RU2802315C1 - Method for detecting and classification of solid municipal waste - Google Patents
Method for detecting and classification of solid municipal waste Download PDFInfo
- Publication number
- RU2802315C1 RU2802315C1 RU2023109988A RU2023109988A RU2802315C1 RU 2802315 C1 RU2802315 C1 RU 2802315C1 RU 2023109988 A RU2023109988 A RU 2023109988A RU 2023109988 A RU2023109988 A RU 2023109988A RU 2802315 C1 RU2802315 C1 RU 2802315C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- conveyor
- video camera
- conveyor belt
- ultrasonic module
- collected
- Prior art date
Links
Abstract
Description
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИFIELD OF TECHNOLOGY
Настоящее техническое решение относится к области вычислительной техники, в частности, к способам распознавания твердых бытовых отходов на конвейере.The present technical solution relates to the field of computer technology, in particular, to methods for recognizing municipal solid waste on a conveyor.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИBACKGROUND OF THE INVENTION
Из уровня техники известно решение, выбранное в качестве наиболее близкого аналога, RU 2731052 (C1), опубл. 28.08.2020. Данное изобретение относится к области переработки твердых коммунальных отходов (ТКО) с получением вторичного сырья (пластика, металла, стекла). Изобретение относится к области автоматизированной сортировки отходов с использованием самообучающейся роботизированной системы на основе нейронных сетей. Изобретение относится к интеллектуальным системам, системам автоматической сортировки ТКО. Изобретение может быть использовано в энергетике, химической промышленности, металлургии, коммунальном хозяйстве, экологии. Роботизированный автоматический комплекс по сортировке твердых коммунальных отходов на основе нейронных сетей, включает в себя систему машинного зрения с цифровой камерой, настроенной на работу в конкретной области распознавания объектов, и компьютером (вычислительным блоком), на жестком диске которого установлено программное обеспечение (ПО) на основе сверточной нейронной сети, ленточный конвейер, сортировочный узел, один или несколько, представляющий собой робота с системой захвата и перемещения ТКО, настроенного на работу в укомплектованной контейнерами для сброса отобранных фракций ТКО области выгрузки, отличающийся тем, что ленточный конвейер оснащен датчиком измерения скорости конвейерной ленты, робот оснащен контроллером, комплекс дополнительно включает блок оптических сенсоров, который установлен над лентой конвейера за областью распознавания объектов цифровой камерой и включает излучатели и камеры-регистраторы, две и более, и автоматизированную систему управления (АСУ), которая включает модуль синхронизации работы цифровой камеры системы машинного зрения и блока оптических сенсоров и центральный сервер, на жестком диске которого установлено ПО, содержащее программные модули, предназначенные для обработки и преобразования данных, получаемых от компьютера системы машинного зрения, контроллера робота, датчиков скорости конвейерной ленты и модуля синхронизации, и программный модуль планирования перемещений робота, на жестком диске компьютера системы машинного зрения дополнительно установлена база данных (БД) изображений сортируемых объектов ТКО и связанных с изображениями объектов файлов описания для обучения нейросетевой модели, используемой в составе ПО, а ПО, установленное на жестком диске компьютера системы машинного зрения, включает программный модуль распознавания образов на основе сверточной нейронной сети, программный модуль обработки данных блока оптических сенсоров, программный модуль формирования списка объектов для подбора, причем центральный сервер АСУ соединен по локальной линии связи с компьютером системы машинного зрения, модулем синхронизации, контроллером робота, датчиком измерения скорости движения конвейерной ленты, модуль синхронизации АСУ соединен по локальной линии связи с камерой системы машинного зрения, блоком оптических сенсоров и центральным сервером, компьютер системы машинного зрения соединен по локальной линии связи с цифровой камерой, блоком оптических датчиков, центральным сервером АСУ.The prior art solution, selected as the closest analogue, EN 2731052 (C1), publ. 08/28/2020. This invention relates to the field of processing municipal solid waste (MSW) with the production of secondary raw materials (plastic, metal, glass). The invention relates to the field of automated waste sorting using a self-learning robotic system based on neural networks. The invention relates to intelligent systems, systems for automatic sorting of MSW. The invention can be used in energy, chemical industry, metallurgy, utilities, ecology. A robotic automatic complex for sorting municipal solid waste based on neural networks includes a machine vision system with a digital camera configured to work in a specific area of object recognition, and a computer (computing unit), on the hard disk of which software (software) is installed on based on a convolutional neural network, a belt conveyor, a sorting unit, one or more, which is a robot with a system for capturing and moving MSW, configured to work in an unloading area equipped with containers for dumping selected MSW fractions, characterized in that the belt conveyor is equipped with a sensor for measuring the speed of the conveyor belt, the robot is equipped with a controller, the complex additionally includes a block of optical sensors, which is installed above the conveyor belt behind the object recognition area with a digital camera and includes emitters and camera recorders, two or more, and an automated control system (ACS), which includes a module for synchronizing the work of a digital machine vision system cameras and a block of optical sensors and a central server, on the hard disk of which software is installed, containing software modules designed to process and convert data received from the machine vision system computer, robot controller, conveyor belt speed sensors and synchronization module, and software robot movement planning module, a database (DB) of images of sorted MSW objects and description files associated with images for training the neural network model used in the software is additionally installed on the computer hard drive of the machine vision system, and the software installed on the computer hard drive of the machine vision, includes a software module for image recognition based on a convolutional neural network, a software module for processing data of an optical sensor unit, a software module for generating a list of objects for selection, moreover, the central server of the automated control system is connected via a local communication line with a computer of the machine vision system, a synchronization module, a robot controller, a sensor for measuring the speed of the conveyor belt, the ACS synchronization module is connected via a local communication line to the machine vision system camera, the optical sensor unit and the central server, the computer of the machine vision system is connected via the local communication line to the digital camera, the optical sensor unit, the ACS central server.
Предлагаемое техническое решение направлено на устранение недостатков современного уровня техники и отличается от известных ранее тем, что предложенное решение осуществляет более эффективное распознавание твердых бытовых отходов на конвейере, за счет качественного построения трехмерного профиля объекта.The proposed technical solution is aimed at eliminating the shortcomings of the state of the art and differs from those previously known in that the proposed solution provides a more efficient recognition of municipal solid waste on the conveyor, due to the high-quality construction of a three-dimensional object profile.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯSUMMARY OF THE INVENTION
Технической проблемой, на решение которой направлено заявленное решение, является создание способа распознавания твердых бытовых отходов на конвейере.The technical problem to be solved by the claimed solution is the creation of a method for recognizing municipal solid waste on a conveyor.
Технический результат заключается в повышении качества распознавания отходов (а именно - повышение процента фракций, распознанных верно).The technical result consists in improving the quality of waste recognition (namely, increasing the percentage of fractions recognized correctly).
Заявленный технический результат достигается за счет осуществления способа распознавания твердых бытовых отходов на конвейере, включающего этапы, на которых:The claimed technical result is achieved through the implementation of a method for recognizing municipal solid waste on a conveyor, including the steps at which:
посредством видеокамеры, выполненной с технологией машинного зрения, неподвижно закрепленной над конвейером, осуществляется видеофиксация объекта, перемещающегося на конвейерной ленте;by means of a video camera made with machine vision technology, fixedly fixed above the conveyor, video recording of an object moving on a conveyor belt is carried out;
при этом параллельно, посредством ультразвукового модуля, на, перемещающийся на конвейерной ленте объект направляются узконаправленные импульсы с частотой 1 КГц, причем, на основе зафиксированного времени возврата узконаправленных импульсов от объекта осуществляется получение всех наивысших точек объекта;at the same time, in parallel, by means of an ultrasonic module, narrowly directed pulses with a frequency of 1 kHz are sent to an object moving on a conveyor belt, and, based on the fixed return time of narrowly directed pulses from the object, all the highest points of the object are obtained;
собранные данные с видеокамеры и ультразвукового модуля одновременно направляются на вычислительное устройство, на котором собранная и зафиксированная информация обрабатывается в совокупности друг с другом и осуществляется построение трехмерного профиля объекта.the collected data from the video camera and the ultrasonic module are simultaneously sent to a computing device, on which the collected and recorded information is processed in conjunction with each other and a three-dimensional profile of the object is built.
В частном варианте реализации описываемого решения, для точного совмещения собранной информации, в передачу информации, полученной от видеокамеры, добавляется искусственная задержка, при этом конвейер дополнительно оснащается энкодером, посредством которого рассчитывается необходимая величина задержки сигнала.In a particular implementation of the described solution, in order to accurately combine the collected information, an artificial delay is added to the transmission of information received from the video camera, while the pipeline is additionally equipped with an encoder, through which the required signal delay is calculated.
ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙDESCRIPTION OF THE DRAWINGS
Реализация изобретения будет описана в дальнейшем в соответствии с прилагаемыми чертежами, которые представлены для пояснения сути изобретения и никоим образом не ограничивают область изобретения. К заявке прилагаются следующие чертежи:The implementation of the invention will be described hereinafter in accordance with the accompanying drawings, which are presented to explain the essence of the invention and in no way limit the scope of the invention. The following drawings are attached to the application:
Фиг. 1, иллюстрирует схему программно-аппаратного комплекса (вид сбоку).Fig. 1 illustrates the scheme of the hardware-software complex (side view).
Фиг. 2, иллюстрирует общую схему программно-аппаратного комплекса.Fig. 2 illustrates the general scheme of the software and hardware complex.
ДЕТАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯDETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
В приведенном ниже подробном описании реализации изобретения приведены многочисленные детали реализации, призванные обеспечить отчетливое понимание настоящего изобретения. Однако, квалифицированному в предметной области специалисту, будет очевидно каким образом можно использовать настоящее изобретение, как с данными деталями реализации, так и без них. В других случаях хорошо известные методы, процедуры и компоненты не были описаны подробно, чтобы не затруднять излишне понимание особенностей настоящего изобретения.In the following detailed description of the implementation of the invention, numerous implementation details are provided to provide a clear understanding of the present invention. However, one skilled in the art will appreciate how the present invention can be used, both with and without these implementation details. In other instances, well-known methods, procedures, and components have not been described in detail so as not to unnecessarily obscure the features of the present invention.
Кроме того, из приведенного изложения будет ясно, что изобретение не ограничивается приведенной реализацией. Многочисленные возможные модификации, изменения, вариации и замены, сохраняющие суть и форму настоящего изобретения, будут очевидными для квалифицированных в предметной области специалистов.Furthermore, it will be clear from the foregoing that the invention is not limited to the present implementation. Numerous possible modifications, changes, variations and substitutions that retain the spirit and form of the present invention will be apparent to those skilled in the subject area.
Настоящее техническое решение представляет собой изобретение в области сортировки твердых бытовых отходов, где требуется предварительное распознавание объектов - их детектирование, классификация и определение размеров, а также построение трехмерного профиля.The present technical solution is an invention in the field of municipal solid waste sorting, where preliminary recognition of objects is required - their detection, classification and sizing, as well as the construction of a three-dimensional profile.
Все существующие на данный момент решения для распознавания и классификации отходов используют только лишь видеокамеру машинного зрения, и иногда - спектрометры. Это приводит к тому, что объекты видны лишь в двухмерной проекции, что снижает качество и эффективность распознавания, т.к. в двухмерной проекции информации для системы распознавания меньше, чем в трехмерной.All currently existing solutions for recognition and classification of waste use only a machine vision video camera, and sometimes spectrometers. This leads to the fact that objects are visible only in a two-dimensional projection, which reduces the quality and efficiency of recognition, since in a two-dimensional projection there is less information for the recognition system than in a three-dimensional one.
Для реализации настоящего технического решения, в предпочтительном варианте реализации, необходимы следующие технические элементы:To implement the present technical solution, in the preferred embodiment, the following technical elements are required:
Видеокамера машинного зрения;Machine vision video camera;
Ультразвуковой модуль;Ultrasonic module;
Конвейер;Conveyor;
Вычислительное устройство, реализующее алгоритмы машинного зрения;A computing device that implements machine vision algorithms;
Экнодер.Eknoder.
Снимаемый объект движется по конвейерной ленте, проезжая под неподвижными камерой и ультразвуковым модулем. Ультразвуковой датчик выдает узконаправленные импульсы с частотой 1 КГц. Каждый такой импульс направлен на снимаемый объект. Отражаясь от него, он возвращается на приемник ультразвукового модуля. Время возврата отраженного сигнала прямо пропорционально расстоянию от модуля до снимаемого объекта. Поскольку лента конвейера - ровно горизонтальная, то фактически расстояние от модуля до объекта обратно пропорционально его размеру (чем больше объект, тем выше его верхний профиль и тем ближе он к датчику).The object being filmed moves along the conveyor belt, passing under the fixed camera and ultrasonic module. The ultrasonic transducer emits highly focused pulses at a frequency of 1 kHz. Each such impulse is directed to the object being photographed. Reflecting from it, it returns to the receiver of the ultrasonic module. The return time of the reflected signal is directly proportional to the distance from the module to the object being photographed. Since the conveyor belt is exactly horizontal, the actual distance from the module to the object is inversely proportional to its size (the larger the object, the higher its top profile and the closer it is to the sensor).
Подобное измерение происходит 1000 раз в секунду, что позволяет при скорости движения объекта 1 м/с получить точку его наибольшей высоты каждый 1 мм.Such a measurement occurs 1000 times per second, which makes it possible, at an object speed of 1 m/s, to obtain the point of its greatest height every 1 mm.
Таким образом, применение ультразвукового датчика позволяет построить профиль видимой части поверхности. Таким образом, на вычислительное устройство, в систему машинного зрения будет поступать не только информация о внешнем виде объекта, но и профиль его поверхности. Это позволяет распознавать объекты с более высокой достоверностью, чем без применения ультразвукового датчика.Thus, the use of an ultrasonic sensor makes it possible to construct a profile of the visible part of the surface. Thus, the computing device, the machine vision system will receive not only information about the appearance of the object, but also the profile of its surface. This allows you to recognize objects with higher reliability than without the use of an ultrasonic sensor.
На фиг. 1 показана схема комплекса, где:In FIG. 1 shows a diagram of the complex, where:
101 - конвейер;101 - conveyor;
102 - снимаемый объект;102 - filmed object;
103 - видеокамера;103 - video camera;
104 - ультразвуковой модуль.104 - ultrasonic module.
Объект 102 движется по конвейеру 101 слева направо. При прохождении под ультразвуковым модулем 104 он попадает под излучаемые им импульсы, время возврата которых позволяет получить информацию о наивысшей точке объекта в этот момент времени. Поскольку объект движется, можно последовательно получить наивысшие точки всех его точек и построить профиль поверхности, дополнив им изображение с камеры 103.The object 102 moves along the conveyor 101 from left to right. When passing under the ultrasonic module 104, it falls under the pulses emitted by it, the return time of which allows obtaining information about the highest point of the object at that moment in time. Since the object is moving, it is possible to sequentially obtain the highest points of all its points and construct a surface profile, supplementing the image from camera 103 with it.
Общая структурная схема комплекса показана на фигуре 2, где:The general block diagram of the complex is shown in figure 2, where:
201 - видеокамера;201 - video camera;
202 - модуль технического зрения;202 - vision module;
203 - ультразвуковой модуль;203 - ultrasonic module;
204 - энкодер.204 - encoder.
Модуль технического зрения 202 получает информацию одновременно и от видеокамеры 201, и от ультразвукового модуля 203. Эта информация анализируется в совокупности, например, с помощью искусственных нейронных сетей, что позволяет построить трехмерный профиль поверхности и расположить на нем текстуру.The vision module 202 receives information from both the video camera 201 and the ultrasonic module 203 simultaneously. This information is analyzed in aggregate, for example, using artificial neural networks, which allows you to build a three-dimensional surface profile and place a texture on it.
Поскольку видеокамера и ультразвуковой модуль расположены на некотором расстоянии друг от друга, необходимо добавлять искусственную задержку в передачу информации, полученной от видеокамеры. Это необходимо для точного совмещения информации от вышеуказанных сенсоров. С этой целью конвейер дополнительно оснащается энкодером 204, с помощью которого модуль технического зрения точно определяет скорость движения объекта и рассчитывает необходимую величину задержки сигнала.Since the video camera and the ultrasonic module are located at some distance from each other, it is necessary to add an artificial delay to the transmission of information received from the video camera. This is necessary for accurate alignment of information from the above sensors. For this purpose, the conveyor is additionally equipped with an encoder 204, with the help of which the vision module accurately determines the speed of the object and calculates the required signal delay.
Ультразвуковой датчик опрашивается управляющей электроникой с частотой 1 КГц. Каждый такой замер датчик возвращает расстояние до объекта. Поскольку снимаемый объект при этом движется, то каждый очередной замер смещается на определенное расстояние (равное скорости движения, деленной на 1000, т.к. опрос с частотой 1 КГц).The ultrasonic sensor is polled by the control electronics at a frequency of 1 kHz. Each such measurement the sensor returns the distance to the object. Since the object being filmed is moving, each next measurement is shifted by a certain distance (equal to the speed of movement divided by 1000, since the polling is at a frequency of 1 kHz).
Электроника, которая управляет датчиком, одновременно (с той же частотой) шлет импульсы на обычную камеру. Камера снимает согласно подобным импульсам, т.е. формирует маленький фрагмент изображения 1000 раз в секунду.The electronics that controls the sensor simultaneously (with the same frequency) sends pulses to a conventional camera. The camera shoots according to similar impulses, i.e. generates a small fragment of the image 1000 times per second.
Фактически получаем синхронизированные данные - с ультразвукового датчика и камеры, снятые одновременно. Это позволяет совместить их, поскольку мы знаем, что они выполнены в одно и то же время. За счет совмещения данных на выходе одновременно получаем видимое изображение объекта и соответствующий изображению 3Д-профиль поверхности объекта.In fact, we get synchronized data - from the ultrasonic sensor and the camera, taken simultaneously. This allows them to be combined, since we know that they are executed at the same time. By combining the output data, we simultaneously obtain a visible image of the object and a 3D profile of the object's surface corresponding to the image.
Суть процесса заключается в регулярном опросе датчика, под которым двигается объект. Например, осуществили опрос датчика и получили высоту объекта 1 см. Далее объект сместился на 5 мм, и датчик опросили повторно, где можно заметить, что высота объекта уже другая (например, 2 см). Таким образом выявляется вторая точка объекта. После чего этап опроса повторяется, и, к примеру, появляется высота объекта в третьей точки (например, 2.5 см).The essence of the process is to regularly poll the sensor under which the object is moving. For example, we polled the sensor and got an object height of 1 cm. Then the object shifted by 5 mm, and the sensor was polled again, where you can see that the height of the object is already different (for example, 2 cm). Thus, the second point of the object is revealed. After that, the polling stage is repeated, and, for example, the height of the object appears at the third point (for example, 2.5 cm).
В конечном счете, осуществляется построение профиля объекта, который, по сути, представляет собой график, где по оси Х - направление движения конвейера, а по оси У - высота объекта. На этом графике, в данном случае будут три точки (все в сантиметрах):Ultimately, the construction of the object profile is carried out, which, in fact, is a graph, where along the X axis - the direction of movement of the conveyor, and along the Y axis - the height of the object. On this graph, in this case there will be three points (all in centimeters):
0; 10; 1
0.5; 20.5; 2
1.0; 2.51.0; 2.5
Относительно сопоставления данных необходимо отметить, что и камера, и ультразвуковой датчик работают одновременно, однако, они смещены друг относительно друга. При этом зная скорость конвейера, мы можем сказать, что точка А под камерой будет в момент времени, например, 0 секунд, а под ультразвуковым датчиком она же проедет через 1.5 секунды. Таким образом, при сопоставлении данных необходимо учитывать расхождения показателей, что не является проблемой, поскольку все исходные значения скорости передвижения ленты и времени известны.Regarding data comparison, it should be noted that both the camera and the ultrasonic sensor work simultaneously, however, they are offset relative to each other. At the same time, knowing the speed of the conveyor, we can say that point A under the camera will be at time, for example, 0 seconds, and it will pass under the ultrasonic sensor in 1.5 seconds. Thus, when comparing data, it is necessary to take into account the discrepancies in the indicators, which is not a problem, since all the initial values of the belt speed and time are known.
Таким образом, настоящее техническое решение позволяет качественно и эффективно распознавать твердые бытовые отходы на конвейере.Thus, the present technical solution makes it possible to qualitatively and efficiently recognize municipal solid waste on a conveyor.
В настоящих материалах заявки было представлено предпочтительное раскрытие осуществление заявленного технического решения, которое не должно использоваться как ограничивающее иные, частные воплощения его реализации, которые не выходят за рамки испрашиваемого объема правовой охраны и являются очевидными для специалистов в соответствующей области техники.In these application materials, a preferred disclosure of the implementation of the claimed technical solution was presented, which should not be used as limiting other, private embodiments of its implementation, which do not go beyond the scope of the requested legal protection and are obvious to specialists in the relevant field of technology.
Claims (5)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2802315C1 true RU2802315C1 (en) | 2023-08-24 |
Family
ID=
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2624288C1 (en) * | 2016-05-04 | 2017-07-03 | Юрий Алексеевич Пак | Method of sorting of waste |
| RU2727549C1 (en) * | 2019-12-11 | 2020-07-22 | Александр Сергеевич Бостон | Hardware-software system for receiving polyethylene bottles and aluminum cans |
| RU2731052C1 (en) * | 2019-11-26 | 2020-08-28 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт теплофизики им. С.С. Кутателадзе Сибирского отделения Российской академии наук (ИТ СО РАН) | Robot automatic system for sorting solid municipal waste based on neural networks |
| CN112845492A (en) * | 2019-11-12 | 2021-05-28 | 科博安华新能源技术(北京)有限公司 | Artificial intelligence mechanical arm with identification sensor for urban solid waste treatment device |
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2624288C1 (en) * | 2016-05-04 | 2017-07-03 | Юрий Алексеевич Пак | Method of sorting of waste |
| CN112845492A (en) * | 2019-11-12 | 2021-05-28 | 科博安华新能源技术(北京)有限公司 | Artificial intelligence mechanical arm with identification sensor for urban solid waste treatment device |
| RU2731052C1 (en) * | 2019-11-26 | 2020-08-28 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт теплофизики им. С.С. Кутателадзе Сибирского отделения Российской академии наук (ИТ СО РАН) | Robot automatic system for sorting solid municipal waste based on neural networks |
| RU2727549C1 (en) * | 2019-12-11 | 2020-07-22 | Александр Сергеевич Бостон | Hardware-software system for receiving polyethylene bottles and aluminum cans |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109949372B (en) | Laser radar and vision combined calibration method | |
| CN109444911B (en) | Unmanned ship water surface target detection, identification and positioning method based on monocular camera and laser radar information fusion | |
| CN109459750B (en) | Front multi-vehicle tracking method integrating millimeter wave radar and deep learning vision | |
| CN108982546B (en) | Intelligent robot gluing quality detection system and method | |
| WO2021072710A1 (en) | Point cloud fusion method and system for moving object, and computer storage medium | |
| CN107392965B (en) | Range finding method based on combination of deep learning and binocular stereo vision | |
| WO2018129409A1 (en) | High resolution lidar using high frequency pulse firing | |
| CN106043169A (en) | Environment perception device and information acquisition method applicable to environment perception device | |
| CN109298430B (en) | Underwater composite bionic detection device and detection target fusion identification method | |
| CN110471083B (en) | Longitudinal distance laser three-dimensional imaging device and method | |
| Sehestedt et al. | Robust lane detection in urban environments | |
| CN113160327A (en) | Method and system for realizing point cloud completion | |
| CN106772432A (en) | Continuous laser 3-D scanning method and device based on husky nurse law hinge principle | |
| CN110619617B (en) | Three-dimensional imaging method, device, equipment and computer readable storage medium | |
| CN104486550A (en) | Image focus detecting device and method for aerial camera | |
| JP2020020612A (en) | Distance measuring device, method for measuring distance, program, and mobile body | |
| CN111182285A (en) | Image acquisition method and device for underwater object | |
| CN114758504A (en) | Online vehicle overspeed early warning method and system based on filtering correction | |
| RU2802315C1 (en) | Method for detecting and classification of solid municipal waste | |
| Burie et al. | Detecting and localising obstacles in front of a moving vehicle using linear stereo vision | |
| CN207216024U (en) | Continuous laser three-dimensional scanner based on husky nurse law hinge principle | |
| CN109799493A (en) | Radar and Multisensor video fusion system and method | |
| CN108195291B (en) | Moving vehicle three-dimensional detection method and detection device based on differential light spots | |
| JP2969202B2 (en) | 3D object recognition method using neural network | |
| CN115855079A (en) | Time asynchronous perception sensor fusion method |