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公开(公告)号：CN115063615A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210664988.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种基于Delaunay三角剖分的重复纹理图像匹配方法，包括：采用SIFT算法提取两幅图像的特征点，得到每个特征点的特征向量；计算两幅图中特征点的特征向量之间的欧氏距离，根据特征向量最近邻形成两幅图像的特征点间的初始匹配；用局部非极大值抑制选取表现好的初始匹配作为种子点对；基于Delaunay三角剖分对不符合全局拓扑结构的种子点对进行过滤；以过滤后的种子点对为中心分别将两幅图像划分为多个圆形区域，在圆形区域内用PROSAC算法拟合局部区域的仿射变换，去除错误的匹配。采用本发明方法匹配相似纹理较多的图像时匹配点对的准确率得到了提升。该方法对重复纹理造成的错误匹配去除有明显效果。
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公开(公告)号：CN106060921B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201610399554.2
申请日：2016-06-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于流形学习的室内位置确定方法及装置，属于定位技术领域，包括使第一终端在参考点获取至少一组发射端发出的第一信号，并确定第一信号的信号强度值以及与参考坐标点；将第一信号以及与第一信号对应的参考坐标点存储到参考点数据库；第二终端在待确定位置获取发射端发出的第二信号，将第二终端获取的第二信号与第一信号结合构成一个矩阵，确定所述矩阵的无向加权图；通过Floyd算法确定所述无向加权图的距离矩阵，根据距离矩阵计算新形成的第一矩阵；根据所述的第一矩阵，确定低维嵌入矩阵；对所述低维嵌入矩阵使用WKNN算法，确定所述待确定位置的坐标点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106060921A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610399554.2
申请日：2016-06-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于流形学习的室内位置确定方法及装置，属于定位技术领域，包括使第一终端在参考点获取至少一组发射端发出的第一信号，并确定第一信号的信号强度值以及与参考坐标点；将第一信号以及与第一信号对应的参考坐标点存储到参考点数据库；第二终端在待确定位置获取发射端发出的第二信号，将第二终端获取的第二信号与第一信号结合构成一个矩阵，确定所述矩阵的无向加权图；通过Floyd算法确定所述无向加权图的距离矩阵，根据距离矩阵计算新形成的第一矩阵；根据所述的第一矩阵，确定低维嵌入矩阵；对所述低维嵌入矩阵使用WKNN算法，确定所述待确定位置的坐标点。
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公开(公告)号：CN105866733A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610397509.3
申请日：2016-06-07
Applicant: 东北大学
CPC classification number: H04W64/00 , G01S5/0252 , G01S5/0257 , G01S5/0273 , H04W84/12
Abstract: 本发明提供一种确定室内位置的方法及装置，属于定位技术领域。用于解决现有技术室内定位存在定位精度低的问题。包括：第一终端在预先确定的参考点获取发射端发射的第一信号，将第一终端获取的第一信号存储到数据库；第二终端在待确定位置获取至少一组发射端发射的第二信号，根据所述第二信号离差标准化后的均值向量与标准差向量，确定发射端权重；根据发射端权重，第二信号和第一信号，进行加权K近邻算法，确定待确定位置坐标点集合；将待确定位置坐标点集合的任一点确定为初始点，以确定的初始点为中心，选取正态核函数，确定Mean shift向量；当所述Mean shift向量小于设定阈值时，将所述Mean shift向量等式右侧的被减数确定为所述待确定位置坐标。
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公开(公告)号：CN114820811A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210402592.4
申请日：2022-04-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于运动球体的同步相机的基础矩阵求解及标定方法。使用多台待标定的相机从不同的角度同步拍摄单一运动球体，获取多段同步视频，然后使用圆检测算法自动地检测每一帧图像中的球体并得到其球心在图像中的像素坐标，进而得到一系列2D对应点坐标，然后据此计算对极约束中的基础矩阵，并结合相机的内参计算得到相机的投影矩阵。该方法的优点是：使用方便，自动化程度高，标定结果准确，能够在多种户外环境中使用。
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公开(公告)号：CN115063615B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210664988.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种基于Delaunay三角剖分的重复纹理图像匹配方法，包括：采用SIFT算法提取两幅图像的特征点，得到每个特征点的特征向量；计算两幅图中特征点的特征向量之间的欧氏距离，根据特征向量最近邻形成两幅图像的特征点间的初始匹配；用局部非极大值抑制选取表现好的初始匹配作为种子点对；基于Delaunay三角剖分对不符合全局拓扑结构的种子点对进行过滤；以过滤后的种子点对为中心分别将两幅图像划分为多个圆形区域，在圆形区域内用PROSAC算法拟合局部区域的仿射变换，去除错误的匹配。采用本发明方法匹配相似纹理较多的图像时匹配点对的准确率得到了提升。该方法对重复纹理造成的错误匹配去除有明显效果。
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公开(公告)号：CN114820811B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210402592.4
申请日：2022-04-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于运动球体的同步相机的基础矩阵求解及标定方法。使用多台待标定的相机从不同的角度同步拍摄单一运动球体，获取多段同步视频，然后使用圆检测算法自动地检测每一帧图像中的球体并得到其球心在图像中的像素坐标，进而得到一系列2D对应点坐标，然后据此计算对极约束中的基础矩阵，并结合相机的内参计算得到相机的投影矩阵。该方法的优点是：使用方便，自动化程度高，标定结果准确，能够在多种户外环境中使用。
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