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公开(公告)号：CN110853100A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911015560.3
申请日：2019-10-24
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进点线特征的结构化场景视觉SLAM方法，首先对RGB-D相机进行基础标定，获得内参信息，之后通过该深度相机对结构化场景进行SLAM初始化；提取结构化场景中的ORB点特征与LSD线特征，根据点线特征对应的空间点与空间直线，建立误差模型，通过最小化该模型，对相机位姿进行估计并生成结构化场景的三维地图点；在视频帧中决策生成关键帧，使用关键帧集合，建立词袋模型，对三维地图点进行闭环检测；检测到闭环条件后，通过误差模型，对相机位姿与结构化场景三维地图点进行优化，改进SLAM效果。本发明解决了结构化场景中视觉SLAM对于闭环检测精度与效率不高的问题，并为视觉SLAM工作提供了较大的便利。
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公开(公告)号：CN110378395A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910560614.8
申请日：2019-06-26
申请人： 东南大学
摘要： 本发明提出一种基于无重叠图像判别的无序图像快速匹配方法，该方法包括以下步骤：对无序图像集进行颜色直方图提取；以卡方距离为相似性判断依据检测图像相似度；判别每幅图像的无重叠图像实现无序图像集的快速匹配。本发明通过对无序图像集进行相似性检测与无重叠图像判别，减少无序图像由于缺少先验空间分布信息导致的大量无用匹配计算，实现图像集的快速匹配。
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公开(公告)号：CN110222699A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910438923.8
申请日：2019-05-24
申请人： 东南大学
摘要： 本发明提出一种基于区域自适应SURF的无序图像快速匹配方法，包括：对无序图像集进行SURF特征点提取与重叠区域划分处理；对处理后的图像利用区域自适应SURF算法提取均匀少量强特征点提并匹配；以强特征点匹配结果作为相似性判断依据对无序图像集进行相似性检测与有序化处理；在有序化处理的基础上实现无序图像集的快速匹配。本发明通过对无序图像集进行相似性检测与有序化处理，减少无序图像由于缺少先验空间分布信息导致的大量无用匹配计算，实现图像集的快速匹配。
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公开(公告)号：CN110110730A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910291700.3
申请日：2019-04-12
申请人： 东南大学
摘要： 本发明提供了一种用于无人机影像辐射校正中校正模型构建的方法，包括如下内容：根据用于对比的两期无人机影像图，首先用sift算子检测图中的关键特征点，用最邻近匹配法进行特征点的匹配；对匹配点对进行筛选和提纯，去除冗余错误的匹配点对；根据对比影像上匹配点的像元值和匹配点对的个数构建高次多项式方程；根据方程式计算系数矩阵，构建校正模型，对待校正影像进行校正。该方法根据sift特征点的特征不变性，通过提取到的匹配的同名特征样本点，在现有方法的基础上延伸和优化，构建非线性高阶校正模型对影像进行辐射校正，不仅能够实现对影像进行自动校正、无需人工参与，还能够尽可能减少大气、光照等的影响，达到相对更好的效果。
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公开(公告)号：CN109101985A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810560197.2
申请日：2018-06-03
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提出一种基于自适应邻域测试的误匹配点对剔除方法，包括：对目标图像进行预处理；对处理后的图像通过SIFT算法提取特征点，并生成特征描述子；计算两幅图像所有特征描述子间的距离，通过最近邻与次近邻比值法确定同名特征点，实现特征点匹配；通过基于自适应邻域测试的误匹配点剔除方法将匹配点对集中的误匹配点对剔除。本发明通过对特征点进行邻域测试，能够只剔除误匹配点对而不会删除正确匹配点对，配合较高的最近邻与次近邻比率阈值，能够在同等的正确率的前提下，将匹配点对数量大幅提高。实验表明，本发明方法正确率和匹配数量均取得了优异效果。
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公开(公告)号：CN108986218A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810575339.2
申请日：2018-06-06
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06T17/20
摘要： 本发明公开了一种基于PMVS的建筑物密集点云快速重建方法，在建筑物三维重建这一应用场景下，本发明通过使用准密集点云代替PMVS算法自建的稀疏点云作为扩散种子点，本发明的方法主要流程包括：首先构建建筑物的初始空间三角网格模型，对三角网络循环进行空间插值扩散、面片的优化和滤波、三角网格信息更新等操作，获取精确的准密集点云，使用准密集点云代替PMVS算法自建的稀疏点云作为扩散种子点，从而实现PMVS算法重建过程的加速。本发明可以有效提高PMVS算法的运行效率。本发明对自然景观带来的点云噪声和其它非建筑物主体点云噪声具有一定的滤波作用。
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公开(公告)号：CN108932712A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810651213.9
申请日：2018-06-22
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种转子绕组质量检测系统，该系统包括：图像预处理模块，通过图像模板定位对转子绕组图像进行分割，以获得待检测部位的图像集合，并对各个所述待检测部位的图像合格与否进行标记，将所述标记后的待检测部位的图像集合作为训练集；特征提取模块，采用LBP方法提取各个所述待检测部位图像的纹理；神经网络训练模块，用卷积神经网络对所述LBP算子提取的转子绕组图像的纹理特征进一步提取目标特征来区分转子绕组质量，学习网络参数；图像检测模块，用训练完成的神经网络对需要检测的转子绕组图像进行质量检测。本发明通过对转子绕组纹理信息的学习，该方法不断优化网络系统的权重参数，极大地提高了转子绕组资质的检测和识别率，特别是对那些反射不好的部件。
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公开(公告)号：CN108734093A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810297035.4
申请日：2018-04-04
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种消除定点土地视频监控伪变化的方法，包括以下步骤：建立当地春耕秋收时间和耕地区域信息数据库；计算原始背景图像高明度区域占比；计算报警区域范围大小，如果区域范围大于阈值则触发伪变化检测机制：从“是否为下雨/雪”、“是否被积雪覆盖”及“是否处于农业生产”三个方面判断是否为伪变化触发的报警，当三个判断中的至少一个为“真”时，取消报警。本发明解决了传统人工进行识别和操作的低效和高成本的问题；显著提高了检测的准确性；减小了环境光照和其他环境因素带来的干扰。
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公开(公告)号：CN108596973A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810441353.3
申请日：2018-05-10
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种用于土地违法与违章建筑定点监控虚拟预置位的方法，包括如下步骤：(1)输入视频的图像序列，通过灰度转换得到灰度图像；(2)预处理灰度图像；(3)采用灰度投影算法得到相邻图像之间的偏移量；(4)对于相邻两帧图像偏移进行积分运算得到运动矢量曲线；(5)对于设定的虚拟预置位进行曲线分割，由相邻两帧图像的位移的叠加找到与虚拟预置位所分割的曲线差值绝对值最小的那一帧图像；本发明通过真实预置位和虚拟预置位的结合，可以准确可靠地对土地违法与违章建筑进行无死角全方位的监控。
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公开(公告)号：CN105357103B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201510671758.2
申请日：2015-10-19
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种GPS/PDA协同调查终端及其协同调查方法，所述终端包括：本机调查部分和数据共享通信部分，本机调查部分和数据共享通信部分之间由进程间通信通道相连；本机调查部分包括数据处理模块，数据共享通信部分包括即时通信服务代理模块；所述方法包括：传输端选择用户标识的传输对象，通过进程间通信通道，传输共享数据至即时通信服务代理模块，再由即时通信通道传输至其他终端；接收端的即时通信服务代理模块接收数据后，通过进程间通信通道，由数据处理模块进行数据的解析，最后将数据结果进行应用或展示。这种方法实现了土地调查、监管中各个调查终端的数据共享、实时交流和协同工作，具有友好的移动设备用户识别功能。
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