公开(公告)号：CN119984252A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510073489.3

申请日：2025-01-17

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 隋心 ,  咸科维 ,  王长强 ,  白建洲 ,  高嵩 ,  王琛 ,  张宏佳

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20 ,  G01C25/00 ,  G06T7/73 ,  G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06T5/70 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开了一种利用归一化互相关(NCC)动态调整协方差的VIO定位方法，该方法通过构建一种新的观测模型，在像素值上引入特征点的跟踪误差，将NCC作为量化特征点之间匹配质量的指标，通过计算特征点匹配的NCC反映特征点的跟踪误差，从而动态调整观测噪声项的协方差矩阵，以适应特征点匹配质量的变化，该方法能够在特征点匹配质量差异显著的复杂环境中，获得更准确鲁棒的匹配结果。

公开(公告)号：CN117710429A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202410025570.X

申请日：2024-01-08

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 隋心 ,  张聪 ,  王长强 ,  史政旭 ,  郭哲 ,  邹鑫慈 ,  白建洲

IPC: G06T7/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种融合CNN与Transformer改进的轻量化单目深度估计方法，所述方法包括以下步骤：第一步，采集连续帧单目相机数据作为网络的输入，进行图像卷积下采样及池化模块预处理；第二步，通过空洞卷积残差模块实现多尺度局部特征提取；第三步，结合改进的Transformer模块实现局部‑全局上下文信息交互；第四步，通过跳跃链接将编码器与解码器相连，并在解码器部分利用单层卷积融合特征；第五步，通过预测头输出不同分辨率的深度图像。本发明实现了一种轻量化实时的单目深度估计方法。