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公开(公告)号：CN116805393A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310577483.0
申请日：2023-05-22
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于3DUnet光谱‑空间信息融合的高光谱图像分类方法，包括：步骤一，获取高光谱摄像机对地面场景拍摄的三维图像数据以及对应像素级别的类别标注并做预处理；步骤二，对所述预处理后的Signal‑HSI信号进行样本分割；步骤三，对步骤二处理后的Patch利用3DUnet网络进行光谱特征提取及空间特征提取；步骤四，选对步骤三中的网络模型进行训练并保存训练后的参数；步骤五，利用训练好的网络模型，输入高光谱图像，预测出对应的像素类别。本发明还包括一种基于3DUnet光谱‑空间信息融合的高光谱图像分类系统。本发明通过不同层级的特征提取以及注意力机制，提高解码效率，实现高光谱图像像素级别的分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118470547A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410930449.1
申请日：2024-07-11
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06T7/70
Abstract: 本申请提供了水稻穗粒的识别计数方法、装置及电子设备，包括获取水稻穗粒图像，对所述水稻穗粒图像进行标注，确定水稻穗粒中心点位置和水稻穗粒中心点类别；构建水稻穗粒识别计数模型，使用所述水稻穗粒图像、所述水稻穗粒中心点位置和所述水稻穗粒中心点类别对所述水稻穗粒识别计数模型进行训练，得到端到端水稻穗粒识别计数模型；将待测试图像输入所述端到端水稻穗粒识别计数模型，得到对应所述待测试图像的候选点位置坐标。通过融入自适应卷积网络，在表征学习阶段增强与周边局部区域的特征学习，提高模型的识别准确率。通过多分类的网络输出，实现端到端的实粒、秕粒识别和精准的位置估计。
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公开(公告)号：CN117252930B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311222096.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种大型展厅多相机监控系统内外参标定方法和系统，包括以下步骤：获取多相机视频数据作为标定数据；对标定数据进行预处理；进行单目相机标定得到相机内参初值；使用链式法进行相机外参初步估计得到每个相机相对于世界坐标系的位姿作为相机外参初值；进行标定板位姿初步估计得到每个特定姿态下的标定板位姿初值；构造总重投影误差作为目标函数并引入基于畸变参数的正则项；使用相机内参初值、相机外参初值和标定位板位姿初值，最小化带有正则项的目标函数以求解全局优化问题，得到最优相机内外参数。本发明能够减小人工成本和风险，提高相机内外参标定的准确性，适用于高空悬挂或处于开阔空间中的多相机系统内外参标定应用场景。
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公开(公告)号：CN117252930A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311222096.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种大型展厅多相机监控系统内外参标定方法和系统，包括以下步骤：获取多相机视频数据作为标定数据；对标定数据进行预处理；进行单目相机标定得到相机内参初值；使用链式法进行相机外参初步估计得到每个相机相对于世界坐标系的位姿作为相机外参初值；进行标定板位姿初步估计得到每个特定姿态下的标定板位姿初值；构造总重投影误差作为目标函数并引入基于畸变参数的正则项；使用相机内参初值、相机外参初值和标定位板位姿初值，最小化带有正则项的目标函数以求解全局优化问题，得到最优相机内外参数。本发明能够减小人工成本和风险，提高相机内外参标定的准确性，适用于高空悬挂或处于开阔空间中的多相机系统内外参标定应用场景。
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公开(公告)号：CN118608686A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410661661.2
申请日：2024-05-27
IPC: G06T17/00 , G06T17/20 , G06T15/00 , G06T15/04 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06K7/14 , G06T7/73 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于多ArUco码的三维重建方法和装置，方法包括以下步骤：相机内参标定；放置一组ArUco码；获取图像数据；初始化相机和ArUco码位姿；初步优化所有位姿；提取并匹配特征点；初步计算稀疏点云；光束法平差全局优化；稠密重建。本发明提出的三维重建方法能恢复物体的真实尺度并自带世界坐标系定义，计算效率高，且所需的采集设备轻便灵活、成本较低。
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公开(公告)号：CN118429234A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410617725.9
申请日：2024-05-17
Abstract: 本发明公开了一种基于多ArUco码的单图像视角校正及尺度估计方法和装置，方法包括以下步骤：布置一组ArUco码，获取单张图像；检查ArUco码并提取角点坐标；定义目标角点；对角点坐标进行归一化；初步估计单应性矩阵；初步估计ArUco码的2D位姿；全局优化单应性矩阵以及2D位姿；对图像进行透视变换完成视角校正；计算像素尺度。本发明方法能够达到精准鲁棒的图像视角校正效果，计算速度快，亦能精准估计校正后的图像像素所对应的真实尺度，能广泛应用于各类平面场景。
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