[发明专利]基于三维特征点的深度相机自动标定算法在审
| 申请号： | 201910495112.1 | 申请日： | 2019-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN110209997A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 陈光柱;李冬冬;李春江 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06T7/593;G06T7/80 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于三维特征点的深度相机自动标定算法，该标定算法用到两幅深度图像和对应的三维特征像素点即可一次性完成深度相机的标定工作。首先，根据已知的三维空间中的特征像素点坐标和深度图像中对应点的坐标以及原始误差偏移量，将深度相机测量模型与经典相机标定模型相结合得到深度相机的基本标定模型；然后，通过深度相机的内参约束条件求出相机内参数初始值，并根据内参初始值求出外参数；最后，优化所建立的深度图像误差控制函数以得到深度相机的最优参数。本发明的标定算法，简化了深度相机传统标定模型，克服了经典标定受光照条件和场景不确定性等影响的缺点，精确获得了相机内外参数，且对深度图像边缘畸变有较好修复效果，具有操作简单、标定精度高、实用性和鲁棒性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 深度相机 标定 深度图像 算法 三维特征 自动标定 内参 三维空间 相机内外参数 一次性完成 不确定性 测量模型 传统标定 光照条件 特征像素 误差控制 相机标定 原始误差 约束条件 最优参数 点坐标 鲁棒性 内参数 偏移量 像素点 畸变 相机 场景 修复 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维特征点的深度相机自动标定算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：用深度相机在不同位置以不同姿态对立方体标定块进行多次拍摄，获取两幅深度图像，两幅深度图像应保证有特征明显的三维特征像素点，并且特征像素点应有对应的原始误差偏移量；步骤二：首先利用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法分别提取两幅深度图像的4个三维特征像素点，这4个特征像素点一般设为立方体标定块的角点，并且特征像素点应有明显的原始误差偏移量；然后将这4个特征像素点分别与对应的三维空间点进行匹配得到特征像素点坐标和三维空间点的坐标；步骤三：将深度相机测量模型与经典相机标定模型相结合形成深度相机的标定模型；步骤四：将步骤二中获得的特征像素点坐标和已知的三维空间点坐标作为已知量代入步骤三所建立的深度相机标定模型中，根据建立的深度相机内参约束条件求解出深度相机的内参数和外参数；步骤五：建立深度图像的畸变控制函数，并利用Levenberg‑Marquardt算法对其进行非线性优化，通过最小化投影误差函数得到最优的深度相机的内参数和外参数。
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- 一种基于非负矩阵分解的智能电网数据分解方法-201810052322.9
- 杨震;何通海 - 北京工业大学
- 2018-01-19 - 2019-09-03 - G06F17/16
- 本发明公开一种基于非负矩阵分解的智能电网数据分解的方法，在非负矩阵分解算法的基础上，引入了用户间相似性的特征，提高算法的性能，使分解结果更加接近用户的实际用电信息，为用户提供更加精准的反馈。实验结果辨明，该方法与已有的方法对比，性能有明显的提升。
- 一种高效求解大尺度矩阵行列式的可验证外包计算方法、客户端及云计算系统-201910020443.X
- 赵亮;陈泽;王兴凤 - 四川大学
- 2019-01-09 - 2019-09-03 - G06F17/16
- 本发明涉及云计算技术领域，公开了一种高效求解大尺度矩阵行列式的可验证外包计算方法、客户端及云计算系统。通过所提供的新外包计算协议，可使拥有较少计算资源/计算能力弱的客户端在面临求解大尺度矩阵行列式时，可以将整个行列式的计算任务外包给计算能力强大的云计算服务器，并提供有给客户端可靠的验证方法，从而满足当前在隐私性(云侧不可得知明文矩阵的数据)、正确性(在云侧是半诚实模型或恶意模型时，依然能够保证客户端能够检测返回结果是否正确)、高效性(客户端计算量远小于计算明文矩阵行列式所需的计算量)和可验证性(能够确定地而非以某个不可忽略的概率得出服务器所返结果的正确与否)等方面的要求，便于实际应用和推广。
- 基于多核平台的二阶盲源分离并行优化方法及系统-201910329707.X
- 刘卫国;刘美洋;殷泽坤;徐晓明 - 山东大学
- 2019-04-23 - 2019-08-30 - G06F17/16
- 本发明公开了一种基于多核平台的二阶盲源分离并行优化方法及系统，包括以下步骤：接收环境变量参数，设置CPU线程亲核性；接收待处理信号，对待处理信号进行多线程并行预处理；合并多个可并行计算区域，进行联合近似对角化；输出分离矩阵和源矩阵。本发明借助多核平台的特性，大大加速了二阶盲源分离的处理速度。
- 一种波形幅度不确定度确定方法及系统-201910469628.9
- 刘爽;龚鹏伟;谌贝;谢文;姜河 - 北京无线电计量测试研究所
- 2019-05-31 - 2019-08-30 - G06F17/16
- 本发明公开一种波形幅度不确定度确定方法及系统，所述方法包括：通过k均值法对波形的多个采样点进行聚类得到第一状态电平和第二状态电平，并根据所述第一状态电平和所述第二状态电平得到状态矢量；根据所述状态矢量和向量线性变换原理得到采样点矢量，确定所述采样点矢量的协方差矩阵；根据协方差矩阵传递理论和雅可比矩阵得到波形幅度不确定度，本发明可在即使在存在相关误差的情况下，根据给定的平均波形及其协方差，也可以准确地计算脉冲幅度的不确定度。
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