一种顾及拓扑几何多要素约束的最小影像集自动优选方法

    公开(公告)号:CN108171731B

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN201710895208.8

    申请日:2017-09-28

    Inventor: 许志华 吴立新

    Abstract: 本专利公开了一种顾及拓扑几何多要素约束的最小影像集自动优选方法:首先,利用移动遥感平台拍照瞬间的辅助数据(包括位置、姿态等)及相机的成像尺寸确定每张影像的覆盖范围,建立影像邻接矩阵;其次,基于影像邻接矩阵,提取与立体影像匹配稳定性相关的拓扑几何要素,如基高比、重叠度、像交会角等,并建立各拓扑几何要素与立体影像匹配稳定性的函数关系;再次,提取能反映影像质量的图像因子,如模糊度、纹理复杂度等,并建立各图像因子与特征提取数目及其空间分布的函数关系;继而,结合上述研究成果,建立顾及多拓扑几何要素、图像因子和邻接影像数之间的综合函数关系,判断影像的重要性权重;最后,以最小N目视觉为约束条件,依次判断各影像参与匹配的必要性,剔除冗余影像,优选出满足多视影像匹配稳定性需求的最小影像集。

    一种基于全等二基线匹配的点云全局配准方法

    公开(公告)号:CN112396641A

    公开(公告)日:2021-02-23

    申请号:CN202011282691.0

    申请日:2020-11-17

    Inventor: 徐二帅 许志华

    Abstract: 本专利公开了一种基于全等二基线匹配的点云全局配准方法:针对人造场景点云存在的小重叠、高噪声、高对称问题带来的配准精度低的问题,本专利利用场景中广泛分布的空间三维直线特征,基于采样一致性框架,通过构建并匹配全等二基线迭代地完成点云全局配准。具体地,配准方法以点云中三维直线作为特征构建基元,首先在基准点云中构建基础二基线,基础二基线由两条空间非平行直线构成,包含显著且丰富拓扑信息,然后在待配准点云中依据基础二基线特征描述寻找同名二基线集合,继而根据全等线对匹配计算点云转换参数,最后基于采样一致性框架,迭代搜索最优全等二基线匹配,获取最优配准参数,完成场景点云高精度配准。

    一种基于全等二基线匹配的点云全局配准方法

    公开(公告)号:CN112396641B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202011282691.0

    申请日:2020-11-17

    Inventor: 徐二帅 许志华

    Abstract: 本专利公开了一种基于全等二基线匹配的点云全局配准方法:针对人造场景点云存在的小重叠、高噪声、高对称问题带来的配准精度低的问题,本专利利用场景中广泛分布的空间三维直线特征,基于采样一致性框架,通过构建并匹配全等二基线迭代地完成点云全局配准。具体地,配准方法以点云中三维直线作为特征构建基元,首先在基准点云中构建基础二基线,基础二基线由两条空间非平行直线构成,包含显著且丰富拓扑信息,然后在待配准点云中依据基础二基线特征描述寻找同名二基线集合,继而根据全等线对匹配计算点云转换参数,最后基于采样一致性框架,迭代搜索最优全等二基线匹配,获取最优配准参数,完成场景点云高精度配准。

    一种基于三维地图辅助的单目视频行人三维定位方法

    公开(公告)号:CN113838140A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202110936647.5

    申请日:2021-08-16

    Abstract: 本专利公开了一种基于三维地图辅助的单目视频行人三维定位方法:首先,获取包含待定位动态行人的单目视频图像以及视频域范围内的激光雷达点云;其次,通过提取与匹配单目视频图像与激光雷达点云中的特征点,恢复视频相机的位置、姿态和内方位元素;再次,对该视频图像里的待定位行人进行二维检测获取目标特征点像素坐标值,同时对目标所处场景的点云数据进行处理提取地平面,获取地平面在激光雷达坐标系竖直方向上的坐标值;然后,将目标行人始终垂直于地平面这一约束条件引入共线方程,基于上述过程得到的准备数据构建联合求解方程,恢复视频行人特征的三维坐标及身高信息。

    一种顾及法向量和多尺度稀疏特征的点云粗配准方法

    公开(公告)号:CN109523582B

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN201811050394.6

    申请日:2018-09-10

    Abstract: 本专利公开了一种顾及法向量和多尺度稀疏特征的点云粗配准方法:首先,在基础点云中迭代确定多组4点基,并计算4点基中各点邻域范围内的法向量及任意两点法向量夹角,通过设定向量夹角阈值,可有效删除几何结构性较弱的4点基,进而可减少全等4点基对的搜索次数,提高点云配准效率;其次,在待匹配点云中寻找全等4点基时加入了邻域内的多维点特征匹配,采用同名点基特征一致性准则对全等4点基进行优化调整;最后采用优化后的全等4点基对计算两站点云间的旋转和平移参数,完成点云粗配准,为点云精配准提供较好的初始位置。

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