浙江美通筑路機械股份有限公司;陜西交通建設養(yǎng)護工程有限公司唐春獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江美通筑路機械股份有限公司;陜西交通建設養(yǎng)護工程有限公司申請的專利一種基于機器視覺的高速清掃車目標識別方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN120259950B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510737791.4,技術領域涉及:G06V20/40;該發(fā)明授權一種基于機器視覺的高速清掃車目標識別方法和系統(tǒng)是由唐春;楊振;馬勇;景暉;郭軍科;仇曉駿;房本地設計研發(fā)完成,并于2025-06-04向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本一種基于機器視覺的高速清掃車目標識別方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供一種基于機器視覺的高速清掃車目標識別方法和系統(tǒng),該方法包括如下步驟:S1獲取車輛作業(yè)區(qū)域的實時圖像數(shù)據(jù),其中獲取的實時圖像數(shù)據(jù)中攜帶有車輛實時速度信息;S2根據(jù)獲取的實時圖像數(shù)據(jù)進行自適應分塊處理,將實時圖像數(shù)據(jù)劃分為多個子圖像塊;針對獲取的子圖像塊進行圖像增強處理,并根據(jù)增強后的子圖像塊得到增強圖像數(shù)據(jù);S3基于增強圖像數(shù)據(jù),采用訓練好的目標識別模型對增強圖像數(shù)據(jù)進行處理,得到作業(yè)區(qū)域的目標識別結果。本發(fā)明有助于提高清掃車作業(yè)區(qū)域圖像的清晰度,從而提高目標識別效果。
本發(fā)明授權一種基于機器視覺的高速清掃車目標識別方法和系統(tǒng)在權利要求書中公布了:1.一種基于機器視覺的高速清掃車目標識別方法,其特征在于,包括如下步驟: S1獲取車輛作業(yè)區(qū)域的實時圖像數(shù)據(jù),其中獲取的實時圖像數(shù)據(jù)中攜帶有車輛實時速度信息; S2根據(jù)獲取的實時圖像數(shù)據(jù)進行自適應分塊處理,將實時圖像數(shù)據(jù)劃分為多個子圖像塊;針對獲取的子圖像塊進行圖像增強處理,并根據(jù)增強后的子圖像塊得到增強圖像數(shù)據(jù),具體包括: S21針對獲取的實時圖像數(shù)據(jù)提取實時圖像幀和對應的實時速度信息; S22基于獲取的實時圖像幀進行自適應分塊處理,將實時圖像幀劃分為多個子圖像塊; S23針對各個子圖像塊分別進行圖像增強處理,得到增強后的子圖像塊; S24根據(jù)增強后的子圖像塊進行重構得到增強實時圖像幀; S3基于增強圖像數(shù)據(jù),采用訓練好的目標識別模型對增強圖像數(shù)據(jù)進行處理,得到作業(yè)區(qū)域的目標識別結果; 其中,所述步驟S22中,基于獲取的實時圖像幀進行自適應分塊處理,具體包括: 將實時圖像幀劃分為形狀、面積相等的N個子圖像塊; 1)針對各個子圖像塊,計算當前子圖像塊的復雜度因子,其中采用的復雜度因子計算函數(shù)為: ; 式中,C i 表示第i個子圖像塊φ i 的復雜度因子,N i 表示第i個子圖像塊的像素點總數(shù),(x,y)∈φ i 表示像素點(x,y)為子圖像塊φ i 中的像素點;Sobelx,y表示通過Sobel算子以像素點x,y為中心提取得到的Sobel特征值;λ表示設定的平衡因子,其中λ∈[0.4,0.6];LBPx,y表示通過LBP算子以像素點x,y為中心提取得到的局部二值特征值; 2)根據(jù)當前子圖像塊的復雜度因子和當前速度信息計算子圖像塊的劃分參數(shù)值,其中采用的劃分參數(shù)值計算函數(shù)為: 式中,S i 表示第i個子圖像塊φ i 的劃分參數(shù)值,vt表示實時速度,v max 表示設定的最大速度,C i 表示第i個子圖像塊φ i 的復雜度因子,C TH 表示設定的復雜度因子閾值; 3)根據(jù)當前子圖像塊的劃分參數(shù)值和設定的劃分閾值S TH 進行比較,當子圖像塊的劃分參數(shù)值S i S TH 時,將當前子圖像塊進一步劃分為形狀、面積相等的M個子圖像塊; 重復上述步驟1)-3),直到不存在能夠繼續(xù)被劃分的子圖像塊或者子圖像塊的尺寸小于預設的最小尺寸,完成實時圖像幀的子圖像塊劃分。
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