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公开(公告)号：CN119888223A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411919656.3
申请日：2024-12-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于解耦蒸馏的开放场景实例分割方法，通过多尺度特征分解和两级小波分解，生成空间域和频域的解耦特征，计算教师模型和学生模型的语义损失进行蒸馏训练，并重点对齐频域细粒度特征；为了拓展基础模型至三维场景，通过选取三维空间关键点并将其投影至二维作为提示点，利用学生模型进行实时分割，得到实例标签后再与三维关键点建立映射矩阵，进一步通过聚类优化实例标签，实现高效准确的三维开放场景实例分割；本发明可以充分捕捉全局和局部信息，提高实例分割的精度；同时，能够减少标签冗余和错误，确保实例标签的准确性；最后，本发明具有高效处理三维场景的能力，适用于任意三维场景中的快速实例分割任务。
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公开(公告)号：CN119068058A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410953519.5
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种动作捕捉系统下的单目相机内参标定方法，棋盘格标定法即使增加额外机械结构，使得相机光心和刚体中心对齐，也会存在微小误差，影响最终标定结果。而本方法利用动作捕捉系统提供的高精度位姿数据，实现动作捕捉系统下相机刚体内参的准确标定；无需额外机械结构设计，通过粘贴标定点和使用特定模板设计方法，简化了标定过程，降低了系统的成本和复杂度；本方法中的数学优化公式使用梯度下降法，借助计算机能快速准确收敛。
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公开(公告)号：CN118071926A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410199073.1
申请日：2024-02-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种多视角图像的分层动态三维重建方法，该方法基于已经建立好的初始静态模型，并利用后续的视频输入，得到对应空间下动态三维模型。相对于已有方法，该方法可以提高基于神经辐射场的动态三维重建方法的收敛速度和重建效果；本方法改变了NeRF动态场景重建中使用单一变形场描述空间扭曲的方法，取而代之使用分层动态场联合描述特征扭曲。这降低了低频运动的解空间，同时闲置了高频噪声对低频信号收敛的干扰，保证了训练过程收敛的速度和质量，以及收敛过程的鲁棒性。此外，该方法通过改变输入样本采样方式，提高了训练效率。从而使得该方法在实际工程任务中得以应用。
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公开(公告)号：CN117292150A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311236222.9
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应圆形采样与扇形分块的鱼眼图像特征提取方法，首先根据原始鱼眼图像的分辨率以及图像中有效区域的半径大小计算圆形采样点的位置，然后通过双线性插值的方法计算得到采样点的像素信息；根据扇形区域大小对图像进行扇形分块，依据每个扇形区域的表达式确定其所包含的采样点信息，实现图像的扇形分块；随后将扇形分块中的像素信息通过全连接神经网络进行特征提取，生成高维特征向量；本发明的特征提取方式更加符合鱼眼图像的畸变分布规律，并能过滤掉鱼眼图像中的无效像素信息，提升模型对全局与局部特征的建模能力，能够更好地实现鱼眼图像的特征提取，为鱼眼图像下的分类、检测等任务的研究提供便利。
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