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公开(公告)号：CN118096612A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410222860.3
申请日：2024-02-28
申请人： 北京大学 , 北京龙软科技股份有限公司
IPC分类号： G06T5/80 , G06T7/00 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045
摘要： 本发明提出一种基于可变形网格和宽度残差网络的图像矩形化方法和装置，涉及计算机图像处理领域。通过卷积神经预测网络计算不规则图像的刚性结构数量。根据预测选取合适的网格结构并生成预定义目标网格。将不规则图像、预定义目标网格和利用预测网络模型得到的预测初始网格输入到宽度残差神经网络进行矩形化回归。损失函数包括局部和全局损失，分别控制网格内和全局信息。生成的矩形化图像不仅可以减少图像形变中的信息损失，而且可根据不同的实际输入图像结构进行适应性调整，从而进一步提高了图像矩形化的效果。处理后的图像自然，满足实际应用的需求。为煤矿综采工作面等工业生产场景内视频拼接校正提供技术支持。具有较高的实用性。
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公开(公告)号：CN117036639B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311058030.3
申请日：2023-08-21
申请人： 北京大学 , 北京龙软科技股份有限公司
摘要： 本发明提出一种面向受限空间的多视角几何场景建立方法，通过固定式或滑轨式图像采集设备获取多视角的受限空间内图像，经过图像编码剪枝与神经辐射场模型的迭代训练，快速还原该空间场景。首先根据受限空间的大小建立多尺度体素块对场景进行不同层次的分割。之后将采集图像的位置、位姿和图像属性信息等进行多尺度编码，其中多尺度编码与多尺度体素块相互对应。然后将二者输入神经辐射场进行颜色值与体素密度积分的循环迭代以建立立体几何场景。在迭代过程中逐级对体素块进行剪枝和精细化操作，随着体素块尺度逐渐变小，使得该方法对场景中细节区域的建模更加快速和精准。为受限空间内诸如矿山采掘工作面等工业生产环境和设备建模提供技术支持。
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公开(公告)号：CN115065816A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210499659.0
申请日：2022-05-09
申请人： 北京大学 , 北京龙软科技股份有限公司
摘要： 本发明提出一种基于全景视频技术的真实地理空间场景实时构建方法，包括在场景内安装配有姿态传感器、棱镜、麦克风和远程连接接口的若干720°全景摄像机以及5G等高性能传输和计算处理设备。利用测量机器人和姿态传感器对摄像机进行精确地理坐标和姿态标定；摄像机的安装可选择固定或架线式，固定式将同一时刻若干相邻视频进行正射校正和拼接；架线式将摄像机安装到引导装置上并可局部独立快速运动摄影，并对相邻摄像机视频实时拼接；将满足延迟时间的视频、地理坐标和环境音融合，形成场景视频流，使操作人员体验到“身临其境”的感觉，可对设备远程实时操控。为高危场景空间内，如矿井工作面、危化工厂、核电站等的少人或无人生产提供技术保障。
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