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公开(公告)号：CN117474862A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311432141.6
申请日：2023-10-31
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种关键点检测及其不确定度同步预测方法，包括：构建关键点预测模型，输出包括关键点类别、关键点坐标与坐标不确定度；将关键点坐标描述为一维高斯分布；基于关键点坐标真值与预测值高斯分布的KL散度构建坐标预测损失函数，并训练关键点预测模型；将待测单目图像输入关键点预测模型实现关键点坐标及坐标不确定度的同步预测。本发明应用于单目位姿估计领域，在预测关键点坐标的同时能够给出关键点坐标预测不确定度，从而在单目位姿估计的过程中，可将加权单目位姿估计问题的权重设置为关键点坐标预测不确定度的倒数，然后求解加权的单目位姿估计约束方程得到高精度的位姿测量结果，显著提升单目视觉位姿估计精度。
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公开(公告)号：CN116363217A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310638984.5
申请日：2023-06-01
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明提出一种空间非合作目标位姿测量方法、装置、计算机设备及介质，其涉及空间相对导航定位、计算机视觉领域中的非合作目标位姿测量领域选择空间非合作目标上的语义关键点，构建训练数据集，然后搭建深度神经网络预测语义关键点集合，使用训练数据集训练深度神经网络，完成深度神经网络训练后使用训练好的深度神经网络预测输入图像中的语义关键点集合，最后基于该预测建立带权重的N点透视问题，求解该问题得到输入图像中的非合作目标在相机坐标系下的位置和姿态。本发明能够适应复杂的空间非控制环境，实现可靠的空间非合作目标在相机坐标系下的位置和姿态预测。
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公开(公告)号：CN117808807B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410228524.X
申请日：2024-02-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/13
摘要： 本发明提出一种光学卫星遥感图像实例级变化检测方法，包括：输入同一区域在不同时间的两幅光学卫星影像作为测试光学卫星遥感图像对；将所述测试光学卫星遥感图像对进行目标检测，得到测试光学卫星遥感图像对中各幅图像的目标检测结果；基于测试光学卫星遥感图像对中各幅图像的目标检测结果，利用最优传输理论建立两幅图像中目标检测结果的对应关系，并计算得到最终的变化结果，完成光学卫星遥感图像变化检测。本发明能够在粗对齐的光学卫星遥感图像对中实现实例级的变化检测。
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公开(公告)号：CN118570299A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410710505.0
申请日：2024-06-03
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种具有统计保证的非合作目标位姿测量方法和装置，通过采用训练好的深度神经网络非合作目标图像进行预测，得到多个语义关键点在非合作目标三维坐标体系下三维坐标的索引分类项以及非合作目标图像上的像素坐标，根据预设的非共形分位数，针对每一个语义关键点进行共形预测生成语义关键点共形集合，在语义关键点共形集合内进行随机采样得到一组采样点像素坐标，根据该组采样点像素坐标得到非合作目标的估计位姿，并判断满足预设标准的估计位姿保留至目标位姿集合中，通过多次迭代计算后，得到非合作目标的标位姿集合以及平均位姿。采用本方法可以在由于遮挡、光照变化和图像质量退化等问题所导致的视觉模糊的情况下，进行精准的非合作目标位姿的测量。
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公开(公告)号：CN117808807A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410228524.X
申请日：2024-02-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/13
摘要： 本发明提出一种光学卫星遥感图像实例级变化检测方法，包括：输入同一区域在不同时间的两幅光学卫星影像作为测试光学卫星遥感图像对；将所述测试光学卫星遥感图像对进行目标检测，得到测试光学卫星遥感图像对中各幅图像的目标检测结果；基于测试光学卫星遥感图像对中各幅图像的目标检测结果，利用最优传输理论建立两幅图像中目标检测结果的对应关系，并计算得到最终的变化结果，完成光学卫星遥感图像变化检测。本发明能够在粗对齐的光学卫星遥感图像对中实现实例级的变化检测。
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公开(公告)号：CN116363217B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310638984.5
申请日：2023-06-01
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明提出一种空间非合作目标位姿测量方法、装置、计算机设备及介质，其涉及空间相对导航定位、计算机视觉领域中的非合作目标位姿测量领域选择空间非合作目标上的语义关键点，构建训练数据集，然后搭建深度神经网络预测语义关键点集合，使用训练数据集训练深度神经网络，完成深度神经网络训练后使用训练好的深度神经网络预测输入图像中的语义关键点集合，最后基于该预测建立带权重的N点透视问题，求解该问题得到输入图像中的非合作目标在相机坐标系下的位置和姿态。本发明能够适应复杂的空间非控制环境，实现可靠的空间非合作目标在相机坐标系下的位置和姿态预测。
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公开(公告)号：CN109903313B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910148832.0
申请日：2019-02-28
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于目标三维模型的实时位姿跟踪方法。本发明基于目标的三维模型，利用轮廓特征，建立轮廓部件模型，依据局部轮廓辨识度将轮廓分割成若干局部轮廓段；针对每一轮廓段，在梯度域基于相位匹配准则建立二维‑三维对应；利用刚体目标各部件之间的几何关系，消除错误匹配对；基于建立的二维‑三维匹配对，通过RPNP算法求解位姿参数，迭代整个过程直至收敛，实现序列图像中目标位姿跟踪。本发明算法步骤简单明了，易于应用，且由于引入目标的三维模型，可实现全程无漂移跟踪。
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公开(公告)号：CN109903313A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910148832.0
申请日：2019-02-28
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于目标三维模型的实时位姿跟踪方法。本发明基于目标的三维模型，利用轮廓特征，建立轮廓部件模型，依据局部轮廓辨识度将轮廓分割成若干局部轮廓段；针对每一轮廓段，在梯度域基于相位匹配准则建立二维-三维对应；利用刚体目标各部件之间的几何关系，消除错误匹配对；基于建立的二维-三维匹配对，通过RPNP算法求解位姿参数，迭代整个过程直至收敛，实现序列图像中目标位姿跟踪。本发明算法步骤简单明了，易于应用，且由于引入目标的三维模型，可实现全程无漂移跟踪。
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公开(公告)号：CN108519076A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810394469.6
申请日：2018-04-27
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01C11/12
摘要： 本发明涉及一种基于时间编码的合作发光标志摄像测量方法。摄像测量中的合作标志采用时间编码发光标志，合作标志的发光部位、发光强度根据设定随时间发生周期性的改变，该改变规律形成时间上的编码，摄像测量中摄像机对合作标志连续成像，根据标志发光时间编码规律检测和跟踪图像中的合作标志，根据摄像测量模型进行相对位姿摄像测量。本发明采用时间编码方式设计发光合作标志，有利于排除复杂背景干扰，具有较好的抗干扰能力，具有很高的使用价值和工程意义。
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