公开(公告)号：CN117496141A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311343116.0

申请日：2023-10-17

申请人： 重庆理工大学

发明人： 鲁云花 ,  张鼎 ,  曾康力 ,  何显中 ,  郭永豪

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06T3/047 ,  G06T11/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/0985

摘要： 本发明涉及轮胎涉水深度检测技术领域，尤其涉及一种基于车辆轮胎语义分割的轮胎涉水深度检测方法。步骤如下：S1：从车辆两侧的后视镜下方的鱼眼摄像头采集到实时视频提取图像；S2：对步骤S1得到的图像进行预处理；S3：利用轮胎分割网络对预处理后的图像进行车辆轮胎识别和语义分割。本发明提供的一种基于车辆轮胎语义分割的轮胎涉水深度检测方法，通过神经网络的训练，能够比较精确的分割出入水轮胎未没入水面的部分，通过换算将分割出来的部分转变成像素个数，计算没入水面的轮胎部分占整个轮胎像素个数的百分比，得到没入水面轮胎占整个轮胎的百分比，经过换算将百分比映射成轮胎入水的高度即为轮胎涉水高度，在使用时成本低廉、误差小。

公开(公告)号：CN118334385A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410365978.1

申请日：2024-03-28

申请人： 重庆理工大学

发明人： 鲁云花 ,  张鼎 ,  何显中

IPC分类号： G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

摘要： 本发明公开了双目立体匹配中基于多尺度融合的注意力代价体构建方法，涉及端到端的双目拍摄技术领域。本发明至少包括以下步骤：步骤1：读取图像数据，进行图像预处理；步骤2：使用类残差网络对预处理后的图像进行多尺度特征提取；步骤3：根据提取出的图像特征构建多尺度的相关性连接匹配代价体和串联连接匹配代价体。本发明通过多尺度代价体融合的方法，能够得到更丰富的特征，扩大感受野，增强对复杂场景的感知能力，从而降低立体匹配的错误率。并且通过对常规匹配代价体的改进，也能够减少匹配过程中的错误率，同时相较于单纯的串联连接和相乘连接匹配代价体，改进后的匹配代价体在集两种方法的优点之外，大大缓解了两种方法的局限性。

公开(公告)号：CN117237665A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311191506.0

申请日：2023-09-15

申请人： 重庆理工大学

发明人： 鲁云花 ,  何显中 ,  张鼎 ,  张庆伟

IPC分类号： G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及立体匹配技术领域，尤其涉及一种用于立体匹配的CNN融合Transformer的特征提取方法。步骤如下：S1：获取立体匹配所需的左右图像；S2：图像增强；S3：使用CNN分支获取图像局部特征；S4：使用transformer分支获取特征之间远距离依赖关系S5：使用特征融合模块融合CNN分支和transformer分支的特征；S6：将融合得到的特征输入后续立体匹配模块。本发明提供的一种用于立体匹配的CNN融合Transformer的特征提取方法，通过方法的改进，能够降低立体匹配错误率，同时相较于单纯的CNN特征提取或者Transformer特征提取，改进后提取的特征兼具局部性和全局性，能够让特征鲁棒性更强，信息更丰富，增强后续模块效果，降低立体匹配错误率。