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公开(公告)号：CN116739919B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202310578108.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/77 , G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于海洋水面遥感监测中遥感图像的预处理技术领域，公开了一种无人机光学RGB海洋图像中太阳闪烁的检测和修复方法及系统，引入太阳闪烁注意力模块，构建基于注意力机制的语义分割网络模型；利用基于注意力机制的语义分割网络模型分割得到太阳闪烁区域，利用RAFT光流估计网络提取高分辨率无人机光学RGB海洋图像的光流场；利用太阳闪烁区域和光流场进行光流传播，修复无人机光学RGB海洋图像中的太阳闪烁并恢复真实的底栖生物图像特征。本发明可以改善海洋水面遥感监测中太阳闪烁引起的特征遮挡和信息污染问题，极大地提高高分辨率无人机光学RGB海洋图像的质量和使用效率，为高精度海洋生态监测和海底地形测绘提供高质量的图像基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118089666A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410248102.9
申请日：2024-03-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于无人机空中摄影测量技术领域，公开了一种适用于低重叠度无人机影像的摄影测量方法及系统，引入了改进的自适应特征匹配算法来提取足量可靠的同名点，结合POS系统提供的影像位姿信息，进行空中三角测量解算；利用基于深度学习的单目深度估计网络为每张影像生成完整稠密的深度图，再结合MVS多视匹配的部分深度图或空中三角测量结果，生成真实尺度的稠密深度图，实现高质量稠密重建，解决了之前低重叠度影像无法得到完整稠密点云的难题；基于高质量的稠密重建结果，最终输出高分辨率的地面表面模型和真正射影像。本发明可以进行低重叠度无人机影像的摄影测量处理，快速生成高精度、高分辨率的地面表面模型和真正射影像，为应急救援、航空侦察和快速地质监测等时效性要求高的应用提供重要的测绘数据基础。
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公开(公告)号：CN120064153A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510236004.8
申请日：2025-02-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N21/25 , G06V20/17 , G06V10/147 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/764 , G01N21/59 , G01N21/65
Abstract: 本发明属于水体污染监测领域，公开了一种基于无人机光学与拉曼光谱技术的水体微塑料监测方法及系统，构建基于光学成像和高光谱拉曼激光雷达的多模态水体微塑料传感器，并使用构建的传感器采集水体微塑料数据；建立太阳耀斑校正模型和水下光线衰减补偿模型对采集的水体微塑料数据进行预处理；使用多模态水下微塑料语义分割模型对预处理后的数据进行水体微塑料检测；构建城市水体中微塑料污染的时空分布模型，对水体微塑料的迁移与累积、主要来源及未来分布趋势等进行综合分析。本发明可以有效地解决传统水体微塑料检测方法中存在的无法大规模实时检测、受水体环境干扰大等问题，极大地提高了利用无人机进行水体微塑料检测的能力和效率，为水体污染监测、生态环境评估以及微塑料治理提供了可靠的数据支撑和技术保障，推动大规模水体监测和环境保护工作的开展。
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公开(公告)号：CN118089666B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410248102.9
申请日：2024-03-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于无人机空中摄影测量技术领域，公开了一种适用于低重叠度无人机影像的摄影测量方法及系统，引入了改进的自适应特征匹配算法来提取足量可靠的同名点，结合POS系统提供的影像位姿信息，进行空中三角测量解算；利用基于深度学习的单目深度估计网络为每张影像生成完整稠密的深度图，再结合MVS多视匹配的部分深度图或空中三角测量结果，生成真实尺度的稠密深度图，实现高质量稠密重建，解决了之前低重叠度影像无法得到完整稠密点云的难题；基于高质量的稠密重建结果，最终输出高分辨率的地面表面模型和真正射影像。本发明可以进行低重叠度无人机影像的摄影测量处理，快速生成高精度、高分辨率的地面表面模型和真正射影像，为应急救援、航空侦察和快速地质监测等时效性要求高的应用提供重要的测绘数据基础。
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公开(公告)号：CN116739919A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310578108.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于海洋水面遥感监测中遥感图像的预处理技术领域，公开了一种无人机光学RGB海洋图像中太阳闪烁的检测和修复方法及系统，引入太阳闪烁注意力模块，构建基于注意力机制的语义分割网络模型；利用基于注意力机制的语义分割网络模型分割得到太阳闪烁区域，利用RAFT光流估计网络提取高分辨率无人机光学RGB海洋图像的光流场；利用太阳闪烁区域和光流场进行光流传播，修复无人机光学RGB海洋图像中的太阳闪烁并恢复真实的底栖生物图像特征。本发明可以改善海洋水面遥感监测中太阳闪烁引起的特征遮挡和信息污染问题，极大地提高高分辨率无人机光学RGB海洋图像的质量和使用效率，为高精度海洋生态监测和海底地形测绘提供高质量的图像基础。
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公开(公告)号：CN116664855A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310587367.7
申请日：2023-05-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06T7/70 , G06T7/30 , G06T7/11 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种适用于行星探测车影像的深度学习三维稀疏重建方法及系统，包括：步骤一，导入预处理后的行星探测车影像以及其他辅助数据；步骤二，对导入的每张影像进行关键点的提取与描述，得到包含有每张影像上的关键点的二维图像坐标以及对应的描述子的关键点集；步骤三，对关键点进行匹配，在互有重叠的影像中提取同名点，将错误的同名点剔除同时匹配上更多的正确的同名点；步骤四，利用关键点的坐标以及匹配所得的同名点对应关系，解算出精确物方三维点坐标以及相机的位置与姿态，进而恢复出地形的三维结构。本发明结合深度神经网络技术进行精确可靠的同名点提取用于稀疏三维重建，能够显著地提高行星地表三维重建的稳定性。
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