嵌入式标定立体视觉方法
批准号:
61773062
项目类别:
面上项目
资助金额:
64.0 万元
负责人:
贾云得
依托单位:
学科分类:
F0304.系统工程理论与技术
结题年份:
2021
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
裴明涛、沈伟超、董艳梅、景宸琛、许彬、于畅泳、李佩霖、闫鑫鑫、李丝雨
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中文摘要
立体视觉是计算机视觉领域的经典内容,一直是广大学者大力关注和研究的内容。立体视觉的二个关键问题是立体视觉标定和立体视觉匹配。立体视觉标定追求标定的高精度和简单性;立体视觉匹配则要在弱纹理、遮挡、噪声等因素的影响下,求解对应点问题,是计算机视觉领域最具挑战性的问题。本项目针对两个关键问题,研究嵌入式标定立体视觉方法,目的是实现在线全自动立体视觉标定和场景高精度彩色-深度图像(RGB-D)恢复。嵌入式标定是指采用光学镜组把位于场景外的标定装置图像嵌入到场景图像中,等同于在场景内放置标定装置。本项目的研究内容包括嵌入式标定立体视觉系统设计、嵌入式标定立体视觉系统的自动高精度标定方法、嵌入式标定立体匹配方法和深度估计方法、深度图增强方法等。本项目预期研究成果可以促进计算机视觉方法的发展,并推动计算机视觉技术的广泛应用。
英文摘要
Stereovision system is one of the most attractive topics in computer vision. It can be widely used for many applications, such as 3D scene understanding, obstacle avoidance of autonomous robotic vehicles, and et al. The two key problems of stereo vision are camera calibration and stereo matching. This proposal proposes to use embedded calibration device to realize online automatic strong calibration to obtain high precision and high resolution depth map. Under this framework, we plan to investigate the design of embedded calibration stereo system, the automatic calibration method for the embedded calibration stereo system, the stereo matching method for the embedded calibration stereo system, and the depth enhancement method for the depth map obtained by the embedded calibration stereo system. This proposal poses significant importance on proposing new theroies and methodologies on stereo vision calibration and stereo matching, and also beneficial for developing more technologies and methods for wide applications of stereo vision systems.
立体视觉是计算机视觉领域的经典内容,立体视觉的二个关键问题是立体视觉标定和立体视觉匹配。本项目针对两个关键问题,研究嵌入式标定立体视觉方法,研究成果总结如下:(1)高效立体匹配方法,包括基于显式代价聚合函数的立体匹配、显式上下文映射的立体匹配、可分解的立体匹配等算法;(2)三维重建,包括频域中的三维物体重建、结构感知的三维物体重建、三维肖像重建与肖像编辑等;(3)通过对嵌入式标定立体视觉的研究,本项目进而将相关研究成果应用到人机交互(例如机器人远程呈现系统)、场景理解(例如异常事件检测),包括大场景图像中的高清图像嵌入、广角视频和鱼眼视频的实时拼接等。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Stitching Videos from a Fisheye Lens Camera and a Wide-Angle Lens Camera for Telepresence Robots
用于远程呈现机器人的鱼眼镜头相机和广角镜头相机的拼接视频
DOI:10.1007/s12369-020-00744-8
发表时间:2019-03
期刊:International Journal of Social Robotics
影响因子:4.7
作者:Yanmei Dong;Mingtao Pei;Lijia Zhang;Bin Xu;Yuwei Wu;Yunde Jia
通讯作者:Yunde Jia
A Robust Distance Measure for Similarity-Based Classification on the SPD Manifold
SPD流形上基于相似性分类的鲁棒距离测量
DOI:10.1109/tnnls.2019.2939177
发表时间:2020-09-01
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS
影响因子:10.4
作者:Gao, Zhi;Wu, Yuwei;Jia, Yunde
通讯作者:Jia, Yunde
Learning a robust representation via a deep network on symmetric positive definite manifolds
通过对称正定流形上的深度网络学习鲁棒表示
DOI:10.1016/j.patcog.2019.03.007
发表时间:2019-08-01
期刊:PATTERN RECOGNITION
影响因子:8
作者:Gao, Zhi;Wu, Yuwei;Jia, Yunde
通讯作者:Jia, Yunde
Adversarial 3D Convolutional Auto-Encoder for Abnormal Event Detection in Videos
用于视频中异常事件检测的对抗性 3D 卷积自动编码器
DOI:10.1109/tmm.2020.3023303
发表时间:2021
期刊:IEEE Transactions on Multimedia (T-MM)
影响因子:--
作者:Che Sun;Yunde Jia;Hao Song;Yuwei Wu
通讯作者:Yuwei Wu
Unsupervised deep quantization for object instance search
用于对象实例搜索的无监督深度量化
DOI:10.1016/j.neucom.2019.06.088
发表时间:2019-10
期刊:Neurocomputing
影响因子:6
作者:Jiang Wei;Wu Yuwei;Jing Chenchen;Yu Tan;Jia Yunde
通讯作者:Jia Yunde
知识与数据联合驱动的视觉内容理解
- 批准号:62176021
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:58万元
- 批准年份:2021
- 负责人:贾云得
- 依托单位:
视频中交互行为的表示与理解方法
- 批准号:61375044
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:81.0万元
- 批准年份:2013
- 负责人:贾云得
- 依托单位:
基于认知的视觉模式表达及其运动分析的高效计算方法
- 批准号:90920009
- 项目类别:重大研究计划
- 资助金额:50.0万元
- 批准年份:2009
- 负责人:贾云得
- 依托单位:
嵌入式立体视觉系统技术研究
- 批准号:60675021
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:26.0万元
- 批准年份:2006
- 负责人:贾云得
- 依托单位:
基于立体视觉的动态手势识别与语义描述方法
- 批准号:60473049
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:23.0万元
- 批准年份:2004
- 负责人:贾云得
- 依托单位:
基于全方向成像摄象机的立体视觉方法
- 批准号:60075005
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:17.0万元
- 批准年份:2000
- 负责人:贾云得
- 依托单位:
基于触觉图象序列的物体识别方法研究
- 批准号:69005002
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:2.65万元
- 批准年份:1990
- 负责人:贾云得
- 依托单位:
国内基金
海外基金















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