-
公开(公告)号：CN116032412A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310310450.X
申请日：2023-03-28
Abstract: 本申请公开了一种多相机跨平台时间同步方法、装置、系统及电子设备，包括：时间主控设备接收上位主机初始授时，生成秒脉冲信号和时间报文同步上位主机，生成第一触发信号并记录生成的时间戳和第一触发信号计数值；将第一触发信号生成的时间戳及其计数值发送到上位主机；开启时间同步服务，同步上位从机与上位主机时钟；下位从机获取上位从机网络时间授时生成内部时间戳，生成第二触发信号并记录生成的时间戳和第二触发信号计数值；将第二触发信号生成时间戳及其计数值发送到上位从机；将第一触发信号发送给第一相机，第二触发信号发送给第二相机，触发相机采集图像数据。实现多相机跨平台同步采集，适用于无GNSS信号、无精确授时场景。
-
公开(公告)号：CN116032412B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310310450.X
申请日：2023-03-28
Abstract: 本申请公开了一种多相机跨平台时间同步方法、装置、系统及电子设备，包括：时间主控设备接收上位主机初始授时，生成秒脉冲信号和时间报文同步上位主机，生成第一触发信号并记录生成的时间戳和第一触发信号计数值；将第一触发信号生成的时间戳及其计数值发送到上位主机；开启时间同步服务，同步上位从机与上位主机时钟；下位从机获取上位从机网络时间授时生成内部时间戳，生成第二触发信号并记录生成的时间戳和第二触发信号计数值；将第二触发信号生成时间戳及其计数值发送到上位从机；将第一触发信号发送给第一相机，第二触发信号发送给第二相机，触发相机采集图像数据。实现多相机跨平台同步采集，适用于无GNSS信号、无精确授时场景。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115861401A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310170221.2
申请日：2023-02-27
IPC: G06T7/55 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种双目与点云融合深度恢复方法、装置和介质，该方法构建了深度恢复神经网络，包括稀疏扩展模块、多尺度特征提取及融合模块、可变权重高斯调制模块和级联三维卷积神经网络模块，以稀疏点云数据及双目图像为输入，通过邻域扩展得到半稠密的深度图像，并基于该图像及双目图像进行特征提取及融合，构建代价卷，利用可变权重高斯调制函数进行调制，并通过深度学习网络进行代价聚合，实现稠密深度信息的恢复。本发明在双目立体匹配网络的基础上，引入稀疏点云，以邻域扩展方法提升引导点稠密度，并综合采用高斯调制及多尺度特征提取融合的方法，有助于提升深度恢复的精度及鲁棒性，是真实应用中稠密深度恢复的有效方法。
-
公开(公告)号：CN115861401B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310170221.2
申请日：2023-02-27
IPC: G06T7/55 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种双目与点云融合深度恢复方法、装置和介质，该方法构建了深度恢复神经网络，包括稀疏扩展模块、多尺度特征提取及融合模块、可变权重高斯调制模块和级联三维卷积神经网络模块，以稀疏点云数据及双目图像为输入，通过邻域扩展得到半稠密的深度图像，并基于该图像及双目图像进行特征提取及融合，构建代价卷，利用可变权重高斯调制函数进行调制，并通过深度学习网络进行代价聚合，实现稠密深度信息的恢复。本发明在双目立体匹配网络的基础上，引入稀疏点云，以邻域扩展方法提升引导点稠密度，并综合采用高斯调制及多尺度特征提取融合的方法，有助于提升深度恢复的精度及鲁棒性，是真实应用中稠密深度恢复的有效方法。
-
公开(公告)号：CN113888705A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111475707.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种目标场景仿真模型构建方法、数据集生成方法及电子设备，该方法包括对目标场景按照纹理尺度进行场景层次化分割，获得多个层级的分割对象；针对所述多个分割对象，构建每个对象所对应的仿真模型；获取目标场景的图像数据；根据所述分割对象的类型，从所述目标场景的图像数据中分割出每个分割对象所对应的低分辨率纹理图像；将每个分割对象所对应的低分辨率纹理图像进行相似纹理合成，得到每个分割对象所对应的高分辨率纹理图像；分别将每个分割对象所对应的高分辨率纹理图像映射到对应的仿真模型中，得到带纹理的仿真模型；将每个对象所对应的带纹理的仿真模型统一到场景中，获得目标场景仿真模型。适用于地外探测、自动驾驶等场景下的大规模双目数据集生成。
-
公开(公告)号：CN113888705B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111475707.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种目标场景仿真模型构建方法、数据集生成方法及电子设备，该方法包括对目标场景按照纹理尺度进行场景层次化分割，获得多个层级的分割对象；针对所述多个分割对象，构建每个对象所对应的仿真模型；获取目标场景的图像数据；根据所述分割对象的类型，从所述目标场景的图像数据中分割出每个分割对象所对应的低分辨率纹理图像；将每个分割对象所对应的低分辨率纹理图像进行相似纹理合成，得到每个分割对象所对应的高分辨率纹理图像；分别将每个分割对象所对应的高分辨率纹理图像映射到对应的仿真模型中，得到带纹理的仿真模型；将每个对象所对应的带纹理的仿真模型统一到场景中，获得目标场景仿真模型。适用于地外探测、自动驾驶等场景下的大规模双目数据集生成。
-
公开(公告)号：CN117611504A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311369741.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T5/90 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 在本说明书提供的一种低光图像增强方法、装置、介质及设备中，由服务器通过降噪增强网络的亮度增强模块，输出低光图像对应的亮度增强图像以及亮度增益图像。通过生成亮度增益图，并根据增益图生成权重图以准确提取亮度增强图中的浅层特征的方式，将亮度增强图像中非均匀异方差分布的噪声转为均匀分布的噪声，并使用均匀噪声降噪网络对图像降噪，在保持图像的质量前提下，提高了图像的清晰度。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.031 seconds)
