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[发明专利]运动模糊效应下的视觉特征三维重建方法-CN201710321151.0有效
发明人：张丽艳;陈明军;周含策 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-05-09 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G01C11/00 文献下载
摘要：本发明运动模糊效应下的视觉特征三维重建方法，步骤为：对要使用的相机进行标定；在被测物体表面布置编码标记点；获取运动模糊图像；识别图像中的编码标记点的身份；针对同一个编码标记点，借助于在不同时刻拍摄的时间序列图像，对其在不同时刻的空间位置进行粗定位并且拟合成样条曲线，作为空间运动轨迹的初始值；构造编码标记点运动的模糊成像模型；在每次曝光时间内，根据模糊成像模型，优化求解运动路径和姿态。本发明在有运动模糊的情况下，还原出曝光时间内编码标记点的中心位置和姿态，获得被测物体表面的三维信息和在曝光时间内的运动信息。本发明使得基于视觉的测量方法扩展到动态场合，对高速运动部件分析、设计、逆向工程起重要作用。
运动模糊效应视觉特征三维重建方法

[发明专利]基于卷积神经网络的运动模糊编码点的身份识别方法-CN201611109116.4有效
发明人： 周含策;张丽艳;陈明军 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2016-12-06 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的运动模糊编码点的身份识别方法，具体步骤包括：步骤一、标定实拍相机，构造虚拟相机编码点，获取大量运动模糊编码点图像‑编码点身份样本；步骤二、构造卷积神经网络MBCNet；步骤三、将运动模糊编码点图像‑编码点身份样本的集合对卷积神经网络MBCNet进行训练及测试；步骤四、运用训练后的卷积神经网络MBCNet对运动模糊图像进行分割、分类，即可获得对应的编码标记点身份ID；该识别方法能够对实际拍摄的运动模糊图像进行处理，得到对应的编码标记点的身份，对于高速运动物体机器视觉测量可以提供快速可靠的前期数据，扩大机器视觉测量方法的应用领域。
基于卷积神经网络运动模糊编码身份识别方法