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公开(公告)号：CN106970353A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710156027.3
申请日：2017-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于通信基站三维定位的跟踪与轨迹方法，主要解决现有技术中存在的定位结果为估计值，定位结果不准确，不能计算终端运行轨迹的技术问题。采用基于通信基站三维定位的跟踪与轨迹方法包括根据CHAN算法进行三维室内粗定位出基站采集TOA数据，预处理，建立基站加权投票估值模型,建立度量值拆分模型拆分出真实时延模型，噪声时延模型及干扰时延模型；建立机器学习度量微调模型，建立精确多点三维定位模型；建立精确三维定位优化模型；将精确三维定位优化模型用于精确多点三维定位模型，建立改进终端运动轨迹定位模型完成运动终端轨迹定位的技术方案，较好的解决了该问题，可用于室内三维定位的跟踪与轨迹方法中。
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公开(公告)号：CN106851821B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201710158889.X
申请日：2017-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于无线通信基站的室内三维定位方法，主要解决现有技术中存在的定位结果为估计值，定位结果不准确，实时性低的技术问题。本发明通过采用基站加权投票估值模型、测量值拆分模型、机器学习度量微调模型和精确三维定位模型，具体为TOA测量数据预处理，然后LS算法消除多路径误差，分离噪声函数和去干扰点影响，最后使用基于稀疏的机器学习算法，通过加权投票算法来完成多点三维精确定位，之后为了满足实际应用中实时性的要求，通过衡量基站所测数据的精度筛选定位基站，利用有限数量的基站完成精确定位的技术方案，较好的解决了该问题，可用于室内三维定位中。
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公开(公告)号：CN108416732A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810105951.3
申请日：2018-02-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种是基于图像配准与多分辨率融合的全景图像拼接方法。将序列图像自适应阈值二值化处理并利用像素邻域关系提取图像轮廓信息，通过Hu不变矩特征的相似性度量方法快速估算图像轮廓结构的相似区域，然后在两幅原图像相似区域部分进行SIFT特征点提取。并用双向K最邻近分类算法进行特征点初始匹配，RANSAC算法筛选误匹配点，估计图像间的仿射变换矩阵。另外在图像融合方面，采用亮度均衡化与局部色彩映射处理。然后通过改进的拉普拉斯金字塔多分率融合算法对拼接图像进行融合，实现无缝拼接。本发明不仅缩短了图像拼接时间，提高图像拼接的效率，而且可以快速定位相似区域，有效改善拼接中的误匹配，提高图像配准精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106970353B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710156027.3
申请日：2017-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于通信基站三维定位的跟踪与轨迹方法，主要解决现有技术中存在的定位结果为估计值，定位结果不准确，不能计算终端运行轨迹的技术问题。采用基于通信基站三维定位的跟踪与轨迹方法包括根据CHAN算法进行三维室内粗定位出基站采集TOA数据，预处理，建立基站加权投票估值模型,建立度量值拆分模型拆分出真实时延模型，噪声时延模型及干扰时延模型；建立机器学习度量微调模型，建立精确多点三维定位模型；建立精确三维定位优化模型；将精确三维定位优化模型用于精确多点三维定位模型，建立改进终端运动轨迹定位模型完成运动终端轨迹定位的技术方案，较好的解决了该问题，可用于室内三维定位的跟踪与轨迹方法中。
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公开(公告)号：CN107133913A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710315840.0
申请日：2017-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种具有自动矫直的图像拼接方法，主要解决现有技术中存在的倾斜扭曲现象的技术问题，通过使用A‑KAZE算法对目标图像及参考图像进行特征点提取；匹配特征点，完成图像配准；使用融合算法进行图像融合，得到融合图像；对融合图像进行自动矫直，包括:记录融合图像左上、左下、右上和右下4个顶点坐标；设定矫直后的4个顶点坐标，左上顶点及坐下顶点坐标不变，右上和右下坐标分别为(X,a.y)，(X,b.y)，X为矫直后的全景图长度，令X＝MAX(c.x,d.x)‑a.x；建立方程组计算出变换矩阵XM，将变换矩阵XM作用在融合图像并对融合图像进行双线性插值完成图像矫直的技术方案，较好的解决了该问题，可用于图像拼接中。
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公开(公告)号：CN107133913B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201710315840.0
申请日：2017-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种具有自动矫直的图像拼接方法，主要解决现有技术中存在的倾斜扭曲现象的技术问题，通过使用A‑KAZE算法对目标图像及参考图像进行特征点提取；匹配特征点，完成图像配准；使用融合算法进行图像融合，得到融合图像；对融合图像进行自动矫直，包括:记录融合图像左上、左下、右上和右下4个顶点坐标；设定矫直后的4个顶点坐标，左上顶点及坐下顶点坐标不变，右上和右下坐标分别为(X,a.y)，(X,b.y)，X为矫直后的全景图长度，令X＝MAX(c.x,d.x)‑a.x；建立方程组计算出变换矩阵XM，将变换矩阵XM作用在融合图像并对融合图像进行双线性插值完成图像矫直的技术方案，较好的解决了该问题，可用于图像拼接中。
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公开(公告)号：CN107146201A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710315834.5
申请日：2017-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T7/33 , G06T3/4038 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明涉及一种基于改进图像融合的图像拼接方法，主要解决现有技术中存在的实时性低，有拼接缝和伪影的技术问题，通过采用使用A‑KAZE算法对目标图像及参考图像分别进行特征点提取，建立特征描述子集合；构建KD‑tree，建立特征点数据索引，用双向KNN匹配算法匹配特征点，得到初始匹配结果，对初始匹配结果使用RANSAC算法剔除外点保留内点，完成图像配准；使用改进的基于拼接缝的拉普拉斯多分辨率融合算法进行图像融合，包括使用动态规划的方法寻找最优拼接缝，根据最优拼接缝限定融合范围，最后使用拉普拉斯多分辨率融合算法在融合范围内进行融合，完成图像拼接的技术方案，较好的解决了该问题，可用于图像拼接中。
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公开(公告)号：CN106851821A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710158889.X
申请日：2017-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于无线通信基站的室内三维定位方法，主要解决现有技术中存在的定位结果为估计值，定位结果不准确，实时性低的技术问题。本发明通过采用基站加权投票估值模型、测量值拆分模型、机器学习度量微调模型和精确三维定位模型，具体为TOA测量数据预处理，然后LS算法消除多路径误差，分离噪声函数和去干扰点影响，最后使用基于稀疏的机器学习算法，通过加权投票算法来完成多点三维精确定位，之后为了满足实际应用中实时性的要求，通过衡量基站所测数据的精度筛选定位基站，利用有限数量的基站完成精确定位的技术方案，较好的解决了该问题，可用于室内三维定位中。
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