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公开(公告)号:CN113436254B
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202110725433.3
申请日:2021-06-29
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江华立智能装备股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种级联解耦的位姿估计方法。首先基于位姿解耦公式,设计级联解耦位姿估计网络;然后设计基于级联解耦位姿估计的迭代网络;最后定义级联解耦位姿估计网络和基于级联解耦位姿估计的迭代网络的损失函数。本发明从相机位姿估计的级联解耦结构设计开始,首先提出了一种位姿级联解耦估计网络和位姿级联解耦优化网络,之后又提出了一种基于级联解耦位姿估计的迭代网络,以实现更高精度的位姿估计;最后将其扩展到无监督单目视觉里程计,实现相邻帧间相机位姿的旋转矩阵和平移矩阵解耦估计,得到更高精度的结果。
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公开(公告)号:CN116030110A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202310105817.4
申请日:2023-02-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/557 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的光场极线几何图像视差估计方法。该方法设计了一种具有空间一致性信息保持的EpiFormer网络结构;该方法从0°、45°、90°、135°四个方向提取EPI图像块,并且每个方向提取三个相邻的EPI图像块,共12个EPI图像块作为EpiFormer网络结构的输入,输出为中心像素的视差值,通过把光场中心子光圈所有像素估计的视差值拼接起来,从而得到对应的光场视差图。本发明基于Transformer的方法,有效的建模EPI图像块中像素与像素之间的关联,同时添加了空间信息,缓解了遮挡带来的影响,同时也能得到更精确的像素匹配。
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公开(公告)号:CN113436254A
公开(公告)日:2021-09-24
申请号:CN202110725433.3
申请日:2021-06-29
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江华立智能装备股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种级联解耦的位姿估计方法。首先基于位姿解耦公式,设计级联解耦位姿估计网络;然后设计基于级联解耦位姿估计的迭代网络;最后定义级联解耦位姿估计网络和基于级联解耦位姿估计的迭代网络的损失函数。本发明从相机位姿估计的级联解耦结构设计开始,首先提出了一种位姿级联解耦估计网络和位姿级联解耦优化网络,之后又提出了一种基于级联解耦位姿估计的迭代网络,以实现更高精度的位姿估计;最后将其扩展到无监督单目视觉里程计,实现相邻帧间相机位姿的旋转矩阵和平移矩阵解耦估计,得到更高精度的结果。
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