公开(公告)号：CN118135017A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410275903.4

申请日：2024-03-12

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 夏琳琳 ,  阮恒 ,  杜官峰 ,  伊琳娜

IPC: G06T7/73 ,  G06T5/90 ,  G06T17/05 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种集成双分支超分网络的偏振同步定位与建图方法。本发明所采用的方法包括如下步骤：首先构建基于深度学习的超分网络，解析并输出与图像特征相对应的高频偏振信息；其次利用直接法视觉里程计计算相机运动，结合高频偏振图，优化相机位姿；进一步集成PatchMatch初始化深度图与分焦平面型偏振成像系统捕获的目标相位角图，实现偏振方位角消歧；最后，在双视图迭代框架内获得用于稠密点云恢复的优化深度图，最终实现以偏振特性作为约束条件的SLAM(同步定位与建图)稠密地图重建。本发明实现了深度学习辅助的偏振SLAM模式设计，可显著提高所建环境地图的完整度，并在一定程度上提高组合系统的定位定向精度。

公开(公告)号：CN118736136A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410926821.1

申请日：2024-07-11

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 夏琳琳 ,  阮恒 ,  李思达 ,  杜官峰 ,  刘岘林 ,  王凯

IPC: G06T17/00 ,  G06T15/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出了一种偏振引导的神经隐式表征场景的本征分解模型建模方法，属于计算机视觉与计算机图形学交叉领域。本发明创新性地引入偏振信息，辅助神经辐射场本征分解任务。算法结合pBRDF模型，建立反射光偏振与表面法线的函数关系。通过对偏振态的调节，减少环境光干扰，从而突出物体主体特征，高精度地实现对环境中物体的物理属性解析。本发明所恢复的三维模型空间信息完善，与其原始几何特征契合。所反映出的物体表面光滑(粗糙)程度、纹理特征等，准确揭示了物体表面的微结构信息。该方案可扩展至复杂环境及室内、外跨场景应用。