公开(公告)号：CN112258591B

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011422529.4

申请日：2020-12-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 姜峰 ,  顾建军 ,  钟心亮 ,  朱世强 ,  李特

IPC: G06T7/80

Abstract: 本发明公开了一种多深度相机联合获取高精度深度图的方法，该方法通过使用高精度深度相机对若干低精度深度相机进行同时采集，利用两种相机重合部分对使用双边滤波器及高斯滤波器对低精度深度相机进行在线补偿，同时实时标定双边滤波器和高斯滤波器的参数，从而能够获取更高精度的深度图像。本发明的方法能够获得多幅高质量深度图像，降低了获取高精度深度图像的整体成本，其实现方法简便，手段灵活，深度图像质量显著提升，且与硬件具体型号及应用场景无关。

公开(公告)号：CN112562081A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN202110175262.1

申请日：2021-02-07

Applicant: 之江实验室

Inventor： 朱世强 ,  钟心亮 ,  顾建军 ,  姜峰 ,  李特

IPC: G06T17/05 ,  G06T7/73 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于视觉分层定位的视觉地图构建方法，包括以下步骤：1）按顺序获取双目摄像头采集的双目图像帧数据并确定运动轨迹；2）对图像帧分别提取NetVLAD全局描述子、SuperPoint特征点和局部描述子；3）找出每一帧图像特征点的匹配关键点并增量式恢复出每个特征点的3D位置；4）根据每一帧的3D特征点的2D观测确定该帧的最佳共视关键帧；5）生成最终用于视觉分层定位的视觉地图信息。本发明的视觉地图构建方法结合深度学习特征，增强了视觉地图的描述性，并且生成的用于视觉定位的地图包含多层次描述信息，可用于坐标系一致的视觉全局鲁棒定位。