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公开(公告)号：CN120017826A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510487382.3
申请日：2025-04-18
Applicant: 武汉轻工大学
Abstract: 本发明公开一种无人机影像相机自检校方法、系统、介质、设备，涉及相机自检校技术领域，方法包括：对无人机影像进行特征提取和影像匹配，构建无向图#imgabs0#；根据无向图#imgabs1#，基于最小生成树生成无向图#imgabs2#；基于无向图#imgabs3#的三角形结构的三张影像，以及三张影像中均可见的物方点，构建核线几何代价函数；基于无向图#imgabs4#选择增量式SFM的种子三视图和最优影像，使用核线几何代价函数进行增量式无结构光束法平差，在该过程中对待检校的相机参数进行加权迭代自检校；利用GNSS辅助绝对定向，进行GNSS约束光束法平差，进一步提高自检校精度，并选择自检校后的最优相机参数。本发明可以提高模型重建的精度。
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公开(公告)号：CN120014179A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510487118.X
申请日：2025-04-18
Applicant: 武汉轻工大学
Abstract: 本发明涉及航空测量领域，公开了一种增量式子场景合并的三维重建方法、设备及介质，方法包括，获取无人机航测影像初始整体场景图G，并将其分割为的不同子场景的子图Gs；对子场景采用极大团进行扩张，提高子场景共同连接点个数，得到扩张后的子场景；针对扩张后的子场景，从不同子场景间共重叠影像相机参数的优化梯度方向的角度出发，计算重叠影像相机参数的优化梯度方向的一致性；根据优化梯度方向的一致性进行增量式子场景合并，得到最终实景三维模型；本发明实现对子场景的高精度合并，能够减少子场景合并过程中出现的累计误差，保证最终合并模型的精度，为无人机影像三维重建提供和实景三维模型应用提供高精度数据支撑。
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