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公开(公告)号：CN116645583A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310473867.8
申请日：2023-04-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/094 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06N3/0475
Abstract: 本申请公开了一种基于自适应局部优化的三维点云对抗攻击方法，包括：对原始点云进行区域划分；将区域划分后的原始点云输入到训练好的网络模型，以得到网络模型的识别结果，并根据识别结果得到每个区域的贡献值，并对每个区域按照贡献值进行排列；获取攻击区域数量，以便根据攻击区域数量在排序后的每个区域中得到攻击的脆弱性区域；对脆弱性区域进行攻击，并根据距离约束和惩罚项约束得到对应的对抗点云；在三维坐标系的不同方向自适应分配扰动量，并迭代优化扰动量，以便更新对抗点云；对更新后的最终对抗点云进行可视化；由此，通过局部区域攻击以减少三维对抗点云的生成代价，同时采用自适应局部攻击算法，能够生成高质量的三维对抗点云。
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公开(公告)号：CN114637880A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210151825.8
申请日：2022-02-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多视角投影的跨维数据检索方法，该方法包括：获取二维图像数据和对应匹配的原始三维点云；对对应匹配的原始三维点云进行体素化处理，以得到对应的体素；将对应的体素投影到二维空间以生成每个二维图像对应匹配的点云多视角投影图像；根据孪生网络构建深度学习模型，并将二维图像数据和对应匹配的点云多视角投影图像输入到深度学习模型进行训练；获取多个待检索的二维图像和三维点云，并基于训练好的深度学习模型从二维图像对三维点云进行检索，以得到每个待检索的二维图像在所有三维点云中最匹配的三维点云；由此，可缩小点云数据在跨维匹配中与二维图像的数据差异，从而提高二维图像到三维点云的检索准确率。
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公开(公告)号：CN111340889A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010102585.3
申请日：2020-02-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载激光扫描自动获取匹配图像块与点云球的方法，包括：获取原始点云数据，并去除原始点云数据中的地面点云，以得到初始点云，以及提取初始点云的三维关键点；获取相机图像，并提取相机图像的二维关键点；获取相机参数，并根据相机参数截取初始点云中相机图像对应的局部点云；根据相机参数将局部点云的三维关键点投影到相机图像上，并根据相机图像的二维关键点对局部点云的三维关键点进行投票，以建立二维关键点与三维关键点的匹配关系；根据二维关键点与三维关键点的匹配关系获取局部点云球和局部点云球对应的图像块；能够有效、快速地获取大量匹配的图像块与点云球，具有较高的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111260794A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010034538.X
申请日：2020-01-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种基于跨源图像匹配的户外增强现实应用方法，该方法包括：获取相机图像和与相机图像对应匹配的渲染图像，并对相机图像和渲染图像进行处理，以获取成对匹配的局部相机图像块和局部渲染图像块；根据自动编码机和孪生网络构建深度学习模型，并对深度学习模型进行训练；基于训练好的深度学习模型对待匹配的局部相机图像块和局部渲染图像块的特征描述子进行提取，并根据提取到的特征描述子对待匹配的局部相机图像块和局部渲染图像块进行跨源图像匹配，以获得跨源图像匹配结果；根据跨源图像匹配结果获取跨源图像的对应关系，并根据对应关系计算虚实注册变换关系；根据虚实注册变换关系实现对户外增强现实的应用从而提高增强现实的效果。
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公开(公告)号：CN119942100A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411751530.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 集美大学 , 厦门大学 , 厦门思总建设有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/64 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于跨域伪标签生成的点云分割方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取三维点云数据及其对应的遥感图像；将与点云区域对齐的遥感图像输入至学生模型中，以使所述学生模型输出预测并计算交叉熵损失以优化学生模型；通过指数移动平均，基于所述学生模型对教师模型进行更新；采用更新后的所述教师模型对所述三维点云数据对应的点云投影图像进行预测，输出对应的伪标签；将所述伪标签扩散到所述三维点云数据中的各个点，以得到各所述点对应的点标签；根据各所述点对应的点标签，采用点云语义分割网络对所述三维点云数据进行语义分割。本申请实施例的技术方案可以降低数据集的获取成本，并保证点云语义分割网络的训练效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118823510A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410915845.7
申请日：2024-07-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06V10/74
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于局部信息的对抗点云的生成方法、装置、介质及设备。该方法包括：针对原始点云中的每一个点，确定对应的相邻点；根据对应于同一所述点的相邻点的坐标信息，确定各所述点对应的协方差矩阵；分别根据各所述点对应的所述协方差矩阵的特征值之间的大小关系以及比率关系，确定各所述点对应的局部信息度量；根据局部信息度量确定待攻击子集；将所述原始点云以及所述待攻击子集输入至扰动网络中，以生成对应的对抗子集；根据所述对抗子集以及所述原始点云中除所述待攻击子集以外的其他点，生成目标对抗点云。本申请实施例的技术方案可以提高对抗点云生成的合理性和有效性，进而保证三维点云模型的抗扰动训练效果。
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公开(公告)号：CN118446352A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410367719.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 厦门大学
IPC: G06Q10/04 , G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/26
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于城市生成点云的地表温度预测方法、装置、介质及设备。该方法包括：根据获取到的目标城市的数字表面模型以及建筑模型，生成与目标城市对应的三维点云；根据目标城市的地物分布，确定三维点云中各点对应的地理语义标签；针对由三维点云按照预定尺寸划分得到的每一区域，根据区域中各点对应的地理语义标签以及高度信息，构建区域对应的地理特征分布矩阵；获取区域的大气状态数据，并将区域对应的地理特征分布矩阵、数字表面模型以及大气状态数据输入至地表温度预测网络中以进行网络训练，得到目标地表温度预测网络。本申请实施例的技术方案可以提高地表温度预测的精度和准确性，并保证地表温度预测的泛化性。
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公开(公告)号：CN114637880B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210151825.8
申请日：2022-02-18
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/583 , G06T3/06 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多视角投影的跨维数据检索方法，该方法包括：获取二维图像数据和对应匹配的原始三维点云；对对应匹配的原始三维点云进行体素化处理，以得到对应的体素；将对应的体素投影到二维空间以生成每个二维图像对应匹配的点云多视角投影图像；根据孪生网络构建深度学习模型，并将二维图像数据和对应匹配的点云多视角投影图像输入到深度学习模型进行训练；获取多个待检索的二维图像和三维点云，并基于训练好的深度学习模型从二维图像对三维点云进行检索，以得到每个待检索的二维图像在所有三维点云中最匹配的三维点云；由此，可缩小点云数据在跨维匹配中与二维图像的数据差异，从而提高二维图像到三维点云的检索准确率。
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公开(公告)号：CN116030335A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211559144.1
申请日：2022-12-06
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供基于室内建筑框架约束的视觉定位方法及系统，方法包括获取待处理图像，待处理图像包括第一相机图像和第二相机图像；对待处理图像进行建筑框架提取，以得到语义平面图；同时对待处理图像进行特征点和特征描述子提取，以得到特征点及其对应的特征描述子；构建特征点匹配模型，并将第一相机图像对应的语义平面图、每个特征点及其对应的特征描述子和第二相机图像对应的语义平面图、每个特征点及其对应的特征描述子作为数据集对特征点匹配模型进行训练；基于训练好的特征点匹配模型对待匹配的相机图像进行匹配，以得到待匹配的相机图像的对应点，以便根据待匹配的相机图像的对应点进行相机位姿估计；从而降低动态物体的干扰，提高定位效果。
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公开(公告)号：CN118823360A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410915850.8
申请日：2024-07-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性结构感知的点云去噪方法及装置，其中，该方法包括：获取三维点云数据；根据预先设置的多个不同前向扩散时间步长和扩散概率模型对三维点云数据进行前向扩散，以得到对应训练好的噪声估计模型；根据每个不同前向扩散时间步长及其对应的第一结构测量函数值和噪声估计模型创建衡量表；获取对抗性点云，根据对抗性点云计算对应的第二结构测量函数值；根据第二结构测量函数值在衡量表中查询与其最接近的第一结构测量函数值，并获取与其最接近的第一结构测量函数值对应的前向扩散时间步长和噪声估计模型；采用对应的前向扩散时间步长和噪声估计模型对对抗性点云进行去噪处理，以得到去噪点云；从而提高去噪效果。
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