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公开(公告)号:CN115170638B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202210827322.8
申请日:2022-07-13
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/593 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 一种双目视觉立体匹配网络系统及其构建方法,属于场景三维重建技术领域。为解决现有立体匹配方法缺少利用环境信息寻找不适定区域一致性的能力。本发明包括ResNet网络、注意力模块、匹配代价构建模块、3DCNN聚合模块、视差预测模块;ResNet网络用于对左右图像进行特征提取,分别得到初始特征图;注意力模块包括空间注意力模块、通道注意力模块。空间注意力模块对初始特征图上的位置特征加权求和,有选择地聚合每个位置的特征,学习上下文关系捕获长距离依赖,同时在时间和空间上将整体复杂度降低到O(n)。本发明整合全局环境信息和局部信息,获得林业场景像素级特征的丰富表示。
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公开(公告)号:CN117671175A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311580395.2
申请日:2023-11-24
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于时空多维度的森林复杂环境数字孪生系统及其构建方法,属于森林复杂环境三维空间建模技术领域。为提高森林复杂环境三维空间建模的准确性,本发明输入模块连接跟踪模块,跟踪模块通过关键帧连接局部建图模块、稠密建图模块,局部建图连接稠密建图模块、闭环模块,闭环模块连接全局BA模块,全局BA模块连接稠密建图模块。本发明将深度学习与双目视觉SLAM结合以时间维度为主线索匹配局部稀疏地图点估计相机6DoF位姿,以空间维度为辅线索提出双目空间维度补偿策略增加算法跟踪鲁棒性,以帧间相对运动量和数据关联作为约束条件设计关键帧筛选策略,利用LANet网络生成稠密视差图以此构建稠密三维地图实现森林复杂环境数字孪生。
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公开(公告)号:CN115170638A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210827322.8
申请日:2022-07-13
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种双目视觉立体匹配网络系统及其构建方法,属于场景三维重建技术领域。为解决现有立体匹配方法缺少利用环境信息寻找不适定区域一致性的能力。本发明包括ResNet网络、注意力模块、匹配代价构建模块、3DCNN聚合模块、视差预测模块;ResNet网络用于对左右图像进行特征提取,分别得到初始特征图;注意力模块包括空间注意力模块、通道注意力模块。空间注意力模块对初始特征图上的位置特征加权求和,有选择地聚合每个位置的特征,学习上下文关系捕获长距离依赖,同时在时间和空间上将整体复杂度降低到O(n)。本发明整合全局环境信息和局部信息,获得林业场景像素级特征的丰富表示。
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