获取行人的深度范围并计算其距离信息;最后通过融合改进的YOLOv5目标检测与双目视觉技术,实现导航线的提取和行人障碍物的测距,以提高无人系统导航的环境感知精度、障碍物测距准确性和系统实时响应能力。

本发明授权弱纹理场景下的无人系统导航线感知及障碍物测距方法在权利要求书中公布了:1.一种弱纹理场景下的无人系统导航线感知及障碍物测距方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: S1:利用YOLOv5检测模型对输入图像进行实时检测,获取图像中所有参考边界框坐标信息,并依据参考检测框底部中点提取出初始参考点点集; S2:对步骤S1得到的初始参考点集进行离群点检测并剔除:基于RANSAC算法,对于不同检测情况,来进行内点外点的区分,识别并剔除点集中偏离正常分布的离群点,获取参考点集; S3:运用最小二乘拟合算法对步骤S2得到的参考点集进行最小二乘拟合,分别获得左右行线,基于拟合出的左右行线几何关系再次通过最小二乘拟合计算提取最终导航线; S4:参考步骤S3中的最终导航线得到目标场景,对目标场景进行区域划分,计算各区域的最小深度值,比较各区域的最小深度值,确定行人的近似最小深度; S5:利用S4中得到的最小深度,构建深度范围模型,获取行人的深度范围,对深度图像进行分割,计算行人深度范围内的深度均值,根据深度均值获取行人的距离信息; 步骤S4是基于四分区深度比较的行人测距算法,利用双目视觉测距原理将两个相机同时观察一幅场景,通过比较两个相机拍摄的图像之间的差异来计算物体的深度信息,再通过三角测量法来计算物体的深度实现测距,在检测时将检测边界框分为2*2个,即4个分区,对每个区域计算最小深度,并进行比较,具体方法如下: S4-1:首先,通过YOLOv5卷积神经网络对相机的图像进行检测,获取到行人检测框的坐标信息为xr,yr,wr,hr,根据图像的尺寸pW,pH恢复像素坐标,X=xr*pW,Y=yr*pH,W=wr*pW,H=hr*pH,分别表示检测边界框的中心点像素坐标X,Y,以及检查边界框的宽度W和高度H; S4-2:然后通过左右图片基于双目视觉得到深度图,将检测框分为上下左右四个分区,对每个分区进行深度统计,对于每个分区,统计从上部中心点到区域中心点、从底部中心点到区域中线点、从左侧中心点到区域中心点、从右侧中心点到区域中心点的深度均值分别为Dt i,Db i,Dl i,Dr i,i=1,2,3,4分别表示四个区域; S4-3:对中心点左右两侧提取的深度均值Dt i,Db i比较取二者间较小值得Dtb i,对较小一侧的所有深度值进行排序,即sortd操作,顶部和底部的深度值进行相同的处理得Dlr i并排序; S4-4:最后,对vtb i与Dlr i进行比较,选取值较小一侧的5个最小深度值并取均值作为该区域的最小深度Di;最后对四个区域的最小深度进行排序得D1,D2,D3,D4,选则最小的深度作为行人的近似最小深度Dperson。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人河海大学,其通讯地址为:210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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