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RSS订阅原创 专利：一种基于2D和3D融合的目标识别定位方法和系统 [发明]
具体地， 计算出深度图的所有法向量夹角后， 分析目标的边缘区域法向量夹角的波动情况， 计算出合适的波动阈值使得边缘区域的夹角波动大于预设波动阈值， 从而能够对目标的边缘区域进行识别， 提高目标识别定位的准确度。，并根据得到的法向量计算邻域法向量夹角，对边缘区域的法向量夹角波动情况进行分析计算，得到符合预设波动阈值的夹角波动信息，将获取的夹角波动信息转化为二值图，并采用边缘检测算法对二值图进行边缘检测，得到目标轮廓，并根据目标轮廓得到目标的边界框，输出得到目标的位置坐标。根据法向量估计法计算深度图的法向量。
2024-02-27 09:19:37
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原创 专利：一种基于深度强化学习的机器人工件抓取方法
的机器人工件抓取方法，涉及机器人抓取技术领域。本发明，通过利用结构光相机传感器获取目标零件的三维信息，通过三维目标识别定位技术估计目标零件的位姿，根据手眼标定确定的转换关系变换零件位姿并反馈给机械臂，机械臂根据反馈信息执行最后的抓取动作。4)通信模块： 机器人通信模块主要是把点云处理模块计算得到的零件的真实位姿作为输入， 通过坐标变换， 计算得出机器人末端夹具的最终的拾取位姿，并通过WiFi通信向机器人发送规划的离散轨迹点， 驱动机器人到达相应位姿， 最后通过Modbus通信控制气动夹具的闭合抓取零件。
2024-02-27 09:18:10
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原创 专利：基于2D工业相机的工件目标检测及三维姿态
分别获得的现场工件目标图像进行目标检测及特征识别，通过该特征与几何模型中特征点的匹配对比，从而获取工件目标空间姿态信息。相较于采用3D相机或多个(3个以上)2D工业相机获取目标特征点的方法，降低了成本。本发明公开了一种基于2D工业相机的工件目标检测及三维姿态判定方法，首先根据待生产或是待加工工件目标搭建其三维几何模型，并标记该几何模型制定特征点，然后对。通过两个2D工业相机。
2024-02-27 09:16:58
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原创 专利：基于点云数据的三维目标识别和模型分割方法
主要是对三维点云信息进行深度网络训练，用PointNet++模型。三维模型的深度特征表示是三维目标识别和三维模型语义分割的关键和前提，在机器人、自动驾驶、虚拟现实、遥感测绘等领域有着广泛的应用前景。然而传统的卷积神经网络需要以规则化的数据作为输入，对于点云数据需要转换为视图或体素网格来处理，过程复杂且损失了三维模型的几何结构信息。借助已有的可以直接处理点云数据的深度网络，针对产生的特征缺少局部拓扑信息问题进行改进，提出一种利用双对称函数和空间转换网络获得更鲁棒、鉴别力更强的特征。
2024-02-26 19:55:42
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原创 ＜专利＞机器人3D视觉快速定位抓取方法及系统
本发明提供了一种机器人3D快速定位抓取方法及系统， 包括： 通过高速的3D结构光成像对目标物体的表面轮廓进行扫描， 形成点云数据；3D视觉实现了三维扫描定位快速建立、 更换数据模型， 能够满足小批量多品种的生产需求， 还能智能分析物体的抓取优先级，引导工业机器人快速精准抓取工件， 有效解决上下层物体相互干扰的问题。3）根据智能化技术获取所述目标物体的实时空间坐标和姿态信息，计算出当前工件实时空间坐标，并引导机器人完成自动抓取任务。1）通过高速的3D结构光成像对目标物体的表面轮廓进行扫描， 形成点云数据；
2024-02-26 19:53:01
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原创 基于稀疏表示字典学习的图像超分辨率-杨建超论文解析
文章：《Image Super-Resolution via Sparse Representation》作者：杨建超信号稀疏的定义：令字典D的原子个数M，信号维度为N，则有以下三种关系： M = N时，D为完备的； M > N时，D为冗余的； M>>N时, D为过完备的。图解如下：借鉴了压缩感知的思想，通过对大量低分辨率图像和高分辨...
2021-08-12 11:00:56
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原创 科普Bayer滤光片
科普Bayer滤光片bayer格式图片Bayer数据的一般格式bayer格式插值红蓝算法实现bayer格式插值绿算法实现Bayer RGB和RGB Rawbayer格式图片bayer格式图片是伊士曼·柯达公司科学家Bryce Bayer发明的，BryceBayer所发明的拜耳阵列被广泛运用数字图像。对于彩色图像，需要采集多种最基本的颜色，如rgb三种颜色，最简单的方法就是用滤镜的方法，红色的滤镜透过红色的波长，绿色的滤镜透过绿色的波长，蓝色的滤镜透过蓝色的波长。如果要采集rgb三个基本色，则需要三块滤
2021-01-08 13:36:48
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转载 Caffe解释
Caffe的全称应该是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，它是开源的，核心语言是C++，它支持命令行、Python和Matlab接口，它既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行。它的license是BSD 2-Clause。Deep Learning比较流行的一个原因，主要是因为它能够自主地从...
2018-06-27 22:04:24
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原创 CS杂谈【待补充】
光学成像机制的改变，需要与之匹配的信息重构理论的提出和计算机处理能力的提升。压缩成像理论是一种新的数据获取理论，该理论提出了即便以远低于奈奎斯特采样频率的方式获取信号，仍然能够有机会精确地恢复原始信号，因此可以在数据采集端突破奈奎斯特采样定律的制约，为硬件系统的采集、存储、传输和处理带来了极大便利。经典的香农采样定理给出了一个从采样得到的数字信号中无失真恢复出模拟信号的充分条件，即信号的采样频率应...
2018-06-17 00:48:07
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转载 两篇科普文章【开创文章】
两篇科普文章分享两篇来自科学松鼠会的科普性文章：1、压缩感知与单像素相机(陶哲轩,Terence Tao)原文链接：http://songshuhui.net/archives/110062、填补空白：用数学方法将低分辨率图像变成高分辨率图像(Jordan Ellenberg)原文链接：http://songshuhui.net/archives/38054英文名：Fill in the Blan...
2018-06-17 00:16:09
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转载 压缩感知详细介绍【赞】
初识压缩感知Compressive Sensing2012年07月07日 11:38:14阅读数：168833压缩感知是近年来极为热门的研究前沿，在若干应用领域中都引起瞩目。最近粗浅地看了这方面一些研究，对于Compressive Sensing有了初步理解，在此分享一些资料与精华。本文针对陶哲轩和Emmanuel Candes上次到北京的讲座中对压缩感知的讲解进行讲解，让大家能够对这个新兴领域有...
2018-06-17 00:10:43
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转载 [CS发现的小故事]Depressive Sensing or Compressive Sensing ？
[理解]Depressive Sensing or Compressive Sensing ？ 2010-08-09 13:59:53| 分类： 理解|举报|字号 订阅 下载LOFTER我的照片书 |做完饭后，接着聊。尽可能写的通俗一些。1. 起因compressive sensing（CS） 又称 compressived sensing ，compressived sample...
2018-06-17 00:06:52
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转载 矩阵的各种分解
1、特征值与特征向量的意义解释矩阵乘法其实是对应着一个线性变换，是把任意一个向量变成另一个方向或者长度的新向量。在这个变换中，原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换，而不对这些向量产生旋转效果，那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量，伸缩的比例就是特征值。特征向量与特征值对于一个矩阵的意义，每一个特征向量都对应着这个矩阵在对另一个对象作线性变换时所产生变换的方向...
2018-06-04 15:53:01
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转载 MATLAB命令总结
matlab命令一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。2、who 可以查看当前工作空间变量名， whos 可以查看变量名细节。3、功能键：功能键 快捷键 说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入...
2018-06-04 14:53:58
1698
转载 希尔伯特空间
什么是赋范线性空间、内积空间，度量空间，希尔伯特空间 ？ 现代数学的一个特点就是以集合为研究对象，这样的好处就是可以将很多不同问题的本质抽象出来，变成同一个问题，当然这样的坏处就是描述起来比较抽象，很多人就难以理解了。既然是研究集合，每个人感兴趣的角度不同，研究的方向也就不同。为了能有效地研究集合，必须给集合赋予一些“结构”（从一些具体问题抽象出来的结构）。从数学的本质来看，最基本的集合...
2018-05-16 17:39:25
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原创 压缩感知的发现
压缩感知的发现如今我们身边这些数码东西无时无刻影响着我们的生活。比如手机，电视，电话，电脑等一些数码产品，我们就处于这样一个数字化的时代。数字化的时代，离不开传感器，所有数字信号采集都需要这样的数码传感器的支撑。但随着人们对图像，视频等的需求和要求越来越高，对应的这些硬件设备压力也就越来越大。比如提高图像分辨率，就需要更多的传感器采集更多的图像信号，而采集更多的信息量时，就对应更宽的频带，若用传...
2018-05-06 00:32:56
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转载 压缩感知
原文链接：http://songshuhui.net/archives/38054 压缩感知是近年来极为热门的研究前沿，在若干应用领域中都引起瞩目。从字面上看起来，压缩感知好像是数据压缩的意思，而实则出于完全不同的考虑。经典的数据压缩技术，无论是音频压缩（例如 mp3），图像压缩（例如 jpeg），视频压缩（mpeg），还是一般的编码压缩（zip），都是从数据本身的特性出发，寻找并剔除数据中隐含...
2018-04-16 00:48:10
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空空如也
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