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公开(公告)号：CN116091712B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310382538.2
申请日：2023-04-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请属于三维重建技术领域，具体涉及面向计算资源受限设备的多视图立体重建方法与系统，方法包括：输入多视角的图像数据；根据输入的所述图像数据，计算相机的外部参数矩阵、内部参数矩阵和深度值范围，获取新的图像数据；构建端到端的多视图立体重建网络模型；将所述新的图像数据输入所述多视图立体构建网络模型进行训练，计算获得推理模型参数；将预训练的神经网络模型作为输入图像样本生成并融合全分辨率深度图，获得三维点云模型。本申请构建多视图立体重建网络模型，解决现有多视图立体方法对高性能计算资源的过度依赖问题，使得在计算资源受限的设备上实现基于深度学习的多视图立体重建过程。
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公开(公告)号：CN116091712A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310382538.2
申请日：2023-04-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请属于三维重建技术领域，具体涉及面向计算资源受限设备的多视图立体重建方法与系统，方法包括：输入多视角的图像数据；根据输入的所述图像数据，计算相机的外部参数矩阵、内部参数矩阵和深度值范围，获取新的图像数据；构建端到端的多视图立体重建网络模型；将所述新的图像数据输入所述多视图立体构建网络模型进行训练，计算获得推理模型参数；将预训练的神经网络模型作为输入图像样本生成并融合全分辨率深度图，获得三维点云模型。本申请构建多视图立体重建网络模型，解决现有多视图立体方法对高性能计算资源的过度依赖问题，使得在计算资源受限的设备上实现基于深度学习的多视图立体重建过程。
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公开(公告)号：CN114882258A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210505619.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于场景显著性区域一致性的航拍图像匹配方法，包括计算查询航拍图像和参考航拍图像中的特征点和特征描述子，计算查询航拍图像中的显著性目标区域，从参考航拍图像中为查询航拍图像的显著性区域寻找对应匹配区域，计算查询航拍图像中显著性区域与对应的匹配区域之间的特征匹配结果，计算查询航拍图像中显著性区域以外的区域与参考航拍图像中非显著性区域之间的特征匹配结果，合并两个匹配结果获得两幅航拍图像之间的特征匹配结果。本发明利用查询航拍图像中的显著性目标区域、将高分辨率的航拍图像匹配问题转化为显著性区域和非显著性区域的特征匹配问题，既避免非重叠区域的特征匹配所带来的时间开销，又提高图像匹配的精度。
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公开(公告)号：CN116109852B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310390886.4
申请日：2023-04-13
Applicant: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种快速及高精度的特征匹配错误消除方法，输入初始特征匹配点，提取特征匹配点坐标，计算正弦值和欧氏距离，对新坐标进行网格划分、统计网格中特征匹配点的数量并获得角度集合；通过自适应参数估计，计算出网格中特征匹配点数量的拐点，获得纠错阈值，将网格中特征匹配点数量小于阈值的特征匹配点剔除，从而获得精确的特征匹配点。本发明能够快速地消除初始特征匹配结果中的错误特征匹配点，提高图像匹配的精度，提升基于图像匹配的计算机视觉应用系统的性能，如基于图像的三维重建、图像拼接、图像检索、视觉定位与导航、虚拟现实和增强现实。
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公开(公告)号：CN116109852A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310390886.4
申请日：2023-04-13
Applicant: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种快速及高精度的特征匹配错误消除方法，输入初始特征匹配点，提取特征匹配点坐标，计算正弦值和欧氏距离，对新坐标进行网格划分、统计网格中特征匹配点的数量并获得角度集合；通过自适应参数估计，计算出网格中特征匹配点数量的拐点，获得纠错阈值，将网格中特征匹配点数量小于阈值的特征匹配点剔除，从而获得精确的特征匹配点。本发明能够快速地消除初始特征匹配结果中的错误特征匹配点，提高图像匹配的精度，提升基于图像匹配的计算机视觉应用系统的性能，如基于图像的三维重建、图像拼接、图像检索、视觉定位与导航、虚拟现实和增强现实。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116934774B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310800725.8
申请日：2023-06-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开一种快速及高精度的全景图像裁剪方法与系统，对于给定的全景图像，首先计算全景图像对应的二值图像(Mask)；其次，计算二值图像包含的最大内接矩形；然后，根据最大内接矩形计算全景图像的感兴趣区域；最后，提取感兴趣域内的图像，即可获得完整图像信息。本发明公开的“一种快速及高精度的全景图像裁剪方法与系统”可以被应用于虚拟现实、增强现实、三维重建、道路资产数字化、数字孪生和元宇宙领域。
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公开(公告)号：CN108922636A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810472812.4
申请日：2018-05-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G21B1/11
Abstract: 本发明公开了一种用于聚变堆液态金属包层在线提氚的真空雾化螺旋喷嘴装置及方法，聚变堆包层内载氚高温液态金属铅锂从母管经回路注入真空罐上部，通过调节筛板装置内真空雾化螺旋喷嘴的数量和孔径来调整液态铅锂的质量流率。液态铅锂在重力、离心力和表面张力作用下，通过螺旋喷嘴雾化成小液滴下落至真空罐下部，铅锂小液滴在下落过程中以分子形态传输至表面并进入真空，由真空泵抽出至氚处理与循环系统。提氚后落入真空罐下部的高温液态铅锂与二回路换热后再进入液态包层，形成下一次循环。本发明具有结构简单、成本低、质量流率可调、氚渗透率低和提氚效率高等显著优点，可有效解决聚变堆液态金属包层高效在线提氚的难题。
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公开(公告)号：CN116934774A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310800725.8
申请日：2023-06-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开一种快速及高精度的全景图像裁剪方法与系统，对于给定的全景图像，首先计算全景图像对应的二值图像(Mask)；其次，计算二值图像包含的最大内接矩形；然后，根据最大内接矩形计算全景图像的感兴趣区域；最后，提取感兴趣域内的图像，即可获得完整图像信息。本发明公开的“一种快速及高精度的全景图像裁剪方法与系统”可以被应用于虚拟现实、增强现实、三维重建、道路资产数字化、数字孪生和元宇宙领域。
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公开(公告)号：CN116433536A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310692966.5
申请日：2023-06-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种全景图像高精度修复的处理方法，包括：获取全景图像；对所述全景图像依次进行掩膜分割处理、待修复裁剪处理，生成待修复区域图像；对所述全景图像中的所有像素进行分类标记处理，生成分类像素数据集；对窄边边界像素数据集进行邻域像素选取处理，生成窄边邻域像素数据集；对待修复像素以及邻域像素数据集分别依次进行权值函数处理，分别对应生成多个待修复像素灰度值以及多个邻域像素灰度值；以及对所述待修复区域图像进行修复填充处理，生成目标全景图像。通过本发明公开的一种全景图像高精度修复的处理方法以及系统，能够提升全景图像的修复精度，提高全景图像的利用率。
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公开(公告)号：CN108922636B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201810472812.4
申请日：2018-05-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G21B1/11
Abstract: 本发明公开了一种用于聚变堆液态金属包层在线提氚的真空雾化螺旋喷嘴装置及方法，聚变堆包层内载氚高温液态金属铅锂从母管经回路注入真空罐上部，通过调节筛板装置内真空雾化螺旋喷嘴的数量和孔径来调整液态铅锂的质量流率。液态铅锂在重力、离心力和表面张力作用下，通过螺旋喷嘴雾化成小液滴下落至真空罐下部，铅锂小液滴在下落过程中以分子形态传输至表面并进入真空，由真空泵抽出至氚处理与循环系统。提氚后落入真空罐下部的高温液态铅锂与二回路换热后再进入液态包层，形成下一次循环。本发明具有结构简单、成本低、质量流率可调、氚渗透率低和提氚效率高等显著优点，可有效解决聚变堆液态金属包层高效在线提氚的难题。
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