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  • 本公开提供了一种水下机器人自主定位方法和系统、电子设备、存储介质、程序产品,该方法包括:获取标准相机采集的标准帧和事件相机采集的事件流,其中,事件流包括多个事件,每个事件表示一个像素点在一个时刻的亮度变化量超过设定值;按照预设规则,将事件流...
  • 本发明提供基于RTK与Slam给元宇宙虚拟世界提供空间定位技术,包括以下几个功能模块:所述RTK定位模块:用于获取GNSS信号并通过差分修正获得绝对位置;所述SLAM感知模块:用于通过视觉、激光雷达或IMU构建环境特征地图,输出相对位姿;所...
  • 本申请公开了一种基于机器人的点焊方法、装置、设备及存储介质,涉及视觉识别领域,包括:采集目标工件的原始二维数字图像,并对原始二维数字图像进行图像预处理得到目标图像;基于预设局部特征提取算法提取目标图像中的若干个目标关键点,并对目标关键点进行...
  • 本发明提供一种物体的姿态推定装置及姿态推定方法,即使在所输入的图像中包含的物体小的情况、物体的分辨率低的情况下,也能够高精度地推定物体的姿态。姿态推定装置(1)根据图像数据推定物体的姿态,其中,取得深度图像,根据深度图像取得法线图像,生成从...
  • 本发明提供一种训练姿态调整方法、装置、电子设备及存储介质,其中方法包括:对目标对象训练过程的图像进行人体关键点检测,确定目标对象的人体关键点数据;基于人体关键点数据,确定目标对象的训练姿态;基于人体关键点数据,确定目标对象的朝向向量,并基于...
  • 本发明涉及Probe无损化空间姿态自动校准方法、装置及存储介质,所述的方法包括相机模块的相机采集Probe点按头模组的点按头图像,得到点按头坐标图像;若点按头坐标图像中的点按头成像为椭圆形,且椭圆形的长轴a与平面直角坐标系的X轴不平行也不垂...
  • 本发明公开了一种基于仿生视觉神经通路的偏振微弱目标增强探测方法,用于面向低空慢小目标检测,包括步骤:利用偏振图像传感器获取偏振图像;利用帧差法将静止区域与动态区域分割开,得到的动态区域为图像中动态微弱目标所在区域;采用稠密偏振解算方法计算动...
  • 本发明涉及机器人感知领域,尤其涉及一种面向无人系统的自适应深度学习视觉里程定位方法及系统,该方法包括接收待测的RGB图像,针对当前待测图像帧,从历史记录中获取前一帧图像,组成相邻两帧RGB图像作为定位输入数据;将定位输入数据输入至训练完成的...
  • 本发明公开了一种基于视觉识别的港口集装箱装卸定位系统及方法,涉及港口物流自动化技术领域。该方法通过吊具上的图像采集装置获取集装箱表面图像,经深度学习模型检测初始角点;当角点缺失或置信度不足时,提取边缘特征并通过重建网络预测亚像素坐标以补全角...
  • 本发明公开了一种基于红外图像的采煤机滚筒截割干涉状态识别方法,采用红外摄像仪对周围环境进行拍摄,有效避免了井下低照度、高粉尘、强水雾等复杂照明环境对识别精度的限制,确保目标轮廓的稳定性与清晰度;接着通过深度学习网络对红外图像进行分析处理,采...
  • 本发明提供了一种基于图像识别的饮料包装自动定位方法、设备及系统,涉及图像识别的技术领域,本发明方法通过构建内容物扰动特征模型,消除瓶身图像中因果肉、果酱、椰果等物质引起的伪边界与光影噪声,从而提取更稳定的瓶体结构关键点。其次,结合多帧图像序...
  • 本公开提供了一种基于高精度多轴位移解算的预对准方法,待传输物体上的标记图形具有第一位置信息,包括:S1,对标记图形进行检测,得到检测图形的第二位置信息;S2,根据检测图形的位置信息,判断检测图形是否完整;若否,则根据第一位置信息和第二位置信...
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,提供了基于图像视觉识别技术的筒纱方向检测方法及系统。方法包括:预先构建包括多个目标检测模型的专用模型库;从筒纱的实时图像中提取得出图像特征及其置信度,根据置信度对图像特征进行增强变换处理,得到若干增强图像特征;...
  • 本发明公开了基于跨模态对比学习的多模态引流线夹位姿估计方法、系统、设备及介质,属于电力作业技术领域,包括:获取RGB图像和点云数据并预处理生成空间对齐的数据对;分别通过图像和点云特征提取网络获取图像语义特征、点云几何特征和实例特征;将图像语...
  • 本发明公开了一种割草机器人多传感器外参自动化标定方法及系统,包括步骤1,割草机器人进入标定工作模式,RGB‑D相机视野覆盖标定板;步骤2,割草机器人执行预设运动序列,在运动过程中RGB‑D相机同步采集RGB图像和深度信息,惯性测量单元采集I...
  • 本申请提出一种坐标系标定方法、装置、设备以及计算机存储介质。坐标系标定方法包括:获取标定过程中三维相机采集的目标标定板对应的目标点云数据,其中,三维相机固定安装于目标机器人的末端法兰,目标标定板的几何形状为非对称形状;根据目标点云数据确定标...
  • 本申请涉及计算机视觉领域,尤其是一种基于不同颜色小球的相机外参标定方法,包括以下步骤:S1、关键点检测网络训练:采用基于深度学习的关键点检测网络,通过该网络检测标识物的关键点,为后续标定计算提供准确的数据支持,以增强标定过程的鲁棒性与准确性...
  • 本发明提供一种自动驾驶融合感知自动标定方法,包括:内参标定步骤;数据采集步骤;数据预处理步骤;特征提取步骤;数据融合步骤;标定算法步骤和标定结果验证步骤;其中数据融合步骤中采用特征融合的方法;包括:对每种传感器的数据进行特征提取,得到特征向...
  • 本公开基于多级特征增强的远距双目相机标定优化方法,包括:对远距标定板存在高光区域和角点模糊的情况进行处理,采用双边滤波器抑制高光镜面反射,减轻反光并保持图像清晰度;采用CLAHE算法结合分块处理与对比度增益阈值,对棋盘格纹理进行增强;融合S...
  • 本发明公开了一种应用于无人自动化设备的Camera‑IMU联合标定方法,属于多传感器标定技术领域。所述方法通过构建具有多个非共面平面的三维标定结构,提取角点信息计算相机初始位姿,并基于光束平差法进行多帧联合优化;通过插值对齐后的IMU轨迹,...
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