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公开(公告)号：CN118570255B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410731843.2
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06T7/246 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种运动目标的检测跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：对视频流中的连续帧进行语义分割，得到动态特征点和非动态特征点；基于动态特征点和非动态特征点，确定动态先验区域和非动态先验区域；通过连续帧中非动态先验区域的变化，确定无人机位姿变化，并根据无人机位姿变化，确定运动补偿信息；采用适应角点循环匹配的方式对动态特征点进行全局偏差验证，并剔除掉不符合条件的动态特征点，得到目标特征匹配点；基于目标特征匹配点、运动补偿信息，采用稀疏光流法对目标特征匹配点进行特征点的光流值计算，得到光流矢量图像；并进行图像处理，得到运动目标区域。采用本发明提高了无人机航拍场景下目标的检测跟踪准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117553808A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410049104.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G01C21/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机器人定位导航方法、装置、设备及介质，包括：首先通过改进的目标检测算法，获取检测图像的先验信息，再提取检测图像的ORB特征点；然后使用先验信息和动态特征点剔除机制剔除先验动态特征点，初步得到图像中的静态特征点；最后结合对极几何约束，对静态特征点进行异常点的二次剔除处理，得到最后用于定位、导航所需的目标特征点；根据目标特征点进行姿态识别和定位导航，实现对动态环境中的干扰因素的排除，提高定位导航的及时性和精准性。
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公开(公告)号：CN118570255A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410731843.2
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06T7/246 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种运动目标的检测跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：对视频流中的连续帧进行语义分割，得到动态特征点和非动态特征点；基于动态特征点和非动态特征点，确定动态先验区域和非动态先验区域；通过连续帧中非动态先验区域的变化，确定无人机位姿变化，并根据无人机位姿变化，确定运动补偿信息；采用适应角点循环匹配的方式对动态特征点进行全局偏差验证，并剔除掉不符合条件的动态特征点，得到目标特征匹配点；基于目标特征匹配点、运动补偿信息，采用稀疏光流法对目标特征匹配点进行特征点的光流值计算，得到光流矢量图像；并进行图像处理，得到运动目标区域。采用本发明提高了无人机航拍场景下目标的检测跟踪准确率。
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公开(公告)号：CN118397315B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410841134.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种低能见度图像匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待识别的低能见度图像，待识别的低能见度图像由无人机实时拍摄；对待识别的低能见度图像进行图像特征点提取与匹配，得到图像特征点，并生成图像特征点对应的特征点描述符；基于特征点描述符，使用分块法消除图像特征点中的误匹配的特征点，得到目标特征点；基于目标特征点进行图片匹配，得到匹配结果。通过采用分块法，对特征点进行选取验证，避免选择错误特征点从而得到错误单应矩阵的问题，提高了低能见度图像匹配的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117553808B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410049104.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G01C21/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机器人定位导航方法、装置、设备及介质，包括：首先通过改进的目标检测算法，获取检测图像的先验信息，再提取检测图像的ORB特征点；然后使用先验信息和动态特征点剔除机制剔除先验动态特征点，初步得到图像中的静态特征点；最后结合对极几何约束，对静态特征点进行异常点的二次剔除处理，得到最后用于定位、导航所需的目标特征点；根据目标特征点进行姿态识别和定位导航，实现对动态环境中的干扰因素的排除，提高定位导航的及时性和精准性。
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公开(公告)号：CN118397315A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410841134.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种低能见度图像匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待识别的低能见度图像，待识别的低能见度图像由无人机实时拍摄；对待识别的低能见度图像进行图像特征点提取与匹配，得到图像特征点，并生成图像特征点对应的特征点描述符；基于特征点描述符，使用分块法消除图像特征点中的误匹配的特征点，得到目标特征点；基于目标特征点进行图片匹配，得到匹配结果。通过采用分块法，对特征点进行选取验证，避免选择错误特征点从而得到错误单应矩阵的问题，提高了低能见度图像匹配的准确性和效率。
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