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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115797181A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211709385.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华图矿业科技有限公司
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种面向矿井模糊环境的图像超分辨率重建方法，属于图像重建技术领域，解决了现有技术中图像模糊不清的问题。具体包括：获取矿井内环境高清图像，并对图像进行预处理，得到处理后的高分辨率对应的低分辨率图像，组成图像对；基于所述图像对，建立超分重建网络模型；所述超分重建网络模型通过提取低分辨率图像的深层特征和浅层特征得到特征差异，基于所述特征差异对深层特征进行校准整合，基于整合后的深层特征重建得到高分辨率图像；获取矿井模糊环境图像，基于建立的所述超分重建网络模型得到重建后的高分辨率图像。实现了可以清晰地看到矿井下的画面，提高了图像的人眼视觉效果，更具真实性。
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公开(公告)号：CN115239564B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210992327.6
申请日：2022-08-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种结合语义信息的矿井图像超分辨率重建方法，其主要目的是通过语义分割网络所产生的概率图对超分辨率网络的深层特征提取前的输入进行调整，以此达到提高图像重建质量的结果。该方法主要包括这几部分：1.构建一个较深的超分辨率网络，其结构主要包括：浅层特征提取模块、深层特征提取模块、上采样模块；2.构建一个语义分割网络，用于产生作为深层特征提取模块的部分输入；3.确定损失函数、学习率调整策略。
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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
Applicant: 中国矿业大学
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。
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公开(公告)号：CN115239564A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210992327.6
申请日：2022-08-18
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种结合语义信息的矿井图像超分辨率重建方法，其主要目的是通过语义分割网络所产生的概率图对超分辨率网络的深层特征提取前的输入进行调整，以此达到提高图像重建质量的结果。该方法主要包括这几部分：1.构建一个较深的超分辨率网络，其结构主要包括：浅层特征提取模块、深层特征提取模块、上采样模块；2.构建一个语义分割网络，用于产生作为深层特征提取模块的部分输入；3.确定损失函数、学习率调整策略。
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公开(公告)号：CN116664649A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310247388.4
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种矿井增强现实无人开采工作面深度估计方法，属于图像处理技术领域，构建卷积层、池化层、残差层、下采样模块组成的深度编码器，在编码器网络浅层提取图像浅层高分辨率特征信息，在编码器网络深层通过卷积操作的堆叠，提取图像低分率特征信息，将浅层的高分辨率特征图通过层级特征调整模块融合到深层的低分率特征图中；构建由反卷积层、上采样模块以及跳跃连接组成的深度解码器网络，估计图像的深度；构建相机位姿预测网络，通过相机邻帧间运动位姿的估计重投影到目标图像的光度损失作为自监督信号约束；构建改进的颜色‑几何差异信息来预测共平面深度图模块，用向量梯度渐变作为约束信号，约束预测初始深度图和预测共平面深度图。
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