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公开(公告)号：CN111179440B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202010003676.1
申请日：2020-01-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向自然场景的三维物体模型检索方法，本发明属于图像处理技术领域。本发明为解决自然图像与多视角表达的三维模型存在的数据领域差异，实现自然图像对多视角三维物体的检索。技术要点：模型的多视角投影与渲染；构建跨领域检索网络；构建三元组立体损失训练数据；训练自然图像到多视角模型映射的网络；自然图像的模型检索。本发明所提出的面向自然场景的三维物体模型检索方法的检索正确率达到94.8％。该方法有效解决了自然图像检索三维物体模型问题，在增强现实和计算机辅助设计等领域，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN115601440A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211198020.5
申请日：2022-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(CN)
IPC: G06T7/80 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出一种基于外参与样本权重联合优化网络的手眼相机标定方法及系统，涉及机器人手眼相机标定技术领域，用以解决现有非线性优化方法对于机器人手眼相机标定结果误差较大的问题。本发明的技术要点包括：采用深度学习的框架，将相机外参与样本权重联合优化，并根据优化的样本权重自动筛除噪声较大的样本，通过训练的网络选取最优的标定参数，降低了机器人运动误差和视觉测量噪声对标定的影响，实现对手眼相机外参的精确标定。本发明有效解决了手眼相机外参标定因机器人运动误差和样本噪声导致外参标定不准确问题，避免了使用非线性优化方法求解上述方程组，计算求解简单，在机器人利用视觉进行智能化精确操作中，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN111179440A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010003676.1
申请日：2020-01-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向自然场景的三维物体模型检索方法，本发明属于图像处理技术领域。本发明为解决自然图像与多视角表达的三维模型存在的数据领域差异，实现自然图像对多视角三维物体的检索。技术要点：模型的多视角投影与渲染；构建跨领域检索网络；构建三元组立体损失训练数据；训练自然图像到多视角模型映射的网络；自然图像的模型检索。本发明所提出的面向自然场景的三维物体模型检索方法的检索正确率达到94.8％。该方法有效解决了自然图像检索三维物体模型问题，在增强现实和计算机辅助设计等领域，具有广泛的应用前景。
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