基于切片最优传输的点云精准配准方法

    公开(公告)号:CN114882086B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202210587358.3

    申请日:2022-05-26

    IPC分类号: G06T7/33 G06V10/77

    摘要: 本发明公开了一种基于切片最优传输的点云精准配准方法,用于实现快速精确的点云配准,属计算机视觉和计算机图形学相结合的研究领域。本发明所述的方法主要包括:首先,备份待配准点云团Cs为Cp;其次,对点云团Cp和目标点云团Cd的三维数据进行数据降维,生成一维直方图Hp与Hd;并确定一维直方图Hp与Hd的Sliced‑Wasserstein配准方案Aw;根据配准方案Aw更新点云团Cp;最后,计算待配准点云团Cs到点云团Cp的缩放系数S,旋转矩阵MR,平移矩阵MT;当进行一定迭代次数后,点云团Cp逐渐逼近目标点云团Cd。本发明简化分解了三维数据的求解工作,从而提高最优传输求解效率,并优化ICP算法,实现快速精准的点云配准,计算时间复杂度低。

    一种基于毫米波雷达测距和STM32智能决策的汽车避障方法

    公开(公告)号:CN117214900A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202211532672.8

    申请日:2022-12-01

    摘要: 本发明公布了一种基于毫米波雷达测距和STM32智能决策的汽车避障方法。用毫米波雷达做为高效的数据采集模块,即用毫米波激光雷达量测距离;用STM32做为避障算法的核心处理设备,执行避障算法和距离检测,对障碍物距离进行安全判定;把STM32MP157检测障碍物信息显示在LCD液晶显示屏,同时用扬声器报警距离。本发明所述包括两个主要模块,1)运用毫米波雷达AWR1642获取距障碍物距离数据;2)用STM32对距离数据进行判断车尾距障碍物距离,驱动扬声器报警,并在LCD显示障碍物的相关信息。

    一种基于多模态融合的降雨径流预测方法

    公开(公告)号:CN117035148A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310450968.3

    申请日:2023-04-24

    摘要: 本发明公开了一种基于多模态融合的降雨径流预测方法,包括:1)获取并处理构建所需要预测的气象特征数据集;2)根据数据集划分两种模态:数值数据与图像数据;3)分别对两种模态采用合适的神经网络进行特征提取;4)将最终获取的特征进行重建维度,并进行多模态融合成新的特征向量;5)将新的特征向量输入预测模型获取最终预测结果,并与真实结果进行比较。本发明为时间序列预测和多模态融合中一种基于多模态融合的降雨径流预测方法,能够准确获取数值和图像中的特征信息,并使用深度学习预测模型生成准确的径流预测值。该方法可为未来旱涝灾害的预防提供水资源管理措施。

    基于基元空间关系自适应变换的模式重构方法

    公开(公告)号:CN116206013A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202211099559.5

    申请日:2022-09-09

    摘要: 本发明公开了一种基于基元空间关系自适应变换的模式重构方法,其包括:步骤一、采用无监督的矢量图生成算法进行图像预处理,使用卷积神经网络提取矢量形式的基元;步骤二、提取区域的轮廓框架,通过可微分根据区域包含关系组合原始路径,生成矢量形式的基元;步骤三、通过几何关系构建基元关系,使用有向图表示模式图,寻找模式变体的强空间规律性,进行自适应模式变换,达到图像重构;步骤四、采取全局正则化以及和谐最优解的方法对自适应模式变换进行优化,得到最优和谐的重构图像。本发明生成的模式不受图像格式限制,根据用户编辑拖曳给出最优的模式变体,通过能量优化给出自适应调整模式,提高了模式重构效率。

    基于沃瑟斯坦直方图欧氏度量的图像重复区域的盲检测方法

    公开(公告)号:CN109360199B

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN201811197053.1

    申请日:2018-10-15

    IPC分类号: G06T7/00 G06T5/40

    摘要: 本发明公开了一种基于沃瑟斯坦直方图欧氏度量的图像重复区域的盲检测方法,包括以下步骤:步骤A、将待检测图像分成若干小块;步骤B、对于步骤A所分得的每一个小块,计算其沃瑟斯坦重心坐标,得到待检测图像的沃瑟斯坦重心坐标集;步骤C、选取欧氏距离度量的沃瑟斯坦重心坐标最大的块(去除自身块)为初始块,利用面片搜索匹配PatchMatch算法搜索疑似重复区块,直至搜索出重复区域。相比已有技术而言,本发明算法能够准确地检测出图像中的重复物体,算法具有较好的鲁棒性。

    基于沃瑟斯坦直方图欧氏度量的图像重复区域的盲检测方法

    公开(公告)号:CN109360199A

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201811197053.1

    申请日:2018-10-15

    IPC分类号: G06T7/00 G06T5/40

    摘要: 本发明公开了一种基于沃瑟斯坦直方图欧氏度量的图像重复区域的盲检测方法,包括以下步骤:步骤A、将待检测图像分成若干小块;步骤B、对于步骤A所分得的每一个小块,计算其沃瑟斯坦重心坐标,得到待检测图像的沃瑟斯坦重心坐标集;步骤C、选取欧氏距离度量的沃瑟斯坦重心坐标最大的块(去除自身块)为初始块,利用面片搜索匹配PatchMatch算法搜索疑似重复区块,直至搜索出重复区域。相比已有技术而言,本发明算法能够准确地检测出图像中的重复物体,算法具有较好的鲁棒性。

    基于模糊不变形黎曼测度的模糊润饰图像模糊核反演方法

    公开(公告)号:CN103208100B

    公开(公告)日:2014-08-20

    申请号:CN201310089605.8

    申请日:2013-03-19

    IPC分类号: G06T5/00

    摘要: 本发明公开了一种基于模糊不变形黎曼测度的模糊润饰图像模糊核反演方法,属于数字图像可信认证技术领域。本发明方法利用对数傅立叶域的图像模糊前、后的等距性,通过黎曼测地距离从图像模糊前、后的模糊无关量恢复模糊核。本发明方法能够从模糊润饰图像中有效而准确地恢复出高斯模糊核,所恢复的高斯模糊核既能够用于从源图像制造模糊图像,鉴定图像是否被模糊润饰;又能够用于从模糊图像恢复出“干净”图像。

    一种基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法

    公开(公告)号:CN103164856A

    公开(公告)日:2013-06-19

    申请号:CN201310072601.9

    申请日:2013-03-07

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 本发明公开了一种基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法,包括以下步骤:步骤A、提取待检测视频的关键帧和各关键帧所对应的非关键帧;步骤B、对于步骤A中所提取出的每一幅关键帧,确定该关键帧的复制区域和粘贴区域,得到各关键帧的复制粘贴检测结果图;步骤C、根据各关键帧的复制粘贴检测结果,利用稠密SIFT流算法得到待检测视频的复制粘贴检测结果。相比现有技术,本发明算法复杂度较低,能够准确地检测出视频中的复制粘贴伪造区域,对刚体目标检测具有较好的鲁棒性。

    一种基于通用可扩展固件接口的固件系统远程更新方法

    公开(公告)号:CN103164244A

    公开(公告)日:2013-06-19

    申请号:CN201310083929.0

    申请日:2013-03-15

    IPC分类号: G06F9/445 H04L29/08

    摘要: 本发明提出了一种基于通用可扩展固件接口的固件系统远程更新方法,所述方法采用客户服务器结构,包括服务器和客户机,所述客户服务器结构在UEFIBIOS上实现网络协议栈,客户机通过网络和所述服务器进行数据传输;所述远程更新方法包括两个方法:一是服务器发起对客户机UEFIBIOS远程升级方法,二是客户机发起的UEFIBIOS远程升级方法;所述方法不需要移动设备的辅助,利用服务器通过网络实现UEFIBIOS的远程升级,减少了人力,降低了成本,实现对UEFIBIOS升级的良好管理。

    一种基于Transformer的物体语义边界分割方法

    公开(公告)号:CN118379488A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410275056.1

    申请日:2024-03-11

    摘要: 本发明公布了一种基于Transformer的物体语义边界分割方法,通过综和利用图像全局上下文特征和局部特征以提取清晰的物体语义边界。方法包括全局上下文特征提取和局部特征抽取。使用全局transformer编码器获取从粗粒度图像划分区域集全局上下文特征;应用局部transformer编码器对区域细分的子区域集抽取局部特征。Transformer编码器由多个子transformer编码器构成,子transformer编码器包含多头自注意力操作MSA、多层感知器MLP和两个归一化层LN。通过特征融合将全局上下文特征和局部特征融合,输入决策头中进行语义边界预测。本发明所述包括三个主要模块,1)使用全局transformer编码器抽取粗粒度图像划分区域集的全局上下文特征;2)使用局部transformer编码器在细粒度的图像划分区域抽取局部特征;3)通过特征融合模块将全局上下文特征和局部特征融合,输入决策头进行边缘预测。