一种基于多源数据的广域海洋全景融合方法及系统

    公开(公告)号:CN114155147B

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202111459752.0

    申请日:2021-12-02

    Abstract: 本申请提供了一种基于多源数据的广域海洋全景融合方法及系统,该方法包括:获取多张图像并提取图像的标定点,计算相机的参数,使用最小生成树法从图像中选取参考图像,以及对剩余图像进行排序;使用直接线性变换算法获得所有图像中具有重叠区域的两张图像之间的变换矩阵,以及获取所有剩余图像与参考图像之间的投影变换关系;使用光束平差法对参数进行优化,获得标定后的相机参数;以及采用改进的图割算法对多张图像进行拼接融合处理,生成海面全景融合图像。使用光速平差法对标定点残差进行协同优化,获得标定后的相机参数,进而约束相机的整体几何结构。改进后的图割算法可以适用于海面的拼接应用场景以实现海面全景图像的融合。

    一种基于区块链的反诈协作系统

    公开(公告)号:CN118195768B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410598081.3

    申请日:2024-05-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的反诈协作系统,包括:区块链系统和令牌发放中心;令牌发放中心用于接收令牌申请请求,并基于令牌申请请求中携带的待插入区块的区块唯一编码,判断对应区块的令牌是否已发放,如果是,则拒绝发放令牌,并向请求发送方返回申请不通过的通知;否则,生成对应区块的令牌并返回请求发送方;区块链系统包括用户节点和银行节点;用户节点用于生成协作函区块,以及接收、解析、鉴权反馈函区块;银行节点用于接收、解析、鉴权协作函区块,以及生成反馈函区块。本发明提供一个双方可信的函件传递平台。

    一种基于地图模型的视频渲染系统

    公开(公告)号:CN117076800A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202310865625.3

    申请日:2023-07-14

    Abstract: 本发明涉及一种基于地图模型的视频渲染系统,包括:主框架程序和在主框架程序中嵌入的视频播放插件和web插件;主框架程序获取地图模型和对应的POI数据后,实现POI数据在地图模型中的渲染;主框架程序启动web插件后,通过web插件从web服务器中获取地图模型中需要更新显示的数据并发送至主框架程序;主框架程序接收到web插件传输的数据后,将其在地图模型中进行更新显示;主框架程序启动视频播放插件后,通过视频播放插件登录视频平台播放视频平台中的内容。本发明解决了渲染大规模倾斜摄影模型、同时加载多路视频、以及一些业务操作,在系统长期运行时导致不稳定的情况。

    一种环形旋转地面投影全景图片的配置和拼接方法与系统

    公开(公告)号:CN116503240A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202210061246.4

    申请日:2022-01-19

    Abstract: 本发明给出了一种环形旋转地面投影全景图片的配置和拼接方法与系统,包括以无人机三维建模得到的正射影像作为基准,将摄像机影像与其匹配,得到正射位置的局部矫正图像,消除各个镜头的焦距差异;先拼接同一个预置角度上多台摄像机的图像;再将得到的局部拼接图像与整体全景做拼接;最后基于镜头的标定参数、透视变换矩阵以及仿射变换矩阵,为所有预置角度的所有摄像头构建映射表,实现高效快速的图像变换。本方法具有成像直观、实时预警、性能稳定的特点,解决了竖排不同焦距多镜头旋转拼接全景成像设备的镜头匹配与拼接问题,实现了高效准确的循环扫描拼接以及实时广域全景与入侵目标检测,推动无人岛礁智能监测技术的革新。

    一种基于深度学习的海面目标检测与识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114140680A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111476925.X

    申请日:2021-12-02

    Abstract: 本申请提供了一种基于深度学习的海面目标检测与识别方法及系统,该方法包括:获取多张图片作为原始图像数据并进行边框和类别标注;对原始图像数据进行数据增强,新生成的图片与采集图片作为训练图片;特征提取网络Darknet53中部分卷积处理层修改为Inception模块和ResNet模块,利用修改后的特征提取网络提取训练图片的特征图;将特征图送入多尺度检测网络中,在特征图上生成不同尺度、不同宽高比的预测框拟合图片中的待测目标,多尺度检测网络包括有至少四个检测尺度;采用NMS对预测框进行多余预测框剔除得到待测目标的唯一标识框;对修改后的特征提取网络、多尺度检测网络以及NMS的整个模型进行迭代训练,最终输出整个模型。有效提高对小目标的检测率、减少漏检现象。

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