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公开(公告)号：CN113808268B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111091537.X
申请日：2021-09-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种低带宽全局一致性的多机稠密建图方法，属于三维视觉领域。在基于视觉特征的多机视觉里程计和以子地图的单机稠密地图优化方法的基础上，本发明将此两种方法组合并拓展，增加了以网格数据包作为中介数据格式的稠密地图传输方法，降低了稠密地图传输带宽至传统方法的10％。本发明也利用了接收到的各客户端的子地图的稠密信息，评估多机前端的回环检测结果，增强了多机回环检测的准确度。在接收到各客户端的子地图以及多机回环信息之后，将子地图优化的方法拓展至多机场景，根据各客户端子地图的里程计约束，回环约束以及配准约束，优化稠密建图结果。本发明在EuRoC数据集和实机测试中达到了极低的带宽占用和稠密建图误差。
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公开(公告)号：CN115512036A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211190853.7
申请日：2022-09-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于本征神经辐射场的可编辑新颖视图合成方法。本发明采用本征神经辐射场的表示方法IntrinsicNeRF，第一次将本征图像分解技术引入神经渲染方法NeRF中,可以处理规模不受限制的场景。为了应对本征分解这一欠约束的逆向问题的挑战,本发明采用距离感知点采样方法和迭代聚类优化方法，引入传统本征分解先验对IntrinsicNeRF进行无监督训练,从而获得时空一致的本征分解结果。为了防止较大场景中不同物体相似的反射率被错误的聚类到一起，本发明采用基于语义信息的层次聚类方法。本发明能够对视频场景进行实时颜色编辑、材质编辑和光照变化。Blender Objects和Replica Scene实验表明，IntrinsicNeRF可以获得一致的本征分解结果和高保真的新颖视图合成。
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公开(公告)号：CN118736123A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410846537.3
申请日：2024-06-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于法线偏转网络的室内场景高保真重建方法，实现了从已知位姿的图像集中恢复精确室内3D表面。本发明方法在基于SDF值的体渲染框架下构建了一种法线偏转网络，该网络存储场景法线和法线先验之间的角度偏差。本发明建立包括偏转网络的室内表面体渲染重建模型，利用体渲染技术合成光线的渲染颜色、渲染深度、渲染法线和渲染偏转四元数。根据本发明提出的法线偏转网络学到的偏差，实现自适应地利用不同特点的样本先验并对偏差大的区域进行针对优化，解决了传统的多视角立体视觉框架以及普通利用先验的隐式重建方法存在的问题。对大量室内环境进行的实验表明，本发明方法在恢复室内稠密表面方面达到了先进的性能。
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公开(公告)号：CN113011359B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110326862.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06F16/583 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的同时检测平面结构和生成对应平面描述的方法及应用，属于计算机视觉和图像处理领域。本发明能够针对单张图像，同时提取3D平面和生成对应平面的描述，为了提升平面描述子的辨别能力，本发明提出一个掩码感知的模块和一个实例三元组的损失函数，能够很好的应用在AR场景中。此外，本发明还可以将SuperPlane应用到基于图像定位的任务上(图像检索)，由于提取平面的面积不同，本发明提出了一个面积感知的Kullback‑Leibler散度方法来召回相似的图像。通过基于图像检索和增强现实等应用，本发明展示了在挑战场景中的平面匹配的强大能力和显著的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113011359A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110326862.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的同时检测平面结构和生成对应平面描述的方法及应用，属于计算机视觉和图像处理领域。本发明能够针对单张图像，同时提取3D平面和生成对应平面的描述，为了提升平面描述子的辨别能力，本发明提出一个掩码感知的模块和一个实例三元组的损失函数，能够很好的应用在AR场景中。此外，本发明还可以将SuperPlane应用到基于图像定位的任务上(图像检索)，由于提取平面的面积不同，本发明提出了一个面积感知的Kullback‑Leibler散度方法来召回相似的图像。通过基于图像检索和增强现实等应用，本发明展示了在挑战场景中的平面匹配的强大能力和显著的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118314271A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410725903.X
申请日：2024-06-06
Applicant: 浙江大学 , 浙江商汤科技开发有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于3D高斯光栅化快速高精度稠密重建方法和系统，属于场景重建领域。利用待重建场景的多视角RGB图像初始化场景中的3D高斯椭球参数；将3D高斯椭球压缩为高斯平面，渲染得到RGB图像的高斯光栅化图像、以及RGB图像的几何信息；联合基于曝光补偿的图像重建约束、自适应采样的单视图几何约束、多视图光度约束和多视图几何约束，对渲染结果联合优化，更新3D高斯椭球参数，直至满足优化要求；在联合优化过程中，采用固定频率的高斯剪切方法优化高斯平面数量；利用优化后的结果重建得到稠密场景。本发明渲染得到的结果是无偏的，可以同场景中的实际表面无偏贴合，实现高精度重建的同时提高了重建速度。
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公开(公告)号：CN118212364A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410416148.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态感知的任意点跟踪网络的三维重建方法，实现了一种以视频为输入、估计平滑的相机轨迹的方法。该方法还可以为视频获得密集的点云并重建整个场景。传统的框架通过链接相邻帧的成对光流以获得点轨迹，该过程可能会引入累积误差。此外，运动分割与单视图深度估计相结合经常面临与尺度模糊性相关的挑战。本发明提出了一种动态感知的任意点跟踪网络，该网络利用一致的视频深度和点跟踪，通过估计整个视频序列的密集点跟踪并预测每个点的可见性和动态来解决这些问题。对动态序列以及野外视频进行的大量实验表明，即使在复杂的动态挑战场景中，我们的方法在相机姿态估计和三维重建方面也达到了最先进的性能。
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公开(公告)号：CN118314271B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410725903.X
申请日：2024-06-06
Applicant: 浙江大学 , 浙江商汤科技开发有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于3D高斯光栅化快速高精度稠密重建方法和系统，属于场景重建领域。利用待重建场景的多视角RGB图像初始化场景中的3D高斯椭球参数；将3D高斯椭球压缩为高斯平面，渲染得到RGB图像的高斯光栅化图像、以及RGB图像的几何信息；联合基于曝光补偿的图像重建约束、自适应采样的单视图几何约束、多视图光度约束和多视图几何约束，对渲染结果联合优化，更新3D高斯椭球参数，直至满足优化要求；在联合优化过程中，采用固定频率的高斯剪切方法优化高斯平面数量；利用优化后的结果重建得到稠密场景。本发明渲染得到的结果是无偏的，可以同场景中的实际表面无偏贴合，实现高精度重建的同时提高了重建速度。
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公开(公告)号：CN113808268A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111091537.X
申请日：2021-09-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种低带宽全局一致性的多机稠密建图方法，属于三维视觉领域。在基于视觉特征的多机视觉里程计和以子地图的单机稠密地图优化方法的基础上，本发明将此两种方法组合并拓展，增加了以网格数据包作为中介数据格式的稠密地图传输方法，降低了稠密地图传输带宽至传统方法的10％。本发明也利用了接收到的各客户端的子地图的稠密信息，评估多机前端的回环检测结果，增强了多机回环检测的准确度。在接收到各客户端的子地图以及多机回环信息之后，将子地图优化的方法拓展至多机场景，根据各客户端子地图的里程计约束，回环约束以及配准约束，优化稠密建图结果。本发明在EuRoC数据集和实机测试中达到了极低的带宽占用和稠密建图误差。
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