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公开(公告)号：CN118247676B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410215001.1
申请日：2024-02-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于密集划分策略的交叉视角地理定位方法及系统。本发明构建的地理定位网络模型包含无人机分支和卫星图分支，两个分支采用共享权重的学习方式，每个分支包括特征提取部分、特征划分处理部分和分类监督部分。网络初始输入为给定图像X，根据图像视角类型选择进入对应分支；给定图像X通过骨干网络进行特征提取，获得高维特征；采用密集划分策略对高维特征图进行划分得到分区块；然后对分区块进行平均池化操作，得到压缩特征；利用分类器模块对每个压缩特征预测地理标签，并利用交叉熵损失计算差异，从而优化网络模型。本发明从局部和全局两个层面增强算法对图像中物体尺寸和位置偏移的鲁棒性，提高了多视角图像匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN116740179A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310782568.2
申请日：2023-06-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块随机蕨编码的精度自监督视觉重定位方法。包括阶段一，区块随机蕨编码与匹配：首先进行图像区块的构建，然后进行区块随机蕨的编码，最后完成区块编码信息的匹配，获得关键帧候选列表中。阶段二，精度自监督重定位位姿优化：首先进行基于历史关键帧的位姿估计，之后进行位姿精度的自识别，对于高精度的重定位位姿直接输出，对于低精度甚至完全错误的重定位位姿，寻找次优匹配结果重新计算其重定位位姿，直至输出正确的重定位位姿。本发明方法在大视角差下的新视点上也能够成功的实现重定位，极大的提高了重定位在使用过程中使用体验，使得用户只需大致扫描到原来历史区域，便能设备够正确的进行重定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118196663A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410359775.1
申请日：2024-03-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于多环境下的无人机目标定位方法及系统。首先构建用于提取输入图像特征的图像特征提取网络；然后构建用于学习图像的风格特征的风格指示网络和用于调整风格信息的Ada‑IN仿射参数生成模块；再通过两个loss函数的联合优化。最后在实际使用时，通过衡量无人机图像描述子与卫星图像描述子之间的距离，得到匹配结果，实现多环境状况下的无人机目标定位。针对不同天气下的无人机采集图像，本发明能够将图像的语义信息和风格信息进行解耦分离，而后能够对图像特征中的风格信息进行自适应调整以实现同目标不同风格图像特征的统一与对齐，从而提高多天气环境下无人机目标地理定位的精度。
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公开(公告)号：CN119379925A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411944199.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D高斯泼溅的三维温度场重建方法，首先对输入的彩色图像进行特征点提取并获取描述子，对提取的特征进行特征匹配；然后生成相机位姿以及实现稀疏点云的重建，最后根据不同的需求，选择相应策略实现三维温度场重建。本发明方法能够针对三维重建在实际应用过程中对存储空间，重建速度，重建质量等不同的应用需求，制定了三种不同的策略以实现三维温度场的重建，用户可以根据不同的需求，选择相应策略实现三维温度场重建。这种按需选择策略能够灵活适应多种场景需求，提升模型的适用性和重建效率，从而有效优化计算资源，保证重建精度的同时减少不必要的计算消耗，并且同时提升彩色图像和温度图像的重建效果。
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公开(公告)号：CN118247676A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410215001.1
申请日：2024-02-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于密集划分策略的交叉视角地理定位方法及系统。本发明构建的地理定位网络模型包含无人机分支和卫星图分支，两个分支采用共享权重的学习方式，每个分支包括特征提取部分、特征划分处理部分和分类监督部分。网络初始输入为给定图像X，根据图像视角类型选择进入对应分支；给定图像X通过骨干网络进行特征提取，获得高维特征；采用密集划分策略对高维特征图进行划分得到分区块；然后对分区块进行平均池化操作，得到压缩特征；利用分类器模块对每个压缩特征预测地理标签，并利用交叉熵损失计算差异，从而优化网络模型。本发明从局部和全局两个层面增强算法对图像中物体尺寸和位置偏移的鲁棒性，提高了多视角图像匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN117011769A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311018639.8
申请日：2023-08-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 陈奕礽 , 高含笑 , 颜成钢 , 殷海兵 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王帅 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图模型的视频显著性目标检测方法。本发明包括如下步骤：(1)提出基于图卷积网络的视频显著目标检测模型；(2)设计基于图卷积的层级间交互模块，将不同层级的时空特征作为图节点，依据跨模态特征和跨层级特征间的距离信息构建边，通过图卷积更新图节点的特征，并在通道维度上融合跨模态特征和跨层级特征，从而生成时空深度特征；(3)设计基于图卷积的特征自校正模块，将时空深度特征在空间维度上进行映射，对应若干图节点表征相应空间区域，通过图卷积更新图节点的特征。本发明充分挖了掘空间信息和时间信息；引入了图卷积网络作为提取特征的一环，推理了特征图中的显著区域，实现了多个显著目标之间的相互增强。
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公开(公告)号：CN116739944A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310888502.1
申请日：2023-07-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 陈奕礽 , 方楼 , 颜成钢 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王帅 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨
IPC: G06T5/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种引入自适应深度块的单目深度图补全方法，首先对输入的RGB图像和稀疏深度图进行编码和解码；然后利用Transformer从解码器输出的特征张量中预测自适应深度块；最后预测RGB图像每个像素点在每个自适应深度块上的概率，计算每个像素点的具体深度，再对像素点进行平滑化处理，最终得到稠密深度图。本发明将需要预测的深度图像的深度由连续的深度划分为离散的深度块，将深度补全任务从回归任务转化为分类任务，极大提高了深度补全的效率。
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