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公开(公告)号：CN119273496A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411384163.4
申请日：2024-09-30
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机影像的建筑物抗震能力分析方法和系统，结合了区域生长算法、缓冲区分析、建筑用地指数、灰度纹理、震害因子法及机器学习算法等技术，提出了提取独栋建筑物轮廓矢量及抗震属性的方法，针对获得的多种抗震属性，使用震害因子法和机器学习分类器两种方法分析建筑物抗震能力。本发明实现了全自动的建筑物轮廓分割、抗震属性提取及抗震能力分析，能够取得不错的效果，满足了我国进行大范围建筑抗震能力快速分析的需求。
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公开(公告)号：CN119379754A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411519426.8
申请日：2024-10-29
Applicant: 湖北珞珈实验室
Abstract: 本发明提供一种基于点集金字塔的三维矢量与多视影像配准方法及装置，包括对多视影像和三维矢量进行预处理，完成粗配准；利用基于点集金字塔的边缘模板匹配实现异源特征点的匹配；经过误匹配剔除、多视前方交会、坐标系精对齐和矢量反投影与消隐，完成三维矢量与多视影像之间的精确配准。本发明将三维异源点匹配问题转换为二维异源图像的匹配问题，并结合多视成像几何精确定位大量特征点，完成坐标系精对齐，从而实现了三维矢量与多视影像之间的精确配准。除此之外，本发明还兼容二维矢量与图像的配准。
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公开(公告)号：CN119205868A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411497528.4
申请日：2024-10-25
Applicant: 湖北珞珈实验室
IPC: G06T7/50 , G06T17/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明提出一种基于聚类和邻域扩展的深度图修正方法及装置，利用绝对深度图，通过直方图匹配将单目深度图的尺度恢复至真实尺度；基于聚类和邻域扩展对单目深度进行进一步改正；利用双边滤波融合绝对深度图和改正后的单目深度图，实现完整深度图的生成。本发明能够解决传统密集匹配生成的深度图存在空洞的问题，处理过程简单，计算效率高，适用于深度补全，低重叠度影像三维重建等场景。
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公开(公告)号：CN119205823A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411713919.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 湖北珞珈实验室
IPC: G06T7/11 , G06T17/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种面向贴近摄影规划的稀疏点云多面体优化表示方法。它将贴近摄影粗飞的点云进行分块处理，通过对分块点云拟合平面并聚类从而完成点云的分割，最终以外包多面体的形式优化表示点云的几何结构信息。本发明解决了现有贴近摄影航迹规划方法难以适应各种场景的问题；具有能够广泛应用于各种场景、无需人工干预、省时且能实现共面且连接的点云分割的优点。
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公开(公告)号：CN119205823B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411713919.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 湖北珞珈实验室
IPC: G06T7/11 , G06T17/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种面向贴近摄影规划的稀疏点云多面体优化表示方法。它将贴近摄影粗飞的点云进行分块处理，通过对分块点云拟合平面并聚类从而完成点云的分割，最终以外包多面体的形式优化表示点云的几何结构信息。本发明解决了现有贴近摄影航迹规划方法难以适应各种场景的问题；具有能够广泛应用于各种场景、无需人工干预、省时且能实现共面且连接的点云分割的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119205868B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411497528.4
申请日：2024-10-25
Applicant: 湖北珞珈实验室
IPC: G06T7/50 , G06T17/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明提出一种基于聚类和邻域扩展的深度图修正方法及装置，利用绝对深度图，通过直方图匹配将单目深度图的尺度恢复至真实尺度；基于聚类和邻域扩展对单目深度进行进一步改正；利用双边滤波融合绝对深度图和改正后的单目深度图，实现完整深度图的生成。本发明能够解决传统密集匹配生成的深度图存在空洞的问题，处理过程简单，计算效率高，适用于深度补全，低重叠度影像三维重建等场景。
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公开(公告)号：CN118506032A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410964968.X
申请日：2024-07-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态弱纹理遥感图像匹配方法及系统，包括使用双边滤波提取多模态弱纹理遥感图像的空间结构特征，消除图像间的弱纹理差异；使用KAZE检测器提取图像中均匀分布的特征点；构造基于自相似性的多模态弱纹理描述符，将提取的特征点编码为特征向量；使用双边匹配算法得到初始匹配集；使用FSC算法消除误匹配，得到正确的特征匹配结果。本发明可以实现对具有较大弱纹理差异的多模态遥感图像的稳健匹配，具有较强的适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112712542B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011558439.8
申请日：2020-12-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种块匹配和光流法结合的地基云图运动预测方法，针对获取的地基全天空图像，利用云分类信息提取云区域，采用块匹配法计算云区域的主运动矢量，将其结果作为光流法的约束项之一，和亮度恒定项、全局平滑项和亮度梯度项共同构造光流法能量函数，同时在光流法云运动场计算过程中，对每层金字塔加入加权中值滤波，减小运动矢量异常值的影响，实现地基全天空图像的云运动快速准确的预测。本方法针对块匹配预测精度低，光流法计算时间长、光线敏感等问题，通过将块匹配和光流法结合，充分利用块匹配速度快、光流法精度高的优势，提高了全天空图像的云运动预测的速度和精度。
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公开(公告)号：CN102540277B
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201210011489.3
申请日：2012-01-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G01W1/00
Abstract: 本发明提出了一种基于面向对象和时序影像的白天陆地辐射雾检测方法，该方法利用雾在静止卫星数据上呈现的光谱和纹理特性，构造基于单幅影像的雾检测特征参数，将高云、中云和部分低云以及雪与雾进行分离，与此同时，根据陆地辐射雾的生消特性，引入时序遥感影像，将无法从单幅影像上分离的低云和雾在时序影像中进行分离。本发明提出的陆地辐射雾检测方法实现了基于对象区域特征和时序特征的云雾分离，避免了低云和雾由于光谱和纹理特征的相似性导致的无法区分的问题，取得了很好的雾检测效果。
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公开(公告)号：CN110020721B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910281117.4
申请日：2019-04-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种于FPGA硬件平台上对深度学习神经网络网络参数进行压缩的方法，具体涉及霍夫曼编码，并结合FPGA硬件资源特点对参数进行量化压缩，这种压缩方式能将原来的参数压缩20％‑30％，从而减小了参数所需的存储空间并加快神经网络前向推理速度，使得在小型化设备实现利用神经网络进行实时性目标检测成为可能。本发明的步骤为：一、根据参数的数据分布对全精度参数进行重新编码并得到一套数据位数为8bit的码表；二、将分布最多的数据用4bit数据索引来表示，其余分布数据用8bit数据索引表示；三、使用布尔数组来做数据索引的索引；四、检测布尔数组为1的时候通过移位得到分布最高的数据的索引；五、利用4bit或者8bit索引去码表中查找对应真实值。
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