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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113160390B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110466373.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种三维稠密重建方法及系统，属于三维重建技术领域，本发明公开的一种三维稠密重建方法，包括：利用成本函数计算预处理后的相机图像中各个帧的密度成本，根据关键帧密度阈值筛选得到待测关键帧；根据待测关键帧确定搜索平面，同时建立待测关键帧上的各个像素点在搜索平面的匹配代价向量模型；根据匹配代价向量模型建立全局场景模型。本发明通过关键帧密度阈值筛选得到待测关键帧可以动态调整立体匹配基线，在场景倾斜、场景较远的区域也能保持精度的稳定；通过构建匹配代价向量模型，能够更加适应倾斜以及远距离大场景的深度估计，在不增加搜索次数的情况下，提升搜索效率和精度。
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公开(公告)号：CN113160390A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110466373.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种三维稠密重建方法及系统，属于三维重建技术领域，本发明公开的一种三维稠密重建方法，包括：利用成本函数计算预处理后的相机图像中各个帧的密度成本，根据关键帧密度阈值筛选得到待测关键帧；根据待测关键帧确定搜索平面，同时建立待测关键帧上的各个像素点在搜索平面的匹配代价向量模型；根据匹配代价向量模型建立全局场景模型。本发明通过关键帧密度阈值筛选得到待测关键帧可以动态调整立体匹配基线，在场景倾斜、场景较远的区域也能保持精度的稳定；通过构建匹配代价向量模型，能够更加适应倾斜以及远距离大场景的深度估计，在不增加搜索次数的情况下，提升搜索效率和精度。
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公开(公告)号：CN113138375B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110458188.4
申请日：2021-04-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种联合标定方法，属于多传感器数据融合技术领域，本发明提供的一种联合标定方法，首先采用激光雷达扫描标定板得到原始激光点云数据，对原始激光点云数据进行滤波和交叉去噪处理后得到相交点云数据，然后提取相交点云数据的边缘点并根据边缘点得到位姿变换矩阵，通过位姿变换矩阵得到圆心的空间坐标，最后根据圆心的空间坐标与检测标定板图片得到的椭圆中心像素坐标得到相机的位姿；本发明通过对原始激光点云数据进行滤波和交叉去噪处理可以有效去除激光雷达因受材质、结构或噪声等影响存在部分偏离真实平面的点云数据，大大提高了位姿标定精度。
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公开(公告)号：CN114882118A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210491769.2
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种激光雷达和相机外参的标定方法、装置及电子设备，涉及设备标定技术领域，以解决现有技术中点云分布不均匀，3D角点特征提取困难的问题。该方法包括：基于粗提取的3D角点，在二维坐标系内构建标准网格，基于迭代优化方法，使标准网格与2D角点上的网格特征对齐，获得标准网格与2D角点的对齐位姿；基于标准网格与2D角点的对齐位姿，将对齐的2D角点从二维坐标系转换到激光雷达坐标系，以获得精提取的3D角点，基于精提取的3D角点和二维图像角点形成3D‑2D匹配点；基于3D‑2D匹配点，利用PnP方法求解激光雷达和相机外参。所述激光雷达和相机外参的标定装置应用于激光雷达和相机外参的标定方法，所述激光雷达和相机外参的标定方法应用于电子设备中。
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公开(公告)号：CN113138375A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110458188.4
申请日：2021-04-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种联合标定方法、系统及标定板，属于多传感器数据融合技术领域，本发明提供的一种联合标定方法，首先采用激光雷达扫描标定板得到原始激光点云数据，对原始激光点云数据进行滤波和交叉去噪处理后得到相交点云数据，然后提取相交点云数据的边缘点并根据边缘点得到位姿变换矩阵，通过位姿变换矩阵得到圆心的空间坐标，最后根据圆心的空间坐标与检测标定板图片得到的椭圆中心像素坐标得到相机的位姿；本发明通过对原始激光点云数据进行滤波和交叉去噪处理可以有效去除激光雷达因受材质、结构或噪声等影响存在部分偏离真实平面的点云数据，大大提高了位姿标定精度。
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