公开(公告)号：CN118071916A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202211473744.6

申请日：2022-11-22

Applicant: 南京大学

Inventor： 胡雪梅 ,  常晨 ,  岳涛

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于端到端神经网络的单光子探测的三维信息重建方法。其具体步骤如下：(1)搭建非视域成像系统；(2)构造由仿真得到的未经压缩的原始瞬态数据和对应样本的深度图构成的数据集；(3)构建可学习压缩掩膜权值的解压神经网络；(4)构建瞬态数据重建深度图神经网络；(5)将解压网络与重建网络联合作为端到端网络，进行迭代优化；(6)将学习到的压缩掩膜权值投影到采集系统中，采集得到包含隐藏物体场景信息的压缩后的瞬态数据；(7)将压缩数据作为端到端网络的输入，网络输出即为隐藏场景的深度估计。本发明结合了压缩感知和深度神经网络的优点，可以仅用完整采集数据量的20％重建出质量依旧可观的三维隐藏场景。

公开(公告)号：CN115615349A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202110792694.7

申请日：2021-07-14

Applicant: 南京大学

Inventor： 胡雪梅 ,  常晨 ,  倪思琪 ,  岳涛

IPC: G01B11/24 ,  G01S17/08 ,  G01S17/894

Abstract: 本发明公开了一种基于单光子探测的三维信息采集和重建方法。该方法的具体步骤如下：(1)搭建皮秒级别时间分辨率的非视域成像系统；(2)皮秒激光器发射激光并由二维扫描振镜投射到中继面；(3)收光镜头收集到达中继面探测区域中的所有光子并投射到空间光调制器上进行调制，单光子雪崩探测器和计数器检测和记录光子事件并由数据预处理得到三维光子瞬态图τ′；(4)根据调制后的τ′恢复出完整的非共聚焦光子数据τrecon；(5)将τrecon利用NMO变换近似为共聚焦数据τrecon_conf；(6)将τrecon_conf利用共聚焦后向算法重建出包含隐藏场景表面反照率信息。利用本方法可将采集时间降低为原先的10％‑20％。

公开(公告)号：CN111504325B

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202010352685.1

申请日：2020-04-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 刘海涛 ,  常晨

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于扩大搜索邻域的加权A*算法的全局路径规划方法，包括步骤：步骤S1，根据传感器采取的点云信息进行环境建模，采用栅格法建立二维环境模型；步骤S2，优化扩大搜索邻域的加权A*算法的路径规划的估算函数f(n)中的目标代价估计函数h(n)，加入距离信息和角度信息，并进行加权衡量；步骤S3，对A*算法的当前节点的可搜索邻域进行扩展；步骤S4，根据步骤S3所得到可搜索邻域按照步骤S2所定义的计算A*算法的估算函数代价值，依次选取全局评估代价值最小的节点作为下个节点，直到目标点为止，这条路径即为最短路径。本发明通过设计新的启发函数和扩大搜索邻域的操作，使优化后的A*算法相对原有算法，路径长度更优，平滑性更好，寻路时间更短，且能够适用于障碍物较多的情况。

公开(公告)号：CN111504325A

公开(公告)日：2020-08-07

申请号：CN202010352685.1

申请日：2020-04-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 刘海涛 ,  常晨

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于扩大搜索邻域的加权A*算法的全局路径规划方法，包括步骤：步骤S1，根据传感器采取的点云信息进行环境建模，采用栅格法建立二维环境模型；步骤S2，优化扩大搜索邻域的加权A*算法的路径规划的估算函数f(n)中的目标代价估计函数h(n)，加入距离信息和角度信息，并进行加权衡量；步骤S3，对A*算法的当前节点的可搜索邻域进行扩展；步骤S4，根据步骤S3所得到可搜索邻域按照步骤S2所定义的计算A*算法的估算函数代价值，依次选取全局评估代价值最小的节点作为下个节点，直到目标点为止，这条路径即为最短路径。本发明通过设计新的启发函数和扩大搜索邻域的操作，使优化后的A*算法相对原有算法，路径长度更优，平滑性更好，寻路时间更短，且能够适用于障碍物较多的情况。