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]路径导航方法、作业控制方法及相关装置-CN202310443224.9在审
  • 李龙喜;黄志鑫;李扬 - 广州极飞科技股份有限公司
  • 2023-04-21 - 2023-08-11 - G01C21/20
  • 本发明提供了一种路径导航方法、作业控制方法及相关装置,涉及导航技术领域。在沿当前路径对机体进行导航的情况下,当确定机体进入待转弯区域时,能够基于机体的当前位置与当前路径和目标路径的路径交点,生成转弯路径,该转弯路径可以用于指引机体从当前路径转弯至目标路径。如此,在确定机体进入待转弯区域时及时的生成转弯路径,并且转弯路径是基于机体的当前位置与当前路径和目标路径的路径交点生成,保证机体按照转弯路径能够准确地转弯至目标路径而不出现偏差,从而准确高效地实现了当前路径与目标路径之间的道路切换。
  • 路径导航方法作业控制相关装置
  • [发明专利]导航方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211714011.7在审
  • 李龙喜;黄志鑫;韩赛飞 - 广州极飞科技股份有限公司
  • 2022-12-29 - 2023-05-02 - G01C21/00
  • 本申请实施例涉及导航技术领域,提供一种导航方法、装置、电子设备及存储介质,通过载体的视觉惯性里程计对目标场景进行建图并生成导航路径点,再根据三维地图对载体进行重定位,以使通过视觉惯性里程计获得的位姿信息与三维地图处于同一坐标系,在对三维地图重定位成功后,根据视觉惯性里程计获得位姿信息,结合三维地图和导航路径点进行导航,从而在室内和室外可使用一套系统进行定点导航,同时,采用视觉惯性里程计进行建图及导航,融合了惯性测量数据和图像数据,提高了定点导航的精度。
  • 导航方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]农机参数测量方法、装置、设备及存储介质-CN202210933981.X在审
  • 陈东辉;蔡浩;李龙喜 - 广州极飞科技股份有限公司
  • 2022-08-04 - 2022-11-18 - G01B11/02
  • 本申请公开了一种农机参数测量方法、装置、设备及存储介质,涉及农机技术领域。本申请提供的技术方案包括:确定待测量农机参数;根据待测量农机参数的类型,从预设的多种拍摄方式中确定类型对应的目标拍摄方式;基于目标拍摄方式获取目标图像,并基于目标图像确定待测量农机参数的测量值;在类型为农机尺寸类型的情况下,从农机的多个方位进行拍摄以获取农机的多方位图像帧,基于多方位图像帧构建农机的三维模型,根据三维模型确定待测量农机参数的测量值。通过上述技术手段,自动测量农机参数,避免人工测量造成的误差,提高农机参数的测量精度,解决现有技术中农机参数的测量误差大和测量操作复杂的问题。
  • 农机参数测量方法装置设备存储介质
  • [发明专利]导航路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202210770739.5在审
  • 李龙喜;张润初;曾杰鸿 - 广州极飞科技股份有限公司
  • 2022-06-30 - 2022-08-16 - G01C21/20
  • 本申请的实施例提供了一种导航路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及导航技术领域。该方法包括:基于作业设备的中轴线,获得第一目标拍摄图像的局部图像;对局部图像进行转换,得到目标鸟瞰图;对目标鸟瞰图进行农作物识别,确定出至少一个作物行区域;根据至少一个作物行区域的中心线及预设尺度因子,获得导航路径,其中,预设尺度因子用于表示目标鸟瞰图像素之间的距离与实际距离之间的关系。如此,基于单目视觉图像,有效解决单目视觉农作物实际定位问题,从而得到可用于对农作物进行作业的实际导航路径;并且通过视图截取可以排除其他作物行对导航的干扰,同时减少数据处理量。
  • 导航路径规划方法装置电子设备可读存储介质
  • [发明专利]一种结构光视觉系统的下一最佳测量位姿确定方法-CN201910110094.0有效
  • 林俊义;江开勇;李龙喜;黄常标;刘华 - 华侨大学
  • 2019-02-11 - 2020-10-09 - G01B11/00
  • 本发明针对机器人视觉自动测量中下一最佳测量位姿确定问题,公开了一种新颖的结构光视觉系统的下一最佳测量位姿确定方法。该方法首先采用结构光双目视觉测量系统获得被测物体的深度图像和三维点云,通过深度图像快速获取被测物体的边缘与密度聚类分析区域。基于密度聚类方法判定物体边缘区域三维形貌的复杂程度,结合视场大小确定子区域权重,从而获得深度图上下一视场最佳移动方向。采用趋势面分析法预测下一最佳测量位姿的空间范围。为避免边缘局部复杂程度对趋势面的影响,以深度图像上的测量视场为中心获得趋势面分析全局区域,并快速获得中心趋势线以确定出下一最佳测量位姿。
  • 一种结构视觉系统最佳测量确定方法

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