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公开(公告)号：CN112929626A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110142883.X
申请日：2021-02-02
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: H04N13/122 , H04N13/204 , G06T7/80 , H04M1/72403 , G01C11/06 , G01B11/24
Abstract: 本发明提供一种基于智能手机影像的三维信息提取方法，涉及近景摄影测量与计算机视觉技术领域。本发明通过对智能手机相机进行标定，获取相机的内参矩阵和畸变系数，利用畸变系数对立体像对进行校正；采用SIFT算法对校正后影像进行特征点提取及匹配，并利用RANSAC算法剔除误匹配点得到初始可靠匹配点；在此基础上，利用同名三角网约束区域增长迭代加密匹配，该过程大大增加已有稀疏点云的数目，获得稠密匹配点云，为三维模型重建提供丰富的点云信息，可以更好的描述地物细节信息，提高三维模型精度。
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公开(公告)号：CN112929626B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202110142883.X
申请日：2021-02-02
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: H04N13/122 , H04N13/204 , G06T7/80 , H04M1/72403 , G01C11/06 , G01B11/24
Abstract: 本发明提供一种基于智能手机影像的三维信息提取方法，涉及近景摄影测量与计算机视觉技术领域。本发明通过对智能手机相机进行标定，获取相机的内参矩阵和畸变系数，利用畸变系数对立体像对进行校正；采用SIFT算法对校正后影像进行特征点提取及匹配，并利用RANSAC算法剔除误匹配点得到初始可靠匹配点；在此基础上，利用同名三角网约束区域增长迭代加密匹配，该过程大大增加已有稀疏点云的数目，获得稠密匹配点云，为三维模型重建提供丰富的点云信息，可以更好的描述地物细节信息，提高三维模型精度。
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公开(公告)号：CN113989535A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111239501.1
申请日：2021-10-25
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/17 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种结合区域生长和随机森林的点云分类方法，利用区域生长算法对训练集的机载LiDAR点云数据进行分割，得到若干个分割面片；提取分割面片特征；基于特征重要性及不同特征组合的袋外误差确定最优特征组合，实现随机森林分类器的特征选择；利用最优特征组合对随机森林分类器进行训练，并将其用于测试数据集的分类；对分类结果中的面片进行拓扑优化，得到最终点云分类结果。与现有技术相比，本发明实现了面向分割对象的随机森林分类算法，以分割面片为基元，易于地物特征表达及提取，并结合随机森林分类器对其进行分类，精准了点云分类结果，为后续点云数据统计提供基础的数据支持。
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公开(公告)号：CN106709870A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710019244.8
申请日：2017-01-11
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种近景影像直线段匹配方法，属于近景摄影测量与计算机视觉技术领域；包括：直线段提取；确定目标直线段的候选直线段集合；建立目标直线段的平行支撑域，并基于目标直线段的平行支撑域建立候选直线段平面支撑域；计算目标直线段特征描述子和候选直线段特征描述子之间的欧式距离；根据欧式距离确定目标直线段的同名直线段，得到参考影像与搜索影像上同名直线对集合；本发明利用核线约束确定候选直线段平行支撑域，以此为基础构建描述子，加强描述子有效性；对目标直线段及候选直线段的平行支撑域进行区域仿射变换，实现不同尺度影像直线段可靠匹配，改善现有描述子局限性，适用于平移、旋转、模糊、光照等不同类型近景影像直线段匹配。
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公开(公告)号：CN116593983A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310444318.8
申请日：2023-04-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/89 , G06V20/10 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了结合几何特征与回波特征的机载LiDAR建筑物点云提取方法，采用布料模拟滤波对原始机载LiDAR数据进行分类，得到地面点地物点；基于KD树索引构建方式，寻找当前地物点的最邻近地面点，完成LiDAR点云的高程归一化，进而选取适当的高程阈值，剔除低矮地物；根据当前地物点及其8个最近邻点拟合局部曲面方程，提取当前点梯度特征，确定初始建筑物点云；针对建筑物点云与植被点云在回波次数、回波强度的差异，提取最终的建筑物点云；运用DBSCAN聚类算法对建筑物进行单体化分割；本发明解决了因植被茂密及地物复杂而难以高精度提取建筑物点云的问题，为后续建筑物的边界线提取及三维建模提供数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114758151A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210274650.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种结合线特征与三角网约束的序列影像密集匹配方法，通过对序列影像中的初始立体像对进行三角网约束的准稠密匹配获得准稠密点，以此为基础采用KLT光流追踪算法对其他序列影像依次进行跟踪匹配，得到每张影像上的跟踪匹配点，采用BA优化算法对结果进行整体优化得到可靠的三维点云。在初始立体像对准稠密匹配过程中，通过采用匹配得到的线特征对同名点构建的Delaunay三角网进行优化，改善了地物边缘处三角网的构网效果，加强边缘纹理断裂处的匹配约束，在一定程度上改善了结果三维点云地物边缘处的不规则现象，提高边缘点云的重建效果。
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公开(公告)号：CN115797997A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211463471.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种复杂场景下的遮挡及模糊人脸检测方法，涉及近景人脸目标识别与检测技术领域。本发明通过使用生成面部先验的GFP‑GAN对遮挡及模糊人脸图像进行修复，再采用改进的MTCNN对修复后人脸图像的进行人脸检测。改进的MTCNN在模型网络中引入深度可分离卷积使得计算量减少、减少了模型检测时间，加快了模型检测速度；在模型的R‑Net网络中引入与Involution卷积结合的、改进的残差注意力模块，通过该模块提高人脸检测的准确性，在减小模型大小和计算量的同时又保证了检测的精度；最后，在网络的全连接层处引入Dropout层，缓解过拟合的问题，在一定程度上达到正则化的效果，使用一种加权后处理算法Confluence对O‑Net网络生成的人脸检测框进行筛选，提高人脸检测框的准确性。
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公开(公告)号：CN115760876A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211432730.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于地物形态特征的行道树点云渐进提取方法，涉及车载LiDAR数据处理技术领域。该方法包括：对去噪后的点云采用布料模拟滤波得到地面点云和非地面点云；通过对栅格图像八邻域聚类进而实现离散的非地面点云的聚类分割，得到N个点云块，作为数据处理单元；提取每一个数据处理单元特征，基于对各类地物形态特征分析的基础上，依据面积、高差、投影、形态四个方面的形态特征渐进提取初始行道树点云；采用二值化算法对初始行道树点云进行优化，得到最终的行道树结果。与现有技术相比，该方法易于达到高精度提取地物效果，解决了因植被茂密及地物复杂而难以高精度提取行道树的问题，为后续行道树点云数据统计及三维建模提供基础的数据支持。
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公开(公告)号：CN114758151B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210274650.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种结合线特征与三角网约束的序列影像密集匹配方法，通过对序列影像中的初始立体像对进行三角网约束的准稠密匹配获得准稠密点，以此为基础采用KLT光流追踪算法对其他序列影像依次进行跟踪匹配，得到每张影像上的跟踪匹配点，采用BA优化算法对结果进行整体优化得到可靠的三维点云。在初始立体像对准稠密匹配过程中，通过采用匹配得到的线特征对同名点构建的Delaunay三角网进行优化，改善了地物边缘处三角网的构网效果，加强边缘纹理断裂处的匹配约束，在一定程度上改善了结果三维点云地物边缘处的不规则现象，提高边缘点云的重建效果。
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公开(公告)号：CN106709870B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710019244.8
申请日：2017-01-11
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种近景影像直线段匹配方法，属于近景摄影测量与计算机视觉技术领域；包括：直线段提取；确定目标直线段的候选直线段集合；建立目标直线段的平行支撑域，并基于目标直线段的平行支撑域建立候选直线段平面支撑域；计算目标直线段特征描述子和候选直线段特征描述子之间的欧式距离；根据欧式距离确定目标直线段的同名直线段，得到参考影像与搜索影像上同名直线对集合；本发明利用核线约束确定候选直线段平行支撑域，以此为基础构建描述子，加强描述子有效性；对目标直线段及候选直线段的平行支撑域进行区域仿射变换，实现不同尺度影像直线段可靠匹配，改善现有描述子局限性，适用于平移、旋转、模糊、光照等不同类型近景影像直线段匹配。
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