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[发明专利]一种基于点线初始化的视觉惯性里程计方法-CN202011425027.7有效
发明人：熊剑;吴建峰;杨祖华;郭杭;衷卫声;余志鹏;黄涛;莫钊 -专利权人：南昌大学
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01C22/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于点线初始化的视觉惯性里程计方法，包括以下步骤：步骤一、通过相机采集视觉数据，通过IMU采集惯性数据；步骤二、图像特征提取跟踪：对任意两帧图像提取并且跟踪点特征和线特征，得到前后帧之间的特征对应关系；步骤三、IMU预积分：对任意两帧图像之间的所有IMU数据进行预积分，得到IMU先验值，若IMU零偏改变则根据新的零偏重新计算IMU预积分测量值；步骤四、初始化：将步骤二提取和跟踪到的特征以及步骤三计算得到的IMU预积分值送入视觉惯性初始化模型，得到初始参数值；步骤五、紧耦合视觉惯性定位：将初始参数送入紧耦合视觉惯性估计器，实现对载体的实时定位；本发明增加了系统在无纹理环境下的初始化成功率，降低了初始化时间。
一种基于点线初始化视觉惯性里程计方法

[发明专利]基于Vibe长期背景建模的运动目标检测方法-CN202310682503.0在审
发明人：熊剑;吴杰;张强;廖玮;权略;郭杭;衷卫声;李宇 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提出了基于Vibe长期背景建模的运动目标检测方法，包括1）建立初始背景样本库；2）利用初始背景样本库初次差分出背景图，并进行高动态标记；3）优化模型确认当前帧分离出的时刻背景图是否超过更新周期；4）若超过更新周期则输入到优化模型二次处理，并重置更新周期；5）对处理后的同一帧图像进行差分操作，修复存在前景的区域；6）完成视频中全部背景模型的更新，处理完毕。本发明相较传统算法，采用双模型优化背景更新策略进行图像处理，初始模型采用逐帧帧差法检测图像，至更新周期后，将当前帧传送给优化模型重新检测，以此加强对半动态目标与微动态目标在背景下的区分度，降低目标被背景吸收的风险，大大提升了前景提取效果。
基于 vibe 长期背景建模运动目标检测方法

[发明专利]一种基于YOLO的面向室内动态场景的VSLAM方法-CN202310682496.4在审
发明人：熊剑;杨佳;张强;廖玮;权略;郭杭;衷卫声 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于YOLO的面向室内动态场景的VSLAM方法，包括1）采集彩色图像和深度图像，输入SLAM系统；提取特征点及深度，并将特征点ID与深度值一一对应；2）通过YOLO目标检测算法检测图像中的物体，并获取其检测框；3）对于动态物体，将检测框中的特征点进行基于深度的聚类，将动态特征点进一步分离出来；4）对于潜在的动态物体，利用多视图几何原理结合深度阈值判断其动态性，当该物体被判断为动态物体时，认为其检测框内的特征点均为动态特征点；5）将所有动态特征点剔除，其余特征点输入SLAM系统，进行后续跟踪、建图和回环检测线程。与传统的视觉SLAM算法对比，本发明方法的精度可提升至96.58%。
一种基于 yolo 面向室内动态场景 vslam 方法

[发明专利]一种结合ViBe与RGBD图像信息的图像语义标签制作方法-CN202310597797.7在审
发明人：熊剑;覃东文;廖玮;权略;张强;衷卫声;郭杭;李宇 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合ViBe与RGBD图像信息的图像语义标签制作方法，包括：1）视频采集和预处理；2）图像序列的空间配准，得到对应的变换矩阵；3）对灰度图像序列进行运动目标检测和二值化；4）提取二值化图像的关键帧及Id；5）提取深度图像关键帧边缘，根据深度信息，结合最大连通滤波算法和边缘区域遍历算法，对前景分割图像中的前景区域，进行边缘修正并去除阴影噪声；6）标签分类并对其前景区域进行像素填充；7）所得标签保存至对应文件夹。本发明方法通过关键帧的提取、使用深度信息去除图像阴影、结合滑动窗口思想提取目标关键帧前景并填充像素、给定标签，无需人为分割图像，降低了语义标签制作的复杂性，提高标签制作的精度与效率。
一种结合 vibe rgbd 图像信息语义标签制作方法

[发明专利]一种采用前向紧组合的GNSS-INS因子图优化方法-CN202310606033.X在审
发明人：熊剑;万涛;廖玮;张强;权略;郭杭;衷卫声;李宇 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01S19/47 文献下载
摘要：本发明涉及一种采用前向紧组合的GNSS‑INS因子图优化方法，包括：1）采集导航数据，对数据进行时间和空间同步对准；2）建立状态方程和观测方程；3）通过紧组合滤波和权值修正，得到修正的卫星数据；4）获取增量信息，进行预积分操作和误差分析，构建IMU残差方程及代价函数；5）对修正后数据进行误差分析，获取GNSS残差方程及代价函数，根据预积分过程得到的雅可比矩阵构建边缘化信息因子，得到所对应的残差方程及代价函数；6）根据所得代价函数，对GNSS‑INS因子图进行优化，得到导航最优解。本发明方法能够充分利用历史导航信息优化导航结果，在紧组合的辅助下修复拒止环境下产生的卫星断点数据，增强了组合导航系统的鲁棒性，提高了定位精度。
一种采用组合 gnss ins 因子优化方法

[发明专利]一种改进人工势场法引导的双向RRT*路径规划方法-CN202310740077.1在审
发明人：熊剑;闵志豪;衷卫声;郭杭;廖玮;张强;权略 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进人工势场法引导的双向RRT*路径规划方法，首先根据目标偏置策略引导两棵随机树分别从起始点和终点交替采样，以减少冗余点个数和提高采样效率；其次提出一种自适应人工势场算法，通过重新设计势力函数解决引力或斥力过大以及出现局部陷阱等问题；然后将双向RRT*算法和改进人工势场算法融合，并对生成路径应用关键点平滑和二次采样优化策略，大大提升了算法采样效率。
一种改进人工势场法引导双向 rrt 路径规划方法

[发明专利]一种基于信息熵的RGB特征匹配方法-CN202310451286.4在审
发明人：熊剑;席含;权略;张强;廖玮;郭杭;衷卫声;李宇 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于信息熵的RGB特征匹配方法，包括：1）图像采集并基于RGB特征提取算法对图片灰度预处理；2）预处理后的图像利用基于信息熵的RGB特征提取算法对图像内特征信息进行采集，生成特征点描述子；3）利用汉明距离进行特征粗匹配；4）结合RGB特征描述子与PROSAC算法进行特征匹配；5）输出图像特征匹配点和匹配关系。本发明基于RGB特征匹配方法在图像RGB特征灰度化过程中选择合适权重从而最大程度保留图像原本特征信息，同时规避错误特征信息，在图像特征采集阶段，能够借助RGB特征匹配优势提前剔除易误提取的关键点；并确保光照以及视角剧烈变化时的匹配精度，有效提高了系统特征识别的精度及鲁棒性。
一种基于信息 rgb 特征匹配方法

[发明专利]基于关键平面的视觉惯性里程计方法-CN202110554563.5在审
发明人：熊剑;吴建峰;杨祖华;郭杭;衷卫声;余志鹏;黄涛;莫钊 -专利权人：南昌大学
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于关键平面的视觉惯性里程计方法，包括以下步骤：1、单目相机以一定频率采集图像；IMU以一定频率采集惯性数据；2、对采集到的每帧图像，提取点线特征并且进行跟踪；3、IMU预积分：对连续两帧图像之间的IMU数据进行预积分；4、2D德劳内三角化；生成3D网格；检测平面；对每个检测到平面分配特征；判断是否是关键平面；5、紧耦合视觉惯性定位：根据残差解决最小二乘问题并得出最优估计，实现对目标载体的定位。本发明所提出的方法用于视觉惯性定位，该方法同步视觉与IMU信息，提出了筛选关键平面的策略，通过引入关键平面，增加探测到平面之间的规律性，提高了定位精度。
基于关键平面视觉惯性里程计方法

[发明专利]行人导航中基于足底压力检测的零速修正方法-CN201610843682.1有效
发明人：熊剑;徐江颖;杨祖华;衷卫声;郭杭 -专利权人：南昌大学
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：行人导航中基于足底压力检测的零速修正方法，结合运动中足底压力值、加速度值以及角速度值判定静止区间，以静止区间内的速度值作为卡尔曼滤波器的量测量，并利用卡尔曼滤波估计误差参数并修正速度、位置和姿态误差。本发明通过设定多个静止区间阈值与判定条件，提高了检测静止区间的准确性，有助于高动态下静止区间的检测，同时利用卡尔曼滤波器修正误差，提高了行人导航的定位精度。
行人导航基于足底压力检测修正方法

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