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[发明专利]一种基于TOF相机数据的平面拟合方法-CN201910445779.0有效
发明人： 应忍冬;陈琢;刘佩林 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06T7/521 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于TOF相机数据的平面拟合方法，包括以下步骤：S1：将TOF相机采集的深度图的数据转换成点云的数据，所述深度图的像素点与所述点云在映射过程保留对应编号；S2：计算所述深度图的全图各像素点对应的点云的主方向向量，并确定所要拟合的平面上的一个采样点及其对应的主方向向量；S3：从所述采样点出发通过迭代法逐步扩散，找到全部与所述采样点对应的主方向向量间关系满足预设条件的待拟合像素点，并将所述待拟合像素点每次迭代更新为新的采样点后继续迭代扩散；S4：连接所有符合预设要求的待拟合像素点拟合成为平面。该方法每个步骤在运算量上都进行了优化，能够在3D深度相机输出视频序列上实时完成。
一种基于 tof 相机数据平面拟合方法

[发明专利]一种人数的统计方法、装置、存储介质及设备-CN201910053126.8有效
发明人：王伟行;刘佩林;邹耀;应忍冬;邓宁;葛昊;王俊 -专利权人：上海数迹智能科技有限公司
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种人数的统计方法、装置、存储介质及设备。该方法包括：通过红外光源从上向下发射编码信号，并通过传感器接收返回的编码信号；根据发射编码信号与接收编码信号的时间差值，形成深度图像；识别至少两帧深度图像中的人头运行轨迹；根据人头运行轨迹的方向对人数进行统计。通过执行本实施例所提供的技术方案，可以实现快速、准确的对人数进行统计，还能够达到节省资源的目的。
一种人数统计方法装置存储介质设备

[发明专利]基于手机信息融合的板状天线下倾角测量方法及系统-CN202210204826.4在审
发明人：马鸿英;应忍冬;刘佩林 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于手机信息融合的板状天线下倾角测量方法及系统，包括：基础测量模块：通过手机拍摄天线图像，消除相机成像原理中和距离相关的参数，结合IMU数据和天线具体型号信息求解天线的下倾角；虚拟抱杆模块：通过手机拍摄与重力方向对其的棋盘格的图像，求解图像上重力矢量，得到误差修正后的下倾角；图像长宽比求解模块：在天线型号未知时，从天线正面拍照获得图像上天线的长宽比，使用图像上天线长宽来替代真实天线的尺寸比，并不断的迭代天线的长宽比求解天线下倾角。本发明通过在实际拍摄的数据集进行测试，算法测量的下倾角精度在两度以内，相比于传统繁琐且危险的测量方式，精度也得以保证，满足在实际网络优化等方面的要求。
基于手机信息融合天线倾角测量方法系统

[发明专利]深度学习编译器脉冲神经网络算子处理方法、系统、介质-CN202310610325.0在审
发明人：吴良顺;谢李生;薛建伟;陈发全;田清扬;周轶凡;应忍冬;刘佩林 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度学习编译器脉冲神经网络算子处理方法及系统，包括：步骤S1：将脉冲神经网络算子部署到低功耗机器人硬件众核处理器上，进行算子转换，将脉冲神经网络算子拆分为基础算子和自定义算子，适配深度学习编译器；步骤S2：进行脉冲神经网络算子合并、算子拆分和算子映射，实现脉冲神经网络算子在低功耗机器人硬件众核处理器上的部署和执行。发明与深度学习编译器的兼容性较好，本发明以深度学习编译器中常用的ONNX(Open Neural Network Exchange)格式表示SNN(spike Neural Network)神经元操作符，这种兼容性使脉冲神经网络算子能够集成到主流的深度学习编译器中。
深度学习编译器脉冲神经网络算子处理方法系统介质

[发明专利]一种面向非结构化场景下物料分拣的智能系统和方法-CN202110808374.6有效
发明人：陈祥;应忍冬;文飞;钱久超;张澜涛;尹树雨 -专利权人：上海交通大学烟台信息技术研究院;上海交通大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： B07C5/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向非结构化场景下物料分拣的智能系统和方法，涉及人工智能领域，该智能系统包括机器人系统、智能检测与测量模块、标定装置、支撑台面，机器人系统用于实现随机摆放物料在不同位姿条件下的抓取；智能检测与测量模块包括RGBD相机、工控机；RGBD相机用于采集物料信息，并将所述物料信息实时传输到所述工控机；工控机基于所述物料信息进行物料检测和位姿测量，评价物料的抓取风险和机械臂的抓取功耗，建立抓取策略评估函数，规划物料抓取顺序，实现非结构化场景下物料的有序分拣；本发明采用协同视觉检测、抓取策略评估与机械臂分拣的方法实现非结构化场景下随机摆放物料的智能化分拣，实现随机摆放物料的安全、低功耗分拣。
一种面向结构场景物料分拣智能系统方法

[发明专利]基于人体骨架和图像融合的动作识别方法-CN201911310343.7有效
发明人：钱久超;刘桂玉;刘佩林;朱肖光;应忍冬 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于人体骨架和图像融合的动作识别方法及存储介质，包括：时间特征提取步骤：输入3D人体骨架序列并利用骨架网络实现时间特征提取；空间特征提取步骤：利用RGB图像使用双注意力神经网络实现空间特征提取；特征融合步骤：将3D骨架序列所提取的时间特征和RGB图像提取的空间特征进行融合。本发明利用3D骨架序列主要是为了提取时间上的信息，利用图像信息主要是为了提取细节信息以及与人交互的物体信息，最后将二者进行融合，保证了动作识别的稳定性和准确性。
基于人体骨架图像融合动作识别方法

[发明专利]基于语义高度地图的局部导航方法和系统-CN201911113834.2有效
发明人：薛午阳;应忍冬;赵忆漠;龚正;缪瑞航;刘佩林 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于语义高度地图的局部导航方法和系统，使用语义分割神经网络得到语义分割图像，再结合估计的位姿把图像投影至地图坐标与已有地图进行概率融合，最后对地图进行语义可通行概率计算；使用传感器的点云信息以及估计的位姿构建局部高度地图；结合语义地图的分类结果和可靠度，以及高度地图的高度差等信息，计算移动损耗；通过计算所有候选路径的总移动损耗，执行损耗最低的候选路径。本发明可以提高导航系统对更复杂场景的适应性，融合语义和高度信息进行路径规划，提高了所规划路径的可靠性和安全性。
基于语义高度地图局部导航方法系统

[发明专利]一种基于鸟瞰视角的视觉重定位方法-CN202310291330.X在审
发明人：牛昊晨;应忍冬;刘佩林;陈祥;计星武;文飞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于鸟瞰视角的视觉重定位方法，涉及机器人技术领域。将机器人相机传感器数据转换至鸟瞰视角下的统一坐标系，融合时间窗口和空间窗口的信息同时用于场景的表示；场景鸟瞰图进一步抽象为语义拓扑图，将具有区分度的物体表示为带有语义标签的拓扑节点，将拓扑节点间的背景区域表示为拓扑边信息，抽象出场景的高层级语义信息以及几何结构信息，同时保留低层级特征点信息作为拓扑节点对应物体的外观属性，多层级信息结合；根据节点和边的属性计算当前场景拓扑图与地图数据库场景拓扑图的相似度，构建亲和矩阵，利用图卷积网络进行求解，得到定位结果。本发明实现更完整的传感器信息利用，更好的定位效果，提高了泛化性。
一种基于鸟瞰视角视觉定位方法

[发明专利]视频监控方法、装置、终端和介质-CN201910001785.7有效
发明人：刘佩林;王俊;邹耀;应忍冬;邓宁;葛昊 -专利权人：上海数迹智能科技有限公司
申请日： 2019-01-02 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种视频监控方法、装置、终端和介质，其中，该方法包括：基于采集的深度图像，提取属于人体区域的像素点的深度特征；利用预先训练的关节像素点分类器和深度特征，对提取深度特征的像素点进行分类，得到各关节部位的像素点集合；利用聚类算法，确定像素点集合的中心像素点，并将中心像素点作为关节点位置，以基于关节点位置的变化监控人体姿态的变化。本发明实施例解决了现有的视频监控方法易造成用户隐私泄露的问题，实现了保护用户隐私的视频监控效果，即使原始视频被泄露，用户隐私也不会被泄露。
视频监控方法装置终端介质

[发明专利]一种基于环境物体的语义定位方法-CN202310181061.1在审
发明人：计星武;应忍冬;刘佩林;陈祥;牛昊晨;文飞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于环境物体的语义定位方法，涉及机器人技术领域。包括语义建图、闭环检测、定位矫正。通过卷积神经网络提取图像中目标物体的语义信息，并利用视觉里程计来估计相机的位置信息。通过卷积神经网络提取出目标物体的标签信息以及其在图像中的2D边界框位置和尺寸；通过双向对比匹配的方式，检测相机是否经过历史的地点，如果经过则通过几何验证确认相机是否到达闭环位置；最后通过计算物体的相对位置关系并通过位姿图优化来矫正相机的定位。本发明能够在光照和季节变化、相机观测视角变化等的复杂环境下，实现厘米级的定位和地图构建。
一种基于环境物体语义定位方法

[发明专利]运动场景的高速动作捕捉与识别方法及系统-CN202310103131.1在审
发明人：朱子杰;应忍冬;刘佩林;文飞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种运动场景的高速动作捕捉与识别方法及系统，包括：步骤S1：利用相机组与多惯性测量单元同步对人体进行感知与数据采集，基于多惯性测量单元对相机组获取的人体关节位置进行融合与修正；步骤S2：利用修正后的人体关节位置组合成表示人体动作的人体姿态骨架序列，并计算分析得到序列所表示的人体执行动作类别、动作关节运动速度以及力度；步骤S3：利用交互式可视化程序将捕获视频内容、识别动作类别、动作执行速度以及动作执行力度进行实时反馈与显示；所述相机组包括彩色摄像头与深度摄像头，在获取到彩色光照图像用以提取骨架的同时，同步采集深度信息进行3D坐标点恢复。
运动场景高速动作捕捉识别方法系统

[发明专利]基于行人识别的室内行人寻迹方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201811573978.1有效
发明人：钱久超;邵华青;陈俊泓;朱肖光;陶政;刘佩林;应忍冬;耿相铭;文飞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行人识别的室内行人寻迹方法，该种室内行人寻迹方法首先判断场景图像中行人的身份信息，在确定后该行人的身份信息之后，再使用深度学习的方法判断标记有该身份信息的行人全身图与连续的场景图像中的行人是否为同一人，如果为同一人则求出该行人的像素坐标，之后将该像素坐标转换为室内的世界坐标，对室内的世界坐标进行曲线拟合即可得到室内行人的轨迹，利用深度学习的算法，行人识别及定位的精度高，运算量小，本方法也不需要行人随身携带用于辅助定位的设备(如移动传感器等)。本发明还提供了一种基于行人识别的室内行人寻迹装置、计算机设备及存储介质。
基于行人识别室内方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种实现流水线上非结构化物体智能贴标签的装置和方法-CN202110808375.0有效
发明人：陈祥;刘佩林;应忍冬;文飞;钱久超 -专利权人：上海交通大学烟台信息技术研究院;上海交通大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现流水线上非结构化物体智能贴标签的装置和方法，涉及人工智能领域，包括机械臂、RGBD相机、标签剥离装置、标签收放装置、工控机，其中，RGBD相机用于采集物体的RGB图像和深度图像，并将采集的信息发送到工控机；标签剥离装置用于将标签从标签底纸上剥离；标签收放装置独立于标签剥离装置，用于执行放标签操作和收标签操作；工控机对采集的信息进行处理，获取物体的空间位姿和运动状态，并用于机械臂位姿的反馈控制。本发明实现流水线上散乱摆放、尺寸和形状各异的非结构化物体的智能贴标签操作，克服了当前贴标签技术只能实现结构化场景下物体贴标签操作的局限，有利于降低人工成本、提高贴标签效率和可靠性。
一种实现流水线上结构物体智能贴标签装置方法

[发明专利]基于特征点辅助匹配的虚拟宽视角视觉里程计方法及系统-CN202010042019.8有效
发明人：缪瑞航;应忍冬;刘佩林;龚正;薛午阳;赵忆漠 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于特征点辅助匹配的虚拟宽视角视觉里程计方法及系统，包括：原图像通过常速运动模型进行运动预测，预测目前相机的位姿，得到新图像，并对原图像进行特征点选取；根据提取的特征点，通过光流法对原图像与新图像进行特征匹配，得到相同一点在两个图像中的匹配关系；利用单应性矩阵和/或基础矩阵进行异常匹配点对剔除，再使用PnP算法和从历史关键帧中获取的深度信息计算出当前相机的位姿；计算整体所有梯度点的像素误差，根据得到的当前相机的位姿通过高斯牛顿下降法进行优化光度误差，最终得到优化好的相机精准位置姿态；通过本发明可以有效增强在相机旋转的时候的特征点跟踪效果，使得系统整体更加鲁棒。
基于特征辅助匹配虚拟视角视觉里程计方法系统

[发明专利]三维物体的识别方法-CN201910481624.2有效
发明人： 应忍冬;潘光华;刘佩林 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-06-04 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维物体的识别方法，包括：通过旋转不变编码器对输入的点云进行编码，得到旋转不变特征向量；对旋转不变特征向量进行卷积和池化处理，得到中间特征向量；对中间特征向量进行多层感知机全局池化处理，得到全局特征向量；将全局特征向量输入全连接层构成的分类器，得到三维物体的分类结果。本发明用图结构来描述点与点之间的关系，点与点的连接关系作为边，采用拉普拉斯矩阵L描述图结构，对图结构表示的三维特征进行旋转不变编码，然后利用层级图卷积进行全局特征提取，利用多层全连接输出最终分类结果，从而可以简化数据的处理过程，且提取的三维特征具备旋转不变性，使得三维物体的分类结果更加准确。
三维物体识别方法

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