公开(公告)号：CN119672352A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411741395.0

申请日：2024-11-29

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 陈荣 ,  李懿洗 ,  徐志豪 ,  刘言哲 ,  李秋芳 ,  王梓鹏

IPC: G06V10/34 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V20/64 ,  G06T3/4046 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4023

Abstract: 本发明提供一种基于权重点插值的任意倍率点云上采样方法，包括：获取原始点云，并使用权重点插值生成器对原始点云进行插值，得到插值点云；使用距离细化器对插值点云进行细化。本发明在权重点插值阶段，充分考虑了插值点位置的计算，并考虑使用深度学习方法来优化插值点位置分配的权重，并充分考虑了插值后点云的点数和均匀性，利用最远点采样方法对插值点云进行采样；在特征提取阶段，充分考虑了点云的局部特征与全局特征，并结合点云的位置信息与注意力机制对点云进行更好的特征提取。

公开(公告)号：CN118195893A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410378289.4

申请日：2024-03-29

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 陈荣 ,  李懿洗 ,  刘言哲 ,  乔四海 ,  徐萌

IPC: G06T3/4046 ,  G06T17/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于Transformer的点云上采样方法、系统及存储介质。本发明方法，包括：获取原始稀疏点云，并对原始稀疏点云进行特征提取，得到逐点编码特征；重塑逐点编码特征，得到包含结构信息的编码特征；对包含结构信息的编码特征进行三维坐标回归，生成粗糙点云的坐标；细化粗糙点云的坐标，得到精细的上采样点云。本发明在特征提取阶段，充分考虑了点云的局部特征与全局特征，并结合Transformer结构与注意力机制对点云进行更好的特征提取，在特征重塑阶段，为重塑前和重塑后的点云赋予结构特征。在网络结构层面，由粗到细的网络结构为第一阶段生成的点云提供了更好的细化，且在两级网络中使用特征融合模块进行特征传递，避免网络对某一阶段的特征过度依赖。

公开(公告)号：CN117273768A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202310903090.4

申请日：2023-07-21

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 陈荣 ,  张志康 ,  汪桐 ,  刘言哲 ,  温昕彤

IPC: G06Q30/0201 ,  G06N7/01 ,  G06N3/092 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明一种用于多源空间信息众包式采集的任务激励方法，包括以下步骤：获取当前时间众包式采集任务，确定初始当前时间众包式采集任务的初始价格；构建用于表示当前时间任务的MDP模型；基于强化学习使用网络，对MDP模型进行训练，得到训练好的强化学习使用网络；将当前时间众包式采集任务及初始当前时间众包式采集任务的初始价格输入到训练好的强化学习使用网络中，实现采集者对分配后当前时间任务进行采集。本方法在进行激励价格估计时考虑了采集者的心理价位以及任务标准价格等与估价成功率有关的信息。因此在进行估价时可以全面的考虑各种参数，与先前只考虑采集者任务距离的方法对比可以在各种情况下得到更好的结果。