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公开(公告)号：CN119559230B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202410426737.3
申请日：2024-04-10
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于手动特征伪装的热图像深度估计方法，首先输入原始热图像和相机内部参数；然后，计算得到加强热图像；其次，构造特征提取编码器、计算热图像特征图及其集合；再次，构造特征伪装结构，计算不确定特征图；从次，构造特征向量解码器，计算估计深度图；和地面真实值计算混合损失；最后，根据估计深度图和地面真实值计算混合损失，即可获得精确的深度图。本发明既能解决现有基于自监督的单目图像深度估计方法在处理大规模室外环境条件恶劣图像数据时所产生的远距离信息感知不足问题，又能提高估计深度的工作效率，为大规模室外环境条件恶劣图像数据在深度估计领域的应用以及三维立体重建和视觉导航技术的发展奠定了重要基础。
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公开(公告)号：CN119559230A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410426737.3
申请日：2024-04-10
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于手动特征伪装的热图像深度估计方法，首先输入原始热图像和相机内部参数；然后，计算得到加强热图像；其次，构造特征提取编码器、计算热图像特征图及其集合；再次，构造特征伪装结构，计算不确定特征图；从次，构造特征向量解码器，计算估计深度图；和地面真实值计算混合损失；最后，根据估计深度图和地面真实值计算混合损失，即可获得精确的深度图。本发明既能解决现有基于自监督的单目图像深度估计方法在处理大规模室外环境条件恶劣图像数据时所产生的远距离信息感知不足问题，又能提高估计深度的工作效率，为大规模室外环境条件恶劣图像数据在深度估计领域的应用以及三维立体重建和视觉导航技术的发展奠定了重要基础。
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公开(公告)号：CN116993925B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311240044.7
申请日：2023-09-25
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种面向大规模三维重建的分布式集束调整方法，先计算场景的稀疏点云模型和摄像机参数；针对稀疏点云模型和摄像机参数，建立对应的误差方程；根据摄像机的感知一致性，采用近似分割算法将大规模集束调整问题划分为分布式环境下可求解的小规模问题；采用道格拉斯‑拉赫福德分裂方方法求解每一个分布式节点上的优化问题；融合分布式节点上的点云模型和摄像机参数即可获得高质量的点云模型。本发明充分利用大规模图像数据之间的区域性，将大规模场景三维重建中的集束优化问题转化为可以在低性能计算机上求解的小规模集束优化问题，既提高三维重建的时间效率，又降低三维重建的成本。
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公开(公告)号：CN116993925A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311240044.7
申请日：2023-09-25
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种面向大规模三维重建的分布式集束调整方法，先计算场景的稀疏点云模型和摄像机参数；针对稀疏点云模型和摄像机参数，建立对应的误差方程；根据摄像机的感知一致性，采用近似分割算法将大规模集束调整问题划分为分布式环境下可求解的小规模问题；采用道格拉斯‑拉赫福德分裂方方法求解每一个分布式节点上的优化问题；融合分布式节点上的点云模型和摄像机参数即可获得高质量的点云模型。本发明充分利用大规模图像数据之间的区域性，将大规模场景三维重建中的集束优化问题转化为可以在低性能计算机上求解的小规模集束优化问题，既提高三维重建的时间效率，又降低三维重建的成本。
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