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公开(公告)号：CN119963641A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510019952.6
申请日：2025-01-07
Applicant: 浙江大学宁波“五位一体”校区教育发展中心
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉基础模型驱动的3D高斯泼溅视觉重定位方法，包括如下步骤：S1、3D高斯泼溅空间表征构建与高层次特征提取；S2、2D‑3D特征匹配与位姿优化，利用2D‑3D特征匹配方法对初始估计位姿进行调整以获得更精确的位姿，采用关键点稀疏化减少空间和计算资源消耗以提高处理效率和实时性；S3、精确定位结果获取与鲁棒性、计算负担评估，最终获取精确的定位结果，达到环境变化条件下的高鲁棒性，本发明克服现有3D视觉重定位框架适应性差、重定位精度不高及资源占用等较大问题，通过充分利用视觉基础模型的全局特征描述能力，结合3D高斯泼溅技术，实现了在动态环境中具有鲁棒性、可扩展性和高度环境适应性的高精度、实时性视觉重定位。
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公开(公告)号：CN119941644A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411946095.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 浙江大学宁波“五位一体”校区教育发展中心
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06N5/04 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉与语言模型的零样本异常检测方法、装置及设备，涉及异常检测技术领域，所述方法包括：从同一批次图像中获取推理图像和参考图像；通过第一多模态模型，分别对所述推理图像和所述参考图像进行双模态检测，获得初始掩码；通过第二多模态模型分别提取所述同一批次图像的特征并分别进行特征聚合，获得聚合推理特征和聚合参考特征；根据所述初始掩码，对所述聚合参考特征进行噪声特征过滤，获得非异常聚合参考特征，根据所述非异常聚合参考特征和所述聚合推理特征获得初始异常分数；根据所述初始异常分数和所述初始掩码进行掩码精炼，获得最终推理掩码，用于实现零样本异常检测。
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公开(公告)号：CN118097533A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311577750.0
申请日：2023-11-24
Applicant: 浙江大学宁波“五位一体”校区教育发展中心
Abstract: 本发明公开了一种基于监控噪声模板的监控图像来源识别方法及装置，属于相机识别领域。本发明可实现监控噪声模板库构建与监控图片拍摄来源检测。本发明利用多张由同一监控拍摄的图片，通过训练可获得该监控噪声模板。对多个监控进行训练操作，获得不同监控的专属模板。再综合各监控噪声模板，获得监控噪声模板库。在检测时，可以实现以下检测功能：1.检测监控图片集中各单张图片所属的监控。2.检测单张监控图片的相机来源。3.检测单张监控图片是否来源于特定监控。其中，若该检测图片并非由已有监控噪声模板库中的任一监控拍摄，则可判定为图片不属于任何已知监控。
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公开(公告)号：CN115690745A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211424631.7
申请日：2022-11-14
Applicant: 浙江大学宁波“五位一体”校区教育发展中心
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机单目视觉的车辆全自动测速方法、系统及装置，所述方法包括以下步骤：首先将无人机在空中悬停，拍摄行车区域的视频并提取ROI区域，并对获得的视频进行晃动补偿，去除视频帧的非正常偏移；然后通过Yolo_v3算法对各视频帧进行车辆检测，获得车辆的边界框，并通过Deep_SORT算法对提取到的车辆进行跟踪，得到视频视野内每辆被检测车辆的轨迹线；最后通过车辆边界框的平均长度和现实中车辆的平均长度得到距离参考，并基于距离参考和像素速度计算车辆的速度。本发明可以仅凭借无人机单目视觉全自动获取车辆行驶速度，不需要额外的人工操作。
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