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公开(公告)号：CN114663509A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210290488.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德研究生院
Abstract: 本发明提供一种关键点热力图引导的自监督单目视觉里程计方法，属于计算机视觉领域。所述方法包括：构建位姿估计网络与深度估计网络；将视频图像序列输入位姿估计网络与深度估计网络；提取视频图像序列中每帧图像的关键点并生成关键点热力图；将位姿估计网络输出的每对相邻帧图像之间的位姿相乘得到较长时段的位姿，并基于深度估计网络输出的深度图像以及生成的关键点热力图，计算视频图像序列位姿一致性约束的光度误差损失函数；基于得到的光度误差损失函数，训练所述位姿估计网络与深度估计网络；利用训练好的位姿估计网络估计待估计位姿的视频图像序列中每帧图像对应的相机位姿。采用本发明，能够提高相机位姿估计的精度。
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公开(公告)号：CN114663496B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210290482.3
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德研究生院
Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼位姿估计网络的单目视觉里程计方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：构建深度估计网络和基于卡尔曼滤波的位姿估计网络；根据位姿估计网络输出的每对相邻帧图像之间的位姿变换以及深度估计网络输出的输入帧的深度图像，计算视频图像序列基于运动加权的光度误差损失函数；在构建的位姿估计网络与深度估计网络中，引入变分自动编码器结构，计算变分自动编码器损失函数；基于得到的光度误差损失函数和变分自动编码器损失函数，采取针对帧缺失情况的训练策略训练位姿估计网络与深度估计网络；利用训练好的位姿估计网络估计每帧图像对应的相机位姿。采用本发明，能够提高相机位姿估计的精度并适应帧缺失的情况。
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公开(公告)号：CN114663496A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210290482.3
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德研究生院
Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼位姿估计网络的单目视觉里程计方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：构建深度估计网络和基于卡尔曼滤波的位姿估计网络；根据位姿估计网络输出的每对相邻帧图像之间的位姿变换以及深度估计网络输出的输入帧的深度图像，计算视频图像序列基于运动加权的光度误差损失函数；在构建的位姿估计网络与深度估计网络中，引入变分自动编码器结构，计算变分自动编码器损失函数；基于得到的光度误差损失函数和变分自动编码器损失函数，采取针对帧缺失情况的训练策略训练位姿估计网络与深度估计网络；利用训练好的位姿估计网络估计每帧图像对应的相机位姿。采用本发明，能够提高相机位姿估计的精度并适应帧缺失的情况。
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公开(公告)号：CN114663509B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210290488.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德研究生院
Abstract: 本发明提供一种关键点热力图引导的自监督单目视觉里程计方法，属于计算机视觉领域。所述方法包括：构建位姿估计网络与深度估计网络；将视频图像序列输入位姿估计网络与深度估计网络；提取视频图像序列中每帧图像的关键点并生成关键点热力图；将位姿估计网络输出的每对相邻帧图像之间的位姿相乘得到较长时段的位姿，并基于深度估计网络输出的深度图像以及生成的关键点热力图，计算视频图像序列位姿一致性约束的光度误差损失函数；基于得到的光度误差损失函数，训练所述位姿估计网络与深度估计网络；利用训练好的位姿估计网络估计待估计位姿的视频图像序列中每帧图像对应的相机位姿。采用本发明，能够提高相机位姿估计的精度。
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公开(公告)号：CN111210422A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010033737.9
申请日：2020-01-13
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于红外图像的对空目标检测方法，能够较为有效地对红外图像序列中的对空小目标进行检测。所述方法包括：提取红外图像各像素点邻域的对比度特征，生成对比度图像；提取红外图像各像素点的邻域亮度差分特征，生成邻域亮度差分图像；融合对比度图像和邻域亮度差分图像；对融合后的图像进行置零操作的双阈值处理，提取目标位置。本发明适用于基于红外图像的对空目标检测。
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公开(公告)号：CN111210422B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010033737.9
申请日：2020-01-13
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于红外图像的对空目标检测方法，能够较为有效地对红外图像序列中的对空小目标进行检测。所述方法包括：提取红外图像各像素点邻域的对比度特征，生成对比度图像；提取红外图像各像素点的邻域亮度差分特征，生成邻域亮度差分图像；融合对比度图像和邻域亮度差分图像；对融合后的图像进行置零操作的双阈值处理，提取目标位置。本发明适用于基于红外图像的对空目标检测。
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