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公开(公告)号：CN119808963A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510286364.9
申请日：2025-03-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合SD地图的地图拓扑关系推理方法，属于三维重建技术领域。该方法包括以下步骤：获取SD地图并进行矢量化处理，得到SD地图折线序列；对SD地图折线序列进行编码得到SD地图特征；利用SD地图位置编码对3D车道坐标进行调整得到车道位置嵌入；融合SD地图特征与3D车道特征进行车道间拓扑关系推理。本发明通过将3D车道坐标与SD地图位置编码相结合，生成了车道位置嵌入，这一过程利用SD地图辅助拓扑关系的初始化，并在拓扑推理阶段，有效地融入了SD地图提供的车道几何信息；该方法不仅考虑了车道固有的几何特征，还显著减少了车道检测中固有的端点移位对拓扑关系的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118864862B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411324813.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06T5/77 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/50 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于可供性分割网络的厨房场景工具理解方法及系统，属于可供性学习技术领域。该方法基于可供性分割检测解码网络，对厨房场景下的对象进行背景、厨具、菜品三类的区分，并对厨具进行可供性检测分割，获得厨具的可供性掩码以及菜品类别掩码，指导机器手与厨房用品的交互；结合暗通道先验方法进行去雾操作，减弱了室内厨房油烟等带来的图像干扰，提高了可供性分割网络的精度与准确度；结合单目深度预测网络，获取图像深度信息，并使用特征深度融合模块，获得融合深度特征图像，提高了可供性定位精度。
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公开(公告)号：CN118864862A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411324813.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06T5/77 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/50 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于可供性分割网络的厨房场景工具理解方法及系统，属于可供性学习技术领域。该方法基于可供性分割检测解码网络，对厨房场景下的对象进行背景、厨具、菜品三类的区分，并对厨具进行可供性检测分割，获得厨具的可供性掩码以及菜品类别掩码，指导机器手与厨房用品的交互；结合暗通道先验方法进行去雾操作，减弱了室内厨房油烟等带来的图像干扰，提高了可供性分割网络的精度与准确度；结合单目深度预测网络，获取图像深度信息，并使用特征深度融合模块，获得融合深度特征图像，提高了可供性定位精度。
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公开(公告)号：CN119832166A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510305523.5
申请日：2025-03-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3DGS的全景重建方法、电子设备及存储介质，属于三维重建技术领域。该方法包括以下步骤：采集包含待重建场景的原始图像，通过全景SfM方法处理得到初始化点云；利用初始化点云初始化一组3D高斯；通过MLP预测旋转、放缩和位置的变化量，并对高斯进行更新；根据更新后的高斯按全景投影模型进行投影，并使用MLP弥补非线性误差；判断误差小于阈值，或者迭代次数到上限；使用高斯进行投影和渲染，得到清晰的去模糊图像，完成全景重建。发明可以使得在重建场景时仅需要使用全景相机采集少量数据即可完成数据采集工作，并且对采集质量要求不高，相较于使用原始3DGS较大减缓了对精确数据集的依赖。
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公开(公告)号：CN119810338A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510291639.8
申请日：2025-03-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种全景动态场景NeRF重建与渲染方法，属于全景NeRF重建技术领域。该方法包括以下步骤：获取全景视角下包含场景中全方位视角信息的多帧全景图像；对每一帧全景图像进行预处理；预处理后，将全景图像包含的场景分解为静态部分和动态部分；对静态部分和动态部分分别建模，得到静态场和动态场；将静态场和动态场叠加求和，再进行渲染，得到神经辐射场；基于神经辐射场进行全景场景渲染与新视角合成，完成全景动态场景重建与渲染。发明通过全景和动静分离NeRF技术的结合，显著提高了360°全景视频在动态场景下的重建和渲染能力，为各类虚拟、安防、交通和媒体应用场景带来高质量的动态表现力。
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公开(公告)号：CN119850864A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510323125.6
申请日：2025-03-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供一种全景街景图像生成方法及系统，属于图像数据处理技术领域。本发明直接生成完整的具有真实畸变的全景图像，不需要通过多视角图像拼接的方式，能够在保留精确几何控制的基础上，生成具有全局亮度一致性和无缝衔接的并且带有真实畸变的高保真全景街景图像，并且提升了图像的真实性和一致性，减少了多视角生成的复杂度，显著提高了在自动驾驶场景中的适用性和实时性。通过引入多尺度几何控制及条件编码，结合预训练扩散模型，从道路BEV地图、3D目标框、相机姿态、文本描述等多条件输入生成具有真实畸变的全景街景图像，在生成过程中能够精确控制道路高程、目标物体高度等几何细节，显著提升了3D感知任务的训练效果。
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