专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种构建基于文字语义信息的视觉SLAM系统的方法-CN202310655353.4在审
  • 邹丹平;李博颖;裴凌;郁文贤 - 上海交通大学
  • 2023-06-05 - 2023-09-08 - G06V20/70
  • 本发明公开了一种构建基于文字语义信息的视觉SLAM系统的方法,涉及定位建图技术领域,包括以下步骤:步骤1、对进入所述系统中的图像,进行输入图像处理操作;步骤2、当系统中至少进入并按照所述步骤1处理完2帧图像后,开始进行初始化;步骤3、初始化后,新进入的图像帧首先进行所述步骤1的所述图像处理操作,之后进行帧处理;步骤4、当所述帧处理结束后,若当前系统已运行足够长的时间,则将当前帧设置为关键帧并进行关键帧处理;步骤5、当所述系统运行一段时间之后,对当前关键帧进行语义回环。所述方法提升了SLAM系统的定位建图效果,还使得SLAM系统即使在光照、观测视角发生巨大变化时,也能得到准确可靠鲁棒的定位建图结果。
  • 一种构建基于文字语义信息视觉slam系统方法
  • [发明专利]基于文字标识的语义视觉定位方法-CN202310600227.9在审
  • 李博颖;邹丹平;裴凌;郁文贤 - 上海交通大学;上海西虹桥导航技术有限公司
  • 2023-05-25 - 2023-08-22 - G06T7/73
  • 本发明涉及视觉定位技术领域,且公开了一种基于文字标识的语义视觉定位方法,包括以下步骤:准备步骤,进行三维地图构建、图像检索步骤,基于上一步构建的三维文字地图,输入查询帧进行图像检索、位姿估计,得到当前帧的匹配帧后,需要计算两帧之间的相对位姿、实验对比,实验使用TextSLAM所提出的数据集,选择图像检索、位置识别、视觉定位等相关领域的多个经典、最好方法进行比较。该基于文字标识的语义视觉定位方法,使用场景中的文字标识信息作为特征进行视觉定位,从而实现一种真正的词袋模型,而非前述工作使用的视觉“词袋”模型;使用基于文字标识的语义信息进行视觉定位,可以获得定位准确率和效率的大幅度提升。
  • 基于文字标识语义视觉定位方法
  • [发明专利]基于高精度动作捕捉系统的惯性测量单元标定系统-CN201910073726.0有效
  • 邹丹平;王兆圣;郁文贤 - 上海交通大学
  • 2019-01-25 - 2023-04-28 - G01C21/18
  • 一种基于高精度动作捕捉系统的惯性测量单元标定系统,包括:数据获取模块、姿态因子模块、速度因子模块和位置因子模块,数据获取模块采集来自动作捕捉系统的位置信息和姿态信息,来自惯性测量单元的加速度和角速度信息;姿态因子模块与数据获取模块相连并优化姿态因子,计算惯性测量单元的陀螺仪零偏参数和多个坐标系之间的相对旋转;速度因子模块分别与数据获取模块和姿态因子模块相连并根据陀螺仪零偏参数、坐标系间的相对旋转、位置信息和姿态信息对加速度计的零偏参数进行估计;位置因子模块分别与数据获取模块和速度因子模块相连并根据位置信息和姿态信息对速度因子模块计算得到的…参数进行进一步的优化并输出优化后的标定结果。本发明使用高精度动作捕捉系统进行标定,能够方便的用于现有的数据采集流程,无需特殊操作并提供了真值数据(位置、姿态)的开源数据集,能够达到很高的精度。
  • 基于高精度动作捕捉系统惯性测量单元标定
  • [发明专利]一种基于神经网络算法的碰撞时间计算系统和方法-CN202010022564.0有效
  • 邹丹平;杨兴隆;裴凌;郁文贤 - 上海交通大学
  • 2020-01-09 - 2022-10-25 - G06T7/70
  • 本发明公开了一种基于神经网络算法的碰撞时间计算系统,涉及自动机器人的视觉避障领域,包括摄像头获取视频序列模块、图像预处理模块、基于神经网络计算碰撞时间模块、稠密碰撞时间处理模块、输出模块、神经网络训练模块,摄像头获取视频序列模块、图像预处理模块、基于神经网络计算碰撞时间模块、稠密碰撞时间处理模块和输出模块依次通信连接,神经网络训练模块从图像预处理模块获取信息进行离线训练,输出收敛和完整的网络结构模型,供基于神经网络计算碰撞时间模块使用。本发明利用单目相机的视频序列,预测稠密的碰撞时间,提高了算法的适用性。
  • 一种基于神经网络算法碰撞时间计算系统方法

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