一种矿井安全隐患场景三维重建中自监督深度估计方法

    公开(公告)号:CN116468770A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310247390.1

    申请日:2023-03-15

    Abstract: 本发明公开了一种矿井安全隐患场景三维重建中自监督深度估计方法,首先分别构建正常光照图像和低光照图像的深度估计网络和姿态估计网络模型,在编码器解码器中间采用自注意力机制的位置感知模块,用以获取场景结构的上下文信息和更好的特征表示;在对网络训练的过程中,使用正常光照图像和通过CycleGAN处理得到的低光照图像进行训练,再采用映射图像增强(MIE)算法处理由CycleGAN输出的图像,以满足保持亮度一致性的需要,解决低光照和光照不均匀带来的影响。增强了细节处的特征表示,加强了对复杂背景处的深度估计效果。加入的映射图像增强模块使得低光照图像的亮度和对比度明显提高,从而为其带来更高的可见性,保留更多的细节。

    基于超像素处理遮挡的单目深度估计方法

    公开(公告)号:CN115330874A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211070202.4

    申请日:2022-09-02

    Abstract: 本发明提供一种基于超像素处理遮挡的单目深度估计方法,属于计算机视觉领域,步骤一,图像预处理:对输入的双目图片进行图像去噪以及生成遮挡物体掩膜;步骤二,采用相机位姿估计进行位姿估计对图像进行重建:首先进行特征提取,相机位姿估计使用PoseCNN,之后将输入图像分为三个任务,分别为语义分割、三维旋转回归、三维平移估计;步骤三,采用深度估计网络进行深度估计对图像进行重建;步骤四,计算光度重建损失。使用光度重建损失来识别遮挡,可以有效去除影响网络训练的遮挡物体;图像输入网络之前,使用聚类分割,然后使用SSIM指标重新匹配双目图像对,网络预测的图像比较单一,提高了网络估计的准确率。

    一种高清视频信息的自适应采集及图像处理方法

    公开(公告)号:CN113724167A

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202111031131.2

    申请日:2021-09-03

    Abstract: 本发明为一种高清视频信息的自适应采集及图像处理方法,方法包括如下步骤:a.对滤波的初始窗口尺寸提前进行计算;b.判断窗口是否达到最大值,对于部分异常噪声点进判断,改进噪声点的检测,对初始窗口尺寸进行更改;c.对窗口达到最大值后,仍无法处理的噪声引入均值滤波器;基于传统的自适应中值滤波算法,在其中加入对初始窗口尺寸提前进行计算、对于部分异常噪声点进判断,改进噪声点的检测标准同时结合部分均值滤波技术完善滤波效果,本方法使得滤波效果满足图像的实时性要求,通过确定最佳窗口尺寸,尽量减少像素点重复排序问题,有效地将高频细节与噪声区分开。

    一种无监督域自适应行人重识别系统及方法

    公开(公告)号:CN113095229A

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN202110399589.7

    申请日:2021-04-14

    Abstract: 本发明涉及一种无监督域自适应行人重识别系统及方法,属于行人重识别技术领域,解决了现有无监督域自适应行人重识别难度大、识别准确率低的问题。该系统包括,数据获取模块,获取多个源域样本子集和多个目标域样本子集;网络模型训练模块,获得行人重识别网络模型的分类损失函数和样本不变性损失函数,根据源域样本子集中每一行人图片与目标域样本子集中每一行人图片的相似度对目标域样本子集中的行人图片进行排序、分层以获得分层损失函数,进而对行人重识别网络模型进行迭代优化;重识别模块,利用优化好的行人重识别网络模型进行行人重识别,获得与待识别行人图像相同或相似的图像。该系统能够减少网络的迁移损失,提高行人重识别的精度。

    一种基于样本分离的无监督行人重识别系统及方法

    公开(公告)号:CN113065516A

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN202110436855.9

    申请日:2021-04-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于样本分离的无监督行人重识别系统及方法,属于行人重识别技术领域,解决了现有行人重识别方法识别精度低的问题。该系统包括,数据获取模块,获取多个源域样本子集和多个目标域样本子集;网络模型训练模块,用于获得分类损失函数和样本不变性损失函数,根据目标域样本子集中各行人图片间的相似度方差获得样本分离损失函数,根据目标域样本子集中正样本组、负样本组分别与存储的目标域样本间的相似度获得无监督三元组损失函数,进而对行人重识别网络模型进行迭代优化;重识别模块,根据优化好的行人重识别网络模型对待识别行人图片进行识别。该系统能够很好的区分目标域中正样本和负样本,从而降低网络精度损失,提高识别精度。

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