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公开(公告)号：CN114677484B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210253256.8
申请日：2022-03-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单目相机的半稠密点云地图构建方法，包括关键帧图像判别模块、匹配图像块提取模块、单应矩阵计算模块、特征点对应关系计算模块、三角化计算模块、三维空间点夹角计算模块、相机坐标系半稠密点云地图模块、全局地图模块，以单目相机所获取的、以时序排列的图像序列为输入，以全局地图为输出，构建半稠密点云地图模型，应用半稠密点云地图模型，完成世界坐标系下全局地图的构建，本方法构建的半稠密点云地图模型基于单目相机，相比于双目相机成本低，且不易受到光照影响，所构建的地图不易出现偏差。
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公开(公告)号：CN112597875A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011509546.1
申请日：2020-12-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多分支网络的抗漏检航拍目标检测方法，首先对图像进行预处理并送入到各分支网络；然后对输入图像进行特征提取，获取不同尺度的特征图；接着初始化设置的先验框比例参数，每张特征图生成相应的先验框，计算先验框对应的置信度和空间位置；然后对先验框进行筛选，获取训练样本；对训练样本进行位置误差和置信度误差的加权和的计算，并对其结果不断地学习更新；最后通过NMS非极大值抑制算法对这些重叠度较高的预测框进行筛选，生成最终的预测框；本发明实现了多分支网络对图像中不同尺度的目标进行有效的检测，解决了因尺度不一而漏检的问题，提升了网络对具有不同尺度目标的图像的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108596947A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810258190.5
申请日：2018-03-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/223 , H04N7/18 , H04N13/204 , H04N13/257
Abstract: 本发明公开了一种适用于RGB-D相机的快速目标跟踪方法，属于视频分析及三维点云处理领域。该方法是在传统模板匹配的基础上，利用RGB-D得到的深度信息，将模板匹配得到的二维响应图投影到三维空间，得到三维响应图，通过Parzen窗口方法搜索三维响应图的局部极大值，从而确定物体在三维空间中的位置，而得到的三维位置又能为下一时刻的模板匹配提供精确的尺度信息，从而得到更为准确的跟踪结果。本发明能够用于视频监控、增强现实、机器人视觉导航等领域中，实现对目标实时、准确的追踪。
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公开(公告)号：CN113098148A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110418748.3
申请日：2021-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了三发射线圈谐振式无线电能传输系统最大传输功率点的计算方法，根据全向无线电能传输系统等效电路图建立发射线圈和接收线圈的基尔霍夫电压方程组，根据互感叠加原理建立多发射线圈系统与接收线圈之间总互感与偏移角度和线圈距离之间的关系，通过仿真确定系统最大功率点位置。本发明能较为准确地计算出发射线圈工作状态下最佳的输出功率点，调整接收线圈位置即可大大提升无线电能传输系统的传输效率。
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公开(公告)号：CN112634330A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011576370.1
申请日：2020-12-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于RAFT光流的全卷积孪生网络目标跟踪算法，首先确定目标图片的位置和大小信息，然后初始化网络参数，根据第一帧图片进行特征提取，并进行光流模型初始化；根据后续帧图片，提取特征并计算相似度，输入至光流模型，通过多次的迭代，更新光流信息；将融合了光流信息的特征输入到跟踪模型中预测目标的位置，然后在预测的目标位置预估目标的具体尺寸，同时依据网络的权值以及光流模型的参数来更新模型；最后输出目标的位置的尺寸大小；本发明公开的目标跟踪方法采用了结合光流信息的端到端的目标跟踪模型，可以提升模型跟踪的成功率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107609576A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710728331.0
申请日：2017-08-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种融合大模板图的模板匹配并行实现方法及装置，属于归一化相关图像模板匹配领域，其由归一化相关系数计算模块逻辑架构包括模板图灰度值求和，模板图灰度值平方求和，实时图灰度值求和、实时图灰度值平方求和模块和实时图模板图灰度值乘积求和、后续计算、实时图模板图灰度值总和缓冲、实时图灰度值总和缓冲、实时图灰度值平方总和缓冲等模块。通过增加实时图灰度值总和缓冲模块、实时图灰度值平方总和缓冲模块、实时图模板图灰度值乘积总和缓冲模块；同时控制流程中通过比较模板图大小与实现的并行通道数目，分别执行大模板图模式和小模板图模式逻辑控制，使所实现架构不再受限于并行通道数目，提高了资源利用率。
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公开(公告)号：CN105184860A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510638309.8
申请日：2015-09-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种动态人脸稠密三维结构和运动场同时重建方法，该方法属于图像三维重建及三维运动获取领域。该方法是从不同视角、相邻时刻图像特征点匹配出发，在局部构建时空块模型；通过非线性优化来确定时空块的三维结构和运动参数；用置信度优先的区域增长机制来同时重建物体稠密的三维结构和三维运动场。本发明克服了常规三维重建方法不能重建三维运动的缺陷，同时，克服了变分场景流方法不能处理较大运动的缺陷。本发明能够用于动画工业、人脸识别等领域中对人脸的精确建模和运动估计。
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