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公开(公告)号：CN117853645B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410242047.2
申请日：2024-03-04
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T15/20 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06T7/529 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于跨视图捆绑交叉感知神经辐射场的图像渲染方法，利用轻量型捆绑特征提取模块计算多尺度捆绑卷积特征；利用混合交叉感知机制细化卷积特征，聚合跨视图交互信息并及时补充上下文特征信息，然后，进行相似性嵌入体渲染，将几何先验条件的余旋相似度作为显示匹配嵌入线索，为预测颜色密度场捕捉相似匹配信息；再后，最小化颜色与内容一致性损失，添加相同时间戳内的渲染视图与真实瞬时视图对数的绝对值差异，解决场景跨度大和特征信息匮乏情况下的伪影和模糊纹理问题。
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公开(公告)号：CN119559230B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202410426737.3
申请日：2024-04-10
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于手动特征伪装的热图像深度估计方法，首先输入原始热图像和相机内部参数；然后，计算得到加强热图像；其次，构造特征提取编码器、计算热图像特征图及其集合；再次，构造特征伪装结构，计算不确定特征图；从次，构造特征向量解码器，计算估计深度图；和地面真实值计算混合损失；最后，根据估计深度图和地面真实值计算混合损失，即可获得精确的深度图。本发明既能解决现有基于自监督的单目图像深度估计方法在处理大规模室外环境条件恶劣图像数据时所产生的远距离信息感知不足问题，又能提高估计深度的工作效率，为大规模室外环境条件恶劣图像数据在深度估计领域的应用以及三维立体重建和视觉导航技术的发展奠定了重要基础。
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公开(公告)号：CN119559230A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410426737.3
申请日：2024-04-10
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于手动特征伪装的热图像深度估计方法，首先输入原始热图像和相机内部参数；然后，计算得到加强热图像；其次，构造特征提取编码器、计算热图像特征图及其集合；再次，构造特征伪装结构，计算不确定特征图；从次，构造特征向量解码器，计算估计深度图；和地面真实值计算混合损失；最后，根据估计深度图和地面真实值计算混合损失，即可获得精确的深度图。本发明既能解决现有基于自监督的单目图像深度估计方法在处理大规模室外环境条件恶劣图像数据时所产生的远距离信息感知不足问题，又能提高估计深度的工作效率，为大规模室外环境条件恶劣图像数据在深度估计领域的应用以及三维立体重建和视觉导航技术的发展奠定了重要基础。
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公开(公告)号：CN117853645A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410242047.2
申请日：2024-03-04
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T15/20 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06T7/529 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于跨视图捆绑交叉感知神经辐射场的图像渲染方法，利用轻量型捆绑特征提取模块计算多尺度捆绑卷积特征；利用混合交叉感知机制细化卷积特征，聚合跨视图交互信息并及时补充上下文特征信息，然后，进行相似性嵌入体渲染，将几何先验条件的余旋相似度作为显示匹配嵌入线索，为预测颜色密度场捕捉相似匹配信息；再后，最小化颜色与内容一致性损失，添加相同时间戳内的渲染视图与真实瞬时视图对数的绝对值差异，解决场景跨度大和特征信息匮乏情况下的伪影和模糊纹理问题。
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