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公开(公告)号：CN117934524A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311753244.2
申请日：2023-12-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/13 , G06T5/50 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种建筑物轮廓提取方法及装置，所述方法包括：获取建筑物卫星图像；将建筑物卫星图像输入至建筑物指针网络BPN，得到BPN输出的建筑物轮廓；其中，BPN包括角点检测模块与角点顺序预测模块，角点检测模块用于基于DETR神经网络从建筑物卫星图像中提取出候选顶点；角点顺序预测模块用于将候选顶点与建筑物卫星图像的多尺寸特征图像融合，作为RNN神经网络的输入序列；基于输入序列的注意力机制，从候选顶点中选出目标顶点，构建出建筑物轮廓，如此使用BPN实现了更泛化能力地提取建筑物轮廓。
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公开(公告)号：CN118411396A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410454513.3
申请日：2024-04-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种深度补全方法、装置、电子设备及存储介质，应用于数据处理技术领域。该方法包括：获取RGB图像、稀疏深度图以及相机内参矩阵；对所述稀疏深度图进行法相估计处理，得到稀疏法向图；通过深度补全网络对所述RGB图像、所述稀疏深度图、所述相机内参矩阵以及所述稀疏法向图进行融合编码处理得到深度编码，并对所述深度编码进行解码处理，得到稠密深度图；其中，所述稠密深度图的图像稠密度高于所述稀疏深度图的图像稠密度。
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公开(公告)号：CN108564652B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810200698.X
申请日：2018-03-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域的三维重建方法，具体涉及一种高效利用内存的高精度三维重建方法与系统及设备，旨在降低内存占用。本发明的高精度三维重建方法，包括：获取一帧当前的深度图像，计算各像素对应的相机坐标系下的三维点和法向量、深度噪声的标准差和深度梯度；基于深度梯度检测深度图中的平面信息，并基于平面信息对深度图降噪；通过ICP算法配准当前的深度图和三维模型在前一帧视角下的深度图，计算相机姿态；分配实际表面附近的体素并通过哈希表检索已分配的体素，之后将深度图融合到TSDF模型中；将融合得到的体数据在特定相机姿态下进行光线投影得到表面点云。本方法能够生成高精度的重建模型，同时节省内存占用。
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公开(公告)号：CN110310362A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910551306.9
申请日：2019-06-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京牡丹电子集团有限责任公司宁安智慧工程中心
Abstract: 本发明属于计算机视觉及三维重建领域，具体涉及了一种基于深度图及IMU的高动态场景三维重建方法、系统，旨在解决移动设备无法实现高动态场景三维重建的问题。本发明方法包括：对采集的当前帧深度图进行转换；结合IMU数据积分后的旋转度矩阵进行图像背景分割；基于前一帧的相机姿态以及当前帧的背景分割结果进行当前相机姿态跟踪；根据当前相机姿态以及图像进行体数据融合；最后根据体数据信息进行三维渲染获得高动态场景三维模型。本发明能够高效的借助彩色信息、深度信息和IMU信息进行动态/静态分割，并消除模型中的动态体素，可以实现含有动态物体的场景的移动设备上快速鲁棒的三维重建。
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公开(公告)号：CN119131283A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411034025.3
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种增量式三维线段重建方法、系统、设备及介质，基于图像处理领域，包括：获取若干2D线段；为各2D线段匹配生成对应的3D线段假设；根据生成的各3D线段假设构建3D线段假设图，其中，所述3D线段假设图中的节点表示3D线段假设，3D线段假设图中的边连接共享相同2D线段的节点；对所述3D线段假设图进行迭代计算，以构建新的3D线段假设图和新的3D线段地图；对最终的3D线段地图中的3D线段进行直线轨迹的合并，并对3D点、3D线段和消隐点进行联合优化，再进行外点过滤，得到重建后的3D线段以及直线轨迹，该方法、系统、设备及介质能够完整、正确的生成3D线段以及直线轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118397171B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410359798.2
申请日：2024-03-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/00 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域，提供一种三维线段重建方法、装置、电子设备及存储介质，将图像集中所有二维线段对应的所有最佳三维线段建议选择问题建模成0‑1规划问题，0‑1规划问题中任一图像中任一二维线段的任一三维线段建议对应的一致性得分函数基于该三维线段建议与该图像中所有邻域图像的最大相似性得分之和确定；该三维线段建议与该图像中某个邻域图像的最大相似性得分是指：三维线段建议与该邻域图像中与该二维线段匹配的所有二维线段的最佳三维线段建议之间的相似性得分的最大值。利用所有二维线段的最佳三维线段建议计算三维线段建议的一致性得分，可以增强二维支撑线段与三维线段建议之间的支撑关系，准确构建目标三维线段地图。
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公开(公告)号：CN108550181A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810201502.9
申请日：2018-03-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域的三维重建方法，具体涉及一种移动设备上在线跟踪与稠密重建方法、系统及设备，旨在实现移动设备上的在线稠密三维重建。本发明的三维重建方法包括：获取一帧当前的深度图像，计算各像素点在相机坐标系下的三维点和法向量，以及深度噪声标准差和梯度图；采用基于几何稳定性采样方法选择能够为ICP算法提供足够约束的点对，并采用一种基于ICP协方差矩阵条件数的视觉跟踪与IMU信息融合方法；在计算出相机姿态后，将深度图融合到TSDF模型中；将融合得到的体数据在计算出的相机姿态下进行光线投影得到表面点云。本方法鲁棒性强、计算速度快，最终得到的三维模型合理可靠。
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公开(公告)号：CN118864558A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410590879.3
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/55 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供一种深度补全方法、装置、电子设备及存储介质，应用于数据处理技术领域。该方法包括：获取RGB图像、稀疏深度图以及所述稀疏深度图的稀疏法向图；通过将所述RGB图像输入Transformer模型得到第一稠密深度图与第一置信度图，通过将所述稀疏深度图输入所述Transformer模型得到第二稠密深度图与第二置信度图，通过将所述稀疏法向图输入所述Transformer模型得到第三稠密深度图与第三置信度图；通过对所述第一稠密深度图、所述第一置信度图、所述第二稠密深度图、所述第二置信度图、所述第三稠密深度图以及所述第三置信度图进行融合处理，得到目标稠密深度图。
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公开(公告)号：CN118097126A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311670227.2
申请日：2023-12-06
Applicant: 滨州魏桥国科高等技术研究院 , 中国科学院自动化研究所 , 山东宏桥新型材料有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，公开一种用于电力走廊分割的方法方法，包括：获取电力走廊的二维图像和三维点云；对二维图像进行语义分割，获得二维图像的二维语义标签；对三维点云进行语义分割，获得三维点云的三维语义标签；将二维图像的二维语义标签和三维点云的三维语义标签进行融合，获得优化语义标签。本公开实施例通过融合二维图像和三维点云的语义分割结果，使得三维点能够获得更加准确的语义标签，减小了分割结果的误差，进而使得计算出的输电导线之间的距离更加准确，以实现电力走廊安全距离诊断及风险预警。本申请还公开一种用于电力走廊分割的装置、电子设备及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN108550181B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810201502.9
申请日：2018-03-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域的三维重建方法，具体涉及一种移动设备上在线跟踪与稠密重建方法、系统及设备，旨在实现移动设备上的在线稠密三维重建。本发明的三维重建方法包括：获取一帧当前的深度图像，计算各像素点在相机坐标系下的三维点和法向量，以及深度噪声标准差和梯度图；采用基于几何稳定性采样方法选择能够为ICP算法提供足够约束的点对，并采用一种基于ICP协方差矩阵条件数的视觉跟踪与IMU信息融合方法；在计算出相机姿态后，将深度图融合到TSDF模型中；将融合得到的体数据在计算出的相机姿态下进行光线投影得到表面点云。本方法鲁棒性强、计算速度快，最终得到的三维模型合理可靠。
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