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公开(公告)号：CN117788970A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311741774.5
申请日：2023-12-18
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/17
Abstract: 本发明提供一种地表属性分类数据集构建方法及系统，属于自动驾驶技术领域，利用在复杂真实环境中无人平台连续运动，同步采集无人平台的机体感知数据与环境感知数据；利用无人平台位置姿态与传感器几何参数，为每一段机体感知数据自动关联图像块，实现对采集的环境感知数据与机体感知数据进行关联；利用部分人工标注后的关联后的数据，半自动生成数据样本，构建环境感知与机体感知数据集；进行批量化的样本可视化、检查与编辑，得到地表属性分类数据集。本发明利用在复杂真实环境中连续采集的机体感知与环境感知数据，对其进行少量的人工标注即可高效的制作大量数据集，为研制地表属性分类模型，在复杂动态及多样环境中验证算法性能提供数据基础。
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公开(公告)号：CN111598927B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010419347.5
申请日：2020-05-18
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提供一种定位重建方法和装置。定位重建方法，包括以下步骤：获取包括目标对象的至少两帧图像；计算所述目标对象在所述至少两帧图像中的光流；根据所述目标对象的光流计算采集所述图像的图像采集装置的姿态信息；根据所述目标对象的光流和所述图像采集装置的姿态信息计算所述目标对象的位置信息，以及所述位置信息的置信度；基于所述位置信息和所述位置信息的置信度在地图中建立所述目标对象的模型。本发明实施例能够更有效地应对位置环境下的不确定因素，同时充分发挥数据融合的优势，通过概率密度函数保留所有的信息，避免丢弃数据，从而提高定位和建模的准确程度，有助于提高建模质量。
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公开(公告)号：CN115797232A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202111048438.3
申请日：2021-09-08
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/40 , G06T7/11 , G06T17/00 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06F17/16 , G06F17/14
Abstract: 本发明公布了一种三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取方法，针对三维颌面医学图像的稠密对应特征，建立三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取网络，降低体图像谱对应过程中的谱嵌入计算代价并自动提取体图像对应任务的体图像特征。本发明方法能够有效计算体图像超体素图的谱嵌入，能够降低谱嵌入计算的时间代价并提取特定于对应任务的体图像特征，提取适合对应任务的体图像特征并计算体图像超体素对应；基于谱映射的图像对应能够避免患者姿态和组织结构变化带来的干扰，利用体图像内部结构的谱嵌入基函数能够改善体图像的语意对应，快速建立三维颌面医学体图像的对应，图像对应可用于进一步的图像属性迁移。
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公开(公告)号：CN108961182B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810659779.6
申请日：2018-06-25
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种快速准确的竖直方向灭点检测方法，并利用此竖直方向灭点检测方法实现视频的快速扭正。首先将视频数据逐帧分离成图片集；然后通过竖直方向灭点检测方法获得竖直方向灭点坐标信息；再利用竖直方向灭点坐标信息，计算图片变换的单应矩阵；最后将变换后的图片集合生成新视频；包括：提取图片阶段、竖直方向灭点检测阶段、图片扭正阶段和视频合成阶段。本发明依靠竖直方向单灭点信息进行视频扭正，鲁棒性好，计算速度快。将灭点检测转化为对偶空间中三角函数曲线参数的计算，将检测的直线近似成曲线的切线，使得远距离的灭点检测更准确，得到的视频图像更加符合人们的视觉习惯。
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公开(公告)号：CN107123104B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201610105206.X
申请日：2016-02-25
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种体图像的注册与重叠方法，包括：分别在参考体图像和目标体图像中提取参考图像子集和目标图像子集；使用半监督学习方法分别在参考图像子集和目标图像子集中定义感兴趣结构；计算参考图像子集的感兴趣结构和目标图像子集的感兴趣结构中的各个体素的球灰度积分算子；基于球灰度积分算子通过协同嵌入来求解参考图像子集与目标图像子集之间的对应关系；基于得到的对应关系计算参考体图像与目标体图像之间的刚性变换参数；以及将计算得到的刚性变换参数应用于参考体图像，并将刚性变换后的参考体图像与目标体图像重叠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107507234A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710756002.7
申请日：2017-08-29
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公布了一种锥束计算机断层扫描图像与X光图像配准方法，利用基于混合残差卷积神经网络的回归模型建立二维X光图像与三维锥束CT图像非刚性变形参数之间的关联，基于混合残差卷积神经网络与变形参数迭代优化方法，实现可靠的在线二维三维图像配准；包括：提取得到图像通道；训练基于混合残差卷积神经网络的回归模型；进行基于回归的二维三维非刚性配准；迭代优化变形参数；由此得到由变形参数确定的最终的体图像，实现基于迭代回归的二维三维图像配准。本发明能够实现可靠的在线二维三维图像配准，可用于口腔临床基于二维与三维图像评价治疗及分析颅面生长。
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公开(公告)号：CN107203998A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201610157705.3
申请日：2016-03-18
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公布了一种对锥束CT(CBCT)图像进行牙列分割的方法，针对锥束CT图像中的感兴趣体图像区域定义图结构，基于半监督的随机游走算法和三维可变形模型配准定义的柔化约束，从CBCT图像中分割得到完整牙列。其中，利用三维可变形模型引入体图像的柔化约束，用于处理基于半监督标签扩散的体图像分割中的噪声；还采用迭代修正方法，对柔化约束下标记扩散以及三维模型对表面体素集的拟合问题，进行迭代求解，可有效地消除分割误差，改进单次标签扩散所获取的牙列分割，提高分割结果的精度，可满足口腔临床对于精度的要求。
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公开(公告)号：CN103310216B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310276362.9
申请日：2013-07-03
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公布了一种基于保内积降维技术的模式识别方法，所述模式识别方法采用如下步骤进行降维：首先在坐标逼近的思想下建立保持局部内积的误差函数模型；然后利用矩阵向量形式的转换求解出局部的最优保内积低维坐标；在使用特征值分解求得初值后，对目标函数进行多变量迭代求解；分别使用二次函数极值求解，正交强迫分解，最小二乘等方法逐步求解迭代问题，并得到最终低维坐标。本发明对降维问题提出了新的方法，可以应用于流形学习并能取得较好的效果，并在真实数据集上的分类效果能达到与现有流形方法相媲美的效果。
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公开(公告)号：CN105551022A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510888480.4
申请日：2015-12-07
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06T3/0006
Abstract: 本发明公布了一种基于形状交互矩阵(SIM)的图像错误匹配检验方法，通过两幅图像之间匹配的特征点对计算得到两幅图像关于标准化齐次坐标的两个形状交互矩阵，通过欧氏距离法或余弦相似法计算两个形状交互矩阵逐列之间的差异，得到两幅图像的错误匹配对。在去除错误匹配后，可利用剩余的正确匹配对，针对不同应用背景做进一步的处理。本发明提供的方法可应用于图像检索、三维点云配准和图像或视频中的物体识别等领域，扩展了应用范围；模型简单，理论性好，对于仿射几何变换具有较强的鲁棒性，实时性能显著，适用于对实时性要求较高的应用场合。
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公开(公告)号：CN104050483A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410290957.4
申请日：2014-06-25
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于局部正交对齐的降维方法，包括：输入初始高维数据矩阵，根据高维数据点之间的欧式距离，获取数据点的局部近邻关系；将局部高维数据进行低维表示；将低维坐标全局对齐；获取降维目标函数；将降维目标函数分解为半正定松弛部分和正交约束部分，并分别通过半正定松弛方法和强制正交化方法进行求解，最终得到降维后的结果。本发明所述的降维方法，能较好地保持原始数据的诸如数据点间距离，角度等几何信息，能对原数据做到极高的几何保真效果。
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