杭州電子科技大學李竹獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于雙目視覺與深度學習的深海表生礦產(chǎn)地形重建方法獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN118379445B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202410459537.8,技術領域涉及:G06T17/05;該發(fā)明授權一種基于雙目視覺與深度學習的深海表生礦產(chǎn)地形重建方法是由李竹;李蕊;劉圓圓;于海濱;彭時林;史劍光設計研發(fā)完成,并于2024-04-17向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本一種基于雙目視覺與深度學習的深海表生礦產(chǎn)地形重建方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了基于雙目視覺與深度學習的深海表生礦產(chǎn)地形重建方法,包括以下步驟:S10,通過固定基線距離的雙目相機拍攝原始RGB圖像;S20,通過綠色線激光掃描獲得深度真值數(shù)據(jù);S30,將原始RGB圖像與深度真值數(shù)據(jù)經(jīng)過對齊算法對齊;S40,使得原始RGB圖像與深度真值數(shù)據(jù)之間進行像素級配準,從而獲得一套完整的RGB?D數(shù)據(jù)集;S50,將RGB?D數(shù)據(jù)集用于三維雙目深度感知網(wǎng)絡的訓練與測試;S60,生成深海表生礦產(chǎn)三維點云數(shù)據(jù),從而恢復出深海表生礦產(chǎn)三維地形圖。本發(fā)明針對深海表生礦產(chǎn)密集分布的特性,設計了一個可以精細化特征提取過程的水下雙目深度感知網(wǎng)絡,并最終利用該網(wǎng)絡以及RGB?D數(shù)據(jù)集獲得精準的深海表生礦產(chǎn)三維地形點云數(shù)據(jù)。
本發(fā)明授權一種基于雙目視覺與深度學習的深海表生礦產(chǎn)地形重建方法在權利要求書中公布了:1.一種基于雙目視覺與深度學習的深海表生礦產(chǎn)地形重建方法,其特征在于,包括以下步驟: S10,通過固定基線距離的雙目相機拍攝原始RGB圖像; S20,通過綠色線激光掃描獲得深度真值數(shù)據(jù); S30,將原始RGB圖像與深度真值數(shù)據(jù)經(jīng)過對齊算法對齊; S40,使得原始RGB圖像與深度真值數(shù)據(jù)之間進行像素級配準,從而獲得一套完整的RGB-D數(shù)據(jù)集; S50,將RGB-D數(shù)據(jù)集用于三維雙目深度感知網(wǎng)絡的訓練與測試; S60,生成深海表生礦產(chǎn)三維點云數(shù)據(jù),從而恢復出深海表生礦產(chǎn)三維地形圖; 所述S10和S20包括以下步驟: S11,利用相距一定距離的線激光投射器和水下相機,將綠色線激光投射于礦產(chǎn)樣品表面; S12,由激光器與水下相機組成的掃描系統(tǒng)成固定角度和距離放置在固定裝置上,并隨滑軌一起運動; S13,在深度數(shù)據(jù)采集之前,通過對水下相機、光平面以及滑軌移動速度的分別標定獲得校準后的線激光掃描系統(tǒng)模型; S14,水下相機標定使用單目相機標定算法獲取到相機內外參數(shù)據(jù); S15,光平面標定從兩張不同高度拍攝的激光線圖像中通過二值化分離出激光線并篩選出一系列坐標點記為; S16,根據(jù)相機標定時生成的內外參矩陣將這些坐標轉換為世界坐標記為; S17,利用最小二乘法擬合出光平面; 所述S13中移動速度的標定為了獲取相機拍攝前后兩幀之間掃描平臺移動的距離和方向,該方法先將標定板放置在某一起始位置并利用相機拍攝一張圖像;然后將整個激光掃描系統(tǒng)移動一段距離,待整個系統(tǒng)穩(wěn)定后拍攝第二張標定板圖像并記錄整個系統(tǒng)的運動時間t;最后根據(jù)前后兩張標定板圖像求得整個系統(tǒng)的運動速度: ; 其中,fps為相機幀率,運動方向由第一張圖像中標定板中心指向第二張標定板中心,當激光線投射到不同高度的樣品和沉積物上時,其形成了由被測物體所調制的光條,從而落于光平面不同位置; 將激光線從視頻幀圖像中提取后,根據(jù)激光線中心像素坐標和擬合出的光平面方程求解出激光線中心點對應的世界坐標; 根據(jù)兩幀之間的時間差t和平臺的移動速度v可求得兩幀圖像之間的真實物理距離:; 將每幀數(shù)據(jù)激光線中心點的世界坐標按照實際物理距離進行拼接,從而得到水底對應的真值深度數(shù)據(jù)。
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