公开(公告)号：CN119672063A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411363329.4

申请日：2024-09-27

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 方维 ,  陈黎茜 ,  张铁农 ,  韩磊 ,  张乾坤

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/73 ,  G06V10/771 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及了一种增强现实跟踪注册方法、系统及介质，一种增强现实跟踪注册方法，包括：移动双目相机实时采集工业现场场景双目图像，基于人工标识物以构建跟踪注册结果对应人工标识物坐标系的变换矩阵；分别逐帧提取并匹配工业现场场景双目图像中的点线特征，进行点特征的筛选以及消失点的线特征筛选，基于筛选所得点线特征集合以得到全局位姿图并进行目标AR虚拟物体的追踪定位；构建点线特征融合的重投影误差模型，得到优化后的全局位姿图；实时估计双目相机的实时位姿，基于实时位姿在人工标识坐标系内注册目标AR虚拟物体。本发明可在复杂工业环境中为工业增强现实应用提供更为精确、鲁棒，且更具备工业环境适应性的增强现实。

公开(公告)号：CN119107638A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411289279.X

申请日：2024-09-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 方维 ,  张铁农 ,  丁吉 ,  韩磊 ,  张乾坤

IPC: G06V20/64 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及了一种多模态时空融合目标检测方法、装置及介质，一种多模态时空融合目标检测方法，包括：构建待检测目标数据集，目标数据集至少包括：仿真目标点云数据、真实目标点云数据以及真实图像数据；基于原始输入点云，得到具有时空特征融合能力的3D点云目标识别网络；基于仿真目标点云数据以及真实目标点云数据，对3D点云识别网络进行权重迁移学习训练；构建具有投票机制的2D目标检测模型网络，对2D目标检测模型网络进行训练；基于2D目标检测模型网络以及3D点云目标识别网络，构建多模态决策层信息融合的目标检测网络。本发明提供了一种更适应于复杂环境的目标检测方案，提高了复杂环境目标检测与识别的准确度。