公开(公告)号：CN112489197B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202011371684.8

申请日：2020-11-30

申请人： 江苏科技大学

发明人： 白素琴 ,  史金龙 ,  茅凌波 ,  李顺君 ,  钱强 ,  欧镇 ,  田朝晖

IPC分类号： G06T17/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于对抗训练先验学习的单视图三维重建系统及其方法，包括：初始三维形状重建训练：根据输入图像训练生成其对应的初始三维模型；形状真实性对抗训练：学习渲染视图的正确性，将已观察到的视点上的渲染视图和未观察到的视点上的渲染视图区分开来；通过估计渲染视图和三维形状，判别器将识别损失的梯度反向传播到重建器，从而将修改不正确视图的知识传递给重建器。本发明训练重建器通过欺骗判别器来纠正未知的不正确的视图，使得重建的三维形状从任何角度看起来都是合理的，其三维重建的过程便捷、简单，有效克服了三维形状歧义性的问题。本发明适用于船舶综合保障、装备虚拟维修、工业制造等领域，具有广阔的市场前景。

公开(公告)号：CN106643504B

公开(公告)日：2019-08-02

申请号：CN201710019186.9

申请日：2017-01-11

申请人： 江苏科技大学

发明人： 白素琴 ,  史金龙 ,  钱强 ,  庞林斌 ,  王直 ,  刘镇

IPC分类号： G01B11/00

摘要： 本发明公开了一种基于跟踪器的大型物体三维测量中LED标记的标定方法，包括以下步骤：(1)用基于轨迹的LED标记匹配方法对LED标记进行匹配：所述的立体跟踪器观测所述的LED标记在立体跟踪器视场中的运动轨迹；将立体跟踪器两个相机中观测到的LED标记的轨迹进行匹配；根据匹配结果，测量LED标记在立体跟踪器坐标系中的三维坐标；(2)用基于棋盘格的LED标记标定方法进行LED标记的标定：将所述的LED标记在立体跟踪器坐标系中的三维坐标，转换到三维扫描仪的坐标系中，实现LED标记的标定。该方法LED标记匹配精确度高，能准确地寻找空间标定物的点特征，其标定精度和鲁棒性高，从而能够方便、准确地在三维测量中对LED标记进行标定。

公开(公告)号：CN103438826B

公开(公告)日：2016-03-30

申请号：CN201310358560.X

申请日：2013-08-16

申请人： 江苏科技大学

发明人： 史金龙 ,  庞林斌 ,  钱强 ,  白素琴 ,  王直 ,  张洪涛 ,  刘建峰 ,  钱萍

IPC分类号： G01B11/24

摘要： 本发明公开了一种激光与视觉相结合的钢板的三维测量系统及方法，系统主要由两台背景投影仪、一台全站仪、一台三维扫描仪和一台GPU服务器组成；背景投影仪、三维扫描仪和全站仪均连接到服务器上。方法：在被测钢板周围放置若干激光标签；用激光测量标签的三维坐标用三维扫描仪中的两台相机拍摄激光标签；用HOG和SVM检测标签的初始位置；用DOG精确定位标签的中心；测量出标签的三维坐标将从视觉坐标系转换到激光坐标系，得到计算和的误差并建立误差场；用扫描仪测量被测钢板，得到钢板的三维数据；用误差场校正钢板的三维数据，得到更加精确的钢板的三维数据。本发明将激光测量和视觉测量两种方法结合在一起，可以大大减小视觉测量的误差。

公开(公告)号：CN103424087A

公开(公告)日：2013-12-04

申请号：CN201310358478.7

申请日：2013-08-16

申请人： 江苏科技大学

发明人： 史金龙 ,  钱强 ,  庞林斌 ,  白素琴 ,  王直 ,  张洪涛 ,  刘建峰

IPC分类号： G01B11/24

摘要： 本发明公开了一种大尺度钢板三维测量拼接系统及方法，系统包括两台背景投影仪，一台GPU服务器，以及一台三维扫描仪；三维扫描仪主要由一台投影仪和两台相机组成；两台相机均连接到服务器，所有投影仪均经由usb接口连接到服务器。方法，利用两台背景投影仪向被测钢板投射复杂的纹理；关闭三维扫描仪中的投影仪，用三维扫描仪中的两台相机拍摄钢板的纹理；关闭两台背景投影仪，打开三维扫描仪的投影仪；用两台相机拍摄钢板图像；服务器获取所拍摄到的钢板的三维数据；采用SIFT算法提取每一部分钢板与其相邻钢板的特征匹配点；采用RANSAC方法，获得整个钢板的三维数据。本发明能自动、及时、方便、精确地对大尺度船体钢板进行三维测量。

公开(公告)号：CN112489218B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202011372323.5

申请日：2020-11-30

申请人： 江苏科技大学

发明人： 史金龙 ,  白素琴 ,  葛俊彦 ,  钱强 ,  成昌喜 ,  钱萍 ,  欧镇 ,  田朝晖

IPC分类号： G06T17/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种基于半监督学习的单视图三维重建系统及其方法，包括：利用具有姿态和实例标记的图像数据集训练三维重建网络。利用无标记图像数据集训练三维重建网络，设计四个损失函数：图像重建损失函数Lrec、三维重建损失函数Lgt、隐向量表示的姿态不变损失函数Llv、体素网格上的姿态不变损失函数Lvi。利用无标记图像数据集训练三维重建网络。本发明采用具有姿态和实例标记的训练图像数据来使跨视图重建的三维形状保持一致性，并约束重建三维形状的渲染图像与相应基准视图之间的相似性；其无标记的图像数据约束重建三维形状的合理性；在训练过程将两种图像数据集交替迭代训练，可以方便、无接触地从单个视图中快速重建物体三维形状。

公开(公告)号：CN116597174A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310214051.3

申请日：2023-03-08

申请人： 江苏科技大学

发明人： 史金龙 ,  倪俊 ,  欧镇 ,  钱强 ,  钱萍 ,  田朝晖 ,  白素琴

IPC分类号： G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的视觉SLAM回环检测系统及其方法，包括：移动物体检测与特征提取模块根据神经网络分类器判断场景中是否存在动态物体，并只提取图像中的静态特征；新场景检测模块利用叠加自动编码器检测当前场景是否已访问过；特征存储与相似性比较模块是与新场景检测模块并行运作，将提取到的图像特征根据相应的阈值存储到多级字典中，并进行帧与帧之间的相似度匹配已检测是否出现新场景。在回环检测过程中依次从高级字典开始检索，无需和每一个先前帧进行比较，从而加快帧与帧之间的匹配速度。本发明能够有效解决移动目标、特征遮挡等问题，回环检测的准确度和精度高。

公开(公告)号：CN112489197A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011371684.8

申请日：2020-11-30

申请人： 江苏科技大学

发明人： 白素琴 ,  史金龙 ,  茅凌波 ,  李顺君 ,  钱强 ,  欧镇 ,  田朝晖

IPC分类号： G06T17/00 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于对抗训练先验学习的单视图三维重建系统及其方法，包括：初始三维形状重建训练：根据输入图像训练生成其对应的初始三维模型；形状真实性对抗训练：学习渲染视图的正确性，将已观察到的视点上的渲染视图和未观察到的视点上的渲染视图区分开来；通过估计渲染视图和三维形状，判别器将识别损失的梯度反向传播到重建器，从而将修改不正确视图的知识传递给重建器。本发明训练重建器通过欺骗判别器来纠正未知的不正确的视图，使得重建的三维形状从任何角度看起来都是合理的，其三维重建的过程便捷、简单，有效克服了三维形状歧义性的问题。本发明适用于船舶综合保障、装备虚拟维修、工业制造等领域，具有广阔的市场前景。

公开(公告)号：CN106918300B

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201710019187.3

申请日：2017-01-11

申请人： 江苏科技大学

发明人： 史金龙 ,  白素琴 ,  钱强 ,  庞林斌 ,  王直 ,  刘镇

IPC分类号： G01B11/24 ,  G06T3/40 ,  G06T7/521 ,  G06T7/292

摘要： 本发明公开了一种基于多立体跟踪器的大型物体三维测量数据拼接方法，采用多个立体跟踪器、一台三维扫描仪；在每台立体跟踪器和三维扫描仪上分别安装多个LED标记；用棋盘格标定法，标定LED标记；利用安装在立体跟踪器上的LED标记，计算立体跟踪器的姿态；利用三维扫描仪测量物体的局部数据；根据三维扫描仪上安装的LED标记，计算三维扫描仪的姿态；根据立体跟踪器和三维扫描仪的姿态，拼接三维扫描仪测量的局部数据。本发明提供一种不接触大型物体表面，能自动、及时、方便、精确地对大型物体进行三维测量拼接的方法。

公开(公告)号：CN103424087B

公开(公告)日：2016-03-30

申请号：CN201310358478.7

申请日：2013-08-16

申请人： 江苏科技大学

发明人： 史金龙 ,  钱强 ,  庞林斌 ,  白素琴 ,  王直 ,  张洪涛 ,  刘建峰

IPC分类号： G01B11/24

摘要： 本发明公开了一种大尺度钢板三维测量拼接系统及方法，系统包括两台背景投影仪，一台GPU服务器，以及一台三维扫描仪；三维扫描仪主要由一台投影仪和两台相机组成；两台相机均连接到服务器，所有投影仪均经由usb接口连接到服务器。方法，利用两台背景投影仪向被测钢板投射复杂的纹理；关闭三维扫描仪中的投影仪，用三维扫描仪中的两台相机拍摄钢板的纹理；关闭两台背景投影仪，打开三维扫描仪的投影仪；用两台相机拍摄钢板图像；服务器获取所拍摄到的钢板的三维数据；采用SIFT算法提取每一部分钢板与其相邻钢板的特征匹配点；采用RANSAC方法，获得整个钢板的三维数据。本发明能自动、及时、方便、精确地对大尺度船体钢板进行三维测量。

公开(公告)号：CN118351303A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410390640.1

申请日：2024-04-02

申请人： 江苏科技大学

发明人： 史金龙 ,  袁宇 ,  白素琴 ,  钱强 ,  欧镇 ,  田朝晖 ,  钱萍

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

摘要： 本发明公开了一种基于深度信息的无监督领域自适应语义分割方法、装置和电子设备，其方法包括：初始预测模块从图像中提取特征，生成深度特征和语义特征，并进行初始预测；双向联合注意力机制模块通过学习深度特征和语义特征的关联性来改善它们的特征质量；最终预测模块利用改进后的深度特征和语义特征来完成最终预测。本发明设计了一种伪标签权重修正策略，通过计算两个不同深度估计解码器的预测差异来调整目标域伪标签损失权重，从而有效提高模型的语义分割性能和跨域自适应能力。