一种基于图卷积的3D点云目标检测方法

    公开(公告)号:CN113705631A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110913796.X

    申请日:2021-08-10

    Abstract: 本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于图卷积的3D点云目标检测方法,该方法包括:将原始点云数据输入并进行预处理;将预处理后的点云数据进行体素化并输入训练好的3D点云目标检测模型中进行检测分析处理;对检测结果进行统计分析与后处理;所述3D点云目标检测模型包括3D稀疏卷积神经网络、提案生成网络、全局动态图卷积模块、局部静态图卷积模块和3D检测头模块;本方法利用图卷积建立3D目标之间的关系,提取更加丰富的依赖关系特征而且保留目标原本的空间信息,使得提取的特征能够更好的表达点云信息。

    一种基于对抗生成网络的红外和可见光图像检索方法

    公开(公告)号:CN110472089B

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN201910758621.9

    申请日:2019-08-16

    Abstract: 本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域,涉及一种基于对抗生成网络的红外和可见光图像检索方法,包括将相同场景下的红外图像和可见光图像固定到同样的大小拼接在一起;将拼接的图像送入对抗生成网络进行训练,获得红外生成图像和可见光生成图像;将拼接的图像送入实例分割网络,计算图像中人的数量以及红外图像与可见光图像中的人数差,根据平均人数差,指定人数差的允许范围;对人数差在允许范围内的红外图像和可见光图像的图像特征进行欧式距离计算,根据欧式距离从小到大排序得到检索结果;本发明克服了红外图像和可见光图像的视觉差异,在仅需要提供场景配对图片的情况下,有效的将具有相同语义的红外图像和可见光图像进行匹配和检索。

    一种基于对抗生成网络的红外和可见光图像检索方法

    公开(公告)号:CN110472089A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201910758621.9

    申请日:2019-08-16

    Abstract: 本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域,涉及一种基于对抗生成网络的红外和可见光图像检索方法,包括将相同场景下的红外图像和可见光图像固定到同样的大小拼接在一起;将拼接的图像送入对抗生成网络进行训练,获得红外生成图像和可见光生成图像;将拼接的图像送入实例分割网络,计算图像中人的数量以及红外图像与可见光图像中的人数差,根据平均人数差,指定人数差的允许范围;对人数差在允许范围内的红外图像和可见光图像的图像特征进行欧式距离计算,根据欧式距离从小到大排序得到检索结果;本发明克服了红外图像和可见光图像的视觉差异,在仅需要提供场景配对图片的情况下,有效的将具有相同语义的红外图像和可见光图像进行匹配和检索。

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