公开(公告)号：CN117726790A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311461368.3

申请日：2023-11-03

Applicant: 广州南方测绘科技股份有限公司

Inventor： 郑川江 ,  贾学富 ,  闫志愿 ,  黄海锋

IPC: G06V10/25 ,  G06V20/70 ,  G06V10/74 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了一种基于图像的弱纹理场景识别系统、方法、装置及介质，所述系统包括目标检测网络模型、损失函数和优化器；目标检测网络模型包括YOLOv8网络模型，并在YOLO v8网络模型的基础上使用具有双水平路由注意的视觉变压器注意力机制，用于对输入图像中的弱纹理场景所在区域进行标注；损失函数包括基于最小点距离的边界框相似度比较度量的边界框损失函数，用于作为目标检测网络模型的边界框回归的损失函数；优化器包括基于遗传编程自动发现的神经网络优化器，用于在训练时根据误差评估结果对损失函数进行反馈优化。本发明对于弱纹理场景的识别和检测更加精准，识别和分割错误也相应减少，可以减少后处理的计算量，提高后续弱纹理修复与建模的效率。

公开(公告)号：CN117726747A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311461325.5

申请日：2023-11-03

Applicant: 广州南方测绘科技股份有限公司

Inventor： 郑川江 ,  贾学富 ,  杨心宇

IPC: G06T17/00 ,  G06V20/17 ,  G06V20/70 ,  G06V10/25 ,  G06V10/54 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06T7/11 ,  G06T7/564 ,  G06T7/593 ,  G06T7/73 ,  G06T5/50 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了一种补全弱纹理场景的三维重建方法、装置、存储介质和设备，包括：获取在不同视角下针对目标场景拍摄的若干航测图像及GPS坐标；将每个航测图像输入预设的目标检测网络模型，以标注出航测图像中所包含的弱纹理场景区域；基于弱纹理场景区域生成弱纹理分割掩膜；根据所有航测图像及GPS坐标进行空三位姿解算，获取目标场景的稀疏点云及每个航测图像的位姿；基于稀疏点云和位姿进行多视图立体匹配，估计每个航测图像的深度图；基于弱纹理分割掩膜对深度图进行补全，获得优化后的深度图；基于稀疏点云，以及优化后的深度图进行融合，生成稠密点云；基于稠密点云生成三维模型。可以恢复弱纹理区域的三维信息，提高三维模型质量。

公开(公告)号：CN119251275A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411286761.8

申请日：2024-09-13

Applicant: 广州南方测绘科技股份有限公司

Inventor： 贾学富 ,  郑川江 ,  杨心宇 ,  闫志愿 ,  王江林 ,  李宁

IPC: G06T7/55 ,  G06N3/0895 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明属于图像增强技术领域，提出一种自监督深度图补全方法，其步骤包括：对深度图进行深度填充，对深度填充完成后的深度图进行滤波处理；将滤波处理后的深度图、当前帧RGB图像和临近帧RGB图像输入所述自监督深度补全神经网络进行自监督训练并对滤波处理后的深度图进行补全，得到完成补全的深度图。相较于现有技术补全精度低的缺陷，本发明提出了一种使深度图补全效果更好、精度更高的方法。

公开(公告)号：CN119131612A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411250367.9

申请日：2024-09-06

Applicant: 广州南方测绘科技股份有限公司

Inventor： 贾学富 ,  郑川江 ,  杨心宇 ,  闫少霞 ,  闫志愿

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04 ,  G06T5/77

Abstract: 本发明涉及遥感图像处理技术领域，提出一种基于关键点检测的DOM地物自动提取方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取待测DOM图；根据预设的分块尺寸和重叠度对所述DOM图进行裁剪分块，得到分块影像；将所述分块影像输入基于YOLOv8关键点网络的目标检测模型，得到各分块影像的目标检测框和关键点坐标；对各分块影像的检测结果进行矢量合并，生成带目标检测框和关键点坐标的地物提取矢量图。本发明能够快速自动提取指定地物的精细化角点并生成高精度的矢量化轮廓，提供高质量高精度的测绘成果，实现目标地物关键点快速且高精度的识别提取。

公开(公告)号：CN117745782A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311780948.9

申请日：2023-12-21

Applicant: 广州南方测绘科技股份有限公司

Inventor： 郑川江 ,  贾学富 ,  杨心宇

IPC: G06T7/41 ,  G06V10/75 ,  G06V10/26 ,  G06V10/54 ,  G06V10/25 ,  G06V10/84

Abstract: 本发明公开了一种基于双目立体匹配的目标地物实时测量方法及系统。首先获取包含目标地物的图像数据；构建目标地物分割网络模型，利用图像数据对所述目标地物分割网络模型进行训练；采集目标地物的双目图像数据，利用训练好的目标地物分割网络模型对双目图像数据进行识别与分割，得到目标地物的双目掩膜图像；构建双目立体匹配网络模型，利用双目立体匹配网络模型对双目掩膜图像进行双目立体深度估计，输出目标地物的场景深度图；基于双目掩膜图像与场景深度图，得到目标地物的点云数据，根据所述点云数据，对目标地物进行实时测量，并输出测量值。通过此方法能够实时解算目标场景的深度图，有效提高在弱纹理、无纹理及重复纹理区域的匹配效果。