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公开(公告)号：CN117765048B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410195664.1
申请日：2024-02-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于跨模态融合的水下目标三维配准方法，属于水下三维视觉技术领域，解决了现有技术无法有效地融合激光点云和深度图这两种数据源，在发挥各自的优势的同时，克服各自的局限性的问题。读取待配准的深度图，获得待配准的深度图投影图；读取待配准的激光点云，获得待配准的激光点云投影图；将待配准的深度图投影图与待配准的激光点云投影图进行匹配；根据匹配结果计算出配准角度差，根据配准角度差计算出粗配准旋转矩阵和粗配准平移矩阵；对粗配准旋转矩阵和粗配准平移矩阵进行精配准，获得精配准旋转矩阵和精配准平移矩阵，实现了深度图投影图与激光点云投影图的配准。
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公开(公告)号：CN117765048A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410195664.1
申请日：2024-02-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于跨模态融合的水下目标三维配准方法，属于水下三维视觉技术领域，解决了现有技术无法有效地融合激光点云和深度图这两种数据源，在发挥各自的优势的同时，克服各自的局限性的问题。读取待配准的深度图，获得待配准的深度图投影图；读取待配准的激光点云，获得待配准的激光点云投影图；将待配准的深度图投影图与待配准的激光点云投影图进行匹配；根据匹配结果计算出配准角度差，根据配准角度差计算出粗配准旋转矩阵和粗配准平移矩阵；对粗配准旋转矩阵和粗配准平移矩阵进行精配准，获得精配准旋转矩阵和精配准平移矩阵，实现了深度图投影图与激光点云投影图的配准。
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公开(公告)号：CN117690190A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410130129.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/05 , G06V10/34 , G06V10/426 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于水下动作识别技术领域，本发明公开了基于超图文本对比的水下动作识别方法、系统及存储介质，包括以下步骤：获取水下动作基准数据集；基于姿态估计法提取水下各种动作指令下的水下人体骨骼数据；对基本人体骨骼进行分区设计，建立关于骨骼关节点的超边，进而获得超图；将所述超图和所述水下人体骨骼数据进行结合，输出水下骨骼的超边特征；基于Transformer模型，输出骨骼特征，将所述骨骼特征和所述文本模型中的文本特征进行对比学习，最终输出精确的潜水员动作指令识别结果。本发明，将超图与输入特征结合推到超边特征，采用文本编码器生成文本特征，实现骨骼‑文本的对比学习，有效地利用多模态信息进一步提升潜水员动作识别的效能。
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公开(公告)号：CN117690190B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410130129.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/05 , G06V10/34 , G06V10/426 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于水下动作识别技术领域，本发明公开了基于超图文本对比的水下动作识别方法、系统及存储介质，包括以下步骤：获取水下动作基准数据集；基于姿态估计法提取水下各种动作指令下的水下人体骨骼数据；对基本人体骨骼进行分区设计，建立关于骨骼关节点的超边，进而获得超图；将所述超图和所述水下人体骨骼数据进行结合，输出水下骨骼的超边特征；基于Transformer模型，输出骨骼特征，将所述骨骼特征和所述文本模型中的文本特征进行对比学习，最终输出精确的潜水员动作指令识别结果。本发明，将超图与输入特征结合推到超边特征，采用文本编码器生成文本特征，实现骨骼‑文本的对比学习，有效地利用多模态信息进一步提升潜水员动作识别的效能。
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