公开(公告)号：CN119273597A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411794590.X

申请日：2024-12-09

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 韩杰 ,  邓娜 ,  宋文平 ,  严清赟

IPC: G06T5/80

Abstract: 本发明公开了基于自适应平衡L1‑L2范数正则化的影像几何定位方法及系统，涉及空间数据处理技术领域，包括以下步骤：获取遥感卫星影像数据，对遥感卫星影像数据进行辐射和几何校正，并采用SIFT和RANSAC方法进行影像匹配，得到处理后的遥感卫星影像数据；基于自适应平衡L1‑L2范数正则化方法对处理后的遥感卫星影像数据进行修正处理，从而解算出关键定位参数，提高重投影精度和几何定位精度。

公开(公告)号：CN118967532A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411463481.X

申请日：2024-10-21

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 肖志恒 ,  陈金生 ,  邓娜 ,  童旭东

IPC: G06T5/80 ,  G06T7/50 ,  G06T7/33

Abstract: 本发明公开了一种基于深度估计改进的无人车姿态校正方法，包括以下步骤：分别采集点云和图像，利用Depth Angthing算法获得深度图像；将点云、图像和深度图像输入姿态校正网络，得到点云‑图像集合；利用EPnP算法对点云‑图像集合进行求解，得到初次姿态矩阵；从混合图像的局部特征中提取深度特征，利用深度特征对初次姿态矩阵进行优化，得到最终的相机姿态矩阵。本发明通过提取深度图、点云和图像特征，计算出重叠区域，并进行初步姿态估计，通过深度图完成二次配准，利用每个像素的深度值信息和投影在图像上的点云的距离信息建立多项式模型，并在小范围内寻找最佳的位置，从而带动所有点的移动以及相机姿态的调整。

公开(公告)号：CN118967532B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411463481.X

申请日：2024-10-21

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 肖志恒 ,  陈金生 ,  邓娜 ,  童旭东

IPC: G06T5/80 ,  G06T7/50 ,  G06T7/33

Abstract: 本发明公开了一种基于深度估计改进的无人车姿态校正方法，包括以下步骤：分别采集点云和图像，利用Depth Angthing算法获得深度图像；将点云、图像和深度图像输入姿态校正网络，得到点云‑图像集合；利用EPnP算法对点云‑图像集合进行求解，得到初次姿态矩阵；从混合图像的局部特征中提取深度特征，利用深度特征对初次姿态矩阵进行优化，得到最终的相机姿态矩阵。本发明通过提取深度图、点云和图像特征，计算出重叠区域，并进行初步姿态估计，通过深度图完成二次配准，利用每个像素的深度值信息和投影在图像上的点云的距离信息建立多项式模型，并在小范围内寻找最佳的位置，从而带动所有点的移动以及相机姿态的调整。