基于Delauny算法和Kruskal最大生成树算法的大田影像拼接方法

    公开(公告)号:CN117173224A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311147759.8

    申请日:2023-09-07

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于Delauny算法和Kruskal最大生成树算法的大田影像拼接方法,包括:获取无人机大田影像以及与无人机大田影像对应的位姿信息;对每张无人机大田影像进行重投影,得到初始投影矩阵;通过Delauny算法构成三角剖分网络;通过三角剖分网络中的节点,每两个节点对应的影像通过SIFT算子做特征点匹配;生成拼接顺序;获得全景图;计算全景图的全局配准误差,对全景图的全局配准误差进行优化。针对大田无人机影像特征点匹配不易、容易出现误匹配的情况,本发明采用互相关系数可以检验特征点误匹配;本发明采用Delauny算法构建三角剖分网络,可极大降低局部配准的次数;本发明可以参与的无人机影像数量大。

    基于边缘计算的设备温度检测方法和装置、存储介质

    公开(公告)号:CN117808818A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311847855.3

    申请日:2023-12-29

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开一种基于边缘计算的巡检设备温度检测方法和装置、存储介质,包括:获取巡检现场信息,所述巡检现场信息包括温度矩阵P和可见光图像Q;根据温度矩阵P,得到伪彩色图像矩阵P1;对可见光图像矩阵Q进行裁剪和图像配准,得到裁剪后的可见光图像矩阵Q1;将伪彩色图像矩阵P1和可见光图像矩阵Q1进行图像融合,得到融合图像M;将可见光图像矩阵Q1输入至设备端的轻量级神经网络模型中,得到目标设备位置预测结果;基于目标设备位置预测结果,对伪彩色图像P1的数值逆映射,得到目标设备的最大温度T。采用本发明的技术方案,通过光学图像目标检测以及图像融合,得到目标设备的表面温度分布,以达到检测设备温度的目的。

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