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最新技术
用于基于图像的定位的方法、系统和介质
本申请提供了用于基于图像的定位的方法、系统和介质。一种计算机实现的方法,包括以下步骤:将被划分为区域的环境的训练图像应用于神经网络,并且执行分类以基于区域中的最接近区域标记测试图像;根据与最接近区域匹配的取回的训练图像和测试图像的姿态信息提取特征;通过对最接近区域的地图点进行三角化来对所提取的特征进行光束法平差以生成重投影误差,并且最小化重投影误差以确定测试图像的最佳姿态;并且对于最佳姿态,提供指示处于最佳姿态的测试图像在环境内的位置或位置概率的输出。
特征图像识别定位方法及系统
本申请公开了一种特征图像识别定位方法,该方法包括:通过摄像头拍摄的画面扫描识别所画面中的特征图像;在所述画面中所述特征图像所在区域选取预设数量的特征点;通过hitTest方法分别得到所述预设数量的特征点的三维坐标;根据所述三维坐标分别计算所述预设数量的特征点与所述摄像头的距离,并根据计算出的距离判断对所述特征图像的定位是否有效;当根据计算出的距离判断对所述特征图像的定位有效时,根据所述预设数量的特征点创建锚点,将锚点坐标作为所述特征图像的三维坐标。本申请还公开了一种特征图像识别定位系统、装置和计算机可读存储介质。由此,能够在增强图像功能中快速准确得到特征图像空间位置。
一种目标物体的位姿估计方法和系统、机器人
一种目标物体的位姿估计方法和系统、机器人,其中位姿估计方法包括:获取待处理图像;将待处理图像输入一目标检测网络中以得到目标检测结果图像;将目标检测结果图像输入训练好的视图重建模型中以得到三维重建图像,三维重建图像包括三个通道,用于表示像素对应的三维坐标;根据像素的二维坐标和对应的三维坐标计算变换矩阵;根据变换矩阵计算得到等效轴角和等效旋转轴,从而得到目标物体的位姿。由于通过训练得到视图重建模型,用于建立图像中像素的二维坐标和对应的三维坐标的映射关系,通过视图重建模型能够得到覆盖目标物体的三维重建图像,得到每个像素对应的三维坐标,可以适应低纹理、具有反光表面或者有部分被遮挡的物体的位姿估计。
基于人眼瞳孔的吸毒判别方法
本公开提供了一种基于人眼瞳孔的吸毒判别方法,包括:利用图像捕获装置获取被测人员的人眼图像;确定被测人员的类型是第一类型还是第二类型;在确定被测人员的类型是第一类型的情况下,执行:计算被测人员的眼睛的面积S-1和瞳孔的面积S-3;计算瞳孔的面积S-3与眼睛的面积S-1之间的比值;以及基于比值确定被测人员是否有吸毒嫌疑;在确定被测人员的类型是第二类型的情况下,执行:获得被测人员的瞳孔最大时的时刻t-1、以及瞳孔最小时的时刻t-2;计算瞳孔从最大变为最小所经历的时间t-1-t-2;以及基于所经历的时间确定所述被测人员是否有吸毒嫌疑。本公开还提供了一种基于人眼瞳孔的吸毒判别装置、一种电子设备和一种非暂时性计算机可读介质。
车辆损伤区域的测量方法和装置
本发明提供一种车辆损伤区域的测量方法和装置,涉及人工智能领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习技术,应用于车辆定损场景中。其中,方法包括:获取车辆的待处理图像;根据待处理图像获得待处理图像中车辆的损伤区域;根据待处理图像获得待处理图像包括的关键点在待处理图像中的第一位置信息;根据待处理图像包括的关键点和第一位置信息,确定待处理图像与第一拟合平面之间的变换关系;根据变换关系获得损伤区域在第一拟合平面中的投影区域;对投影区域进行测量,获得测量结果。通过在车辆局部外表面拟合的平面中获得损伤区域对应的投影区域,测量投影区域可以获得损伤区域的定量值,提升了损伤区域的定损精度和效率。
基于CNN的双极化通道融合舰船尺寸估计方法
本发明属于雷达技术领域,公开了一种基于CNN的双极化通道融合舰船目标尺寸估计方法,首先将训练样本输入到卷积神经网络CNN的舰船目标尺寸估计网络框架中进行训练,得到训练好的卷积神经网络框架,将测试样本输入到训练好的卷积神经网络框架中,得到舰船目标尺寸估计结果;该方法可以提高在中低分辨情况下的目标尺寸估计的性能,从而提高目标尺寸估计的精度,能够融合SAR舰船图像的双极化通道信息,可用于SAR图像解译以及SAR图像舰船目标的识别与分类。
一种基于密集椭圆模型的人体尺寸计算方法
本发明提供了一种基于密集椭圆模型的人体尺寸计算方法,本方法可以从根据二维图像重建的三维人体模型上选取测量基准点并计算尺寸。本发明首先利用一个标准的三维SMPL模板模型找出常用人体测量辅助点(也称测量基准点);然后根据模型测量辅助点选取构成身体跟部分尺寸对应的、具有高度相关性的测量点列。最后对于不同类型的尺寸设计不同的尺寸计算方法,获取到38个人体尺寸数据。尤其针对封闭的围度尺寸,我们采用密集椭圆模型根据点列及夹角信息计算构成围度的每段椭圆段的长度并累加。通过实验证明,本发明提供的技术方案相比与传统基于三维人体模型的尺寸计算方法,能极大提高尺寸拟合和计算的准确率,并且在面对不同体型的人体时具有更高的鲁棒性。
一种光谱反射率的确定方法、装置及设备
本申请适用于光学技术领域,提供了一种光谱反射率的确定方法,包括:获取配准深度图和目标光谱图像;从配准深度图中获取目标点的深度信息,并获取目标点的第一灰度值;根据目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息,计算得到目标点的三维坐标信息;根据目标点的邻域点确定目标点对应的法线向量信息;将三维坐标信息和法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型,得到第二灰度值;获取漫反射板的反射率,根据漫反射板的反射率、第一灰度值和第二灰度值计算目标点的反射率。上述方法,避免了待测物体接收的辐照度与漫反射板接收的辐照度在某些场景下差异大,避免了光谱反射率在计算时的误差。
图像处理方法、装置和设备
本公开公开了一种图像处理方法,涉及图像处理领域,尤其涉及智能抠图领域。具体实现方案为:获取包含目标对象的第一图像,所述第一图像是在第一照明状态下采集的;获取包含所述目标对象的第二图像,所述第二图像是在第二照明状态下采集的;根据第一图像和第二图像,确定针对所述目标对象的蒙版图像;以及合成所述蒙版图像与第一图像,获得针对所述目标对象的合成图像。本公开还提供了一种图像处理装置、一种电子设备、一种图像处理设备、一种存储有计算机指令的非瞬时性计算机可读存储介质及一种计算机程序产品。
一种基于跳跃连接式生成对抗网络的相位展开方法
本发明属于光学三维测量领域,具体涉及一种基于跳跃连接生成对抗网络的相位展开方法,其方法包括:S1建立生成对抗网络,所述生成对抗网络包括生成模型和对抗模型;所述生成模型包括编码器和解码器;所述编码器与所述解码器跳跃式连接;S2获取训练集对所述生成对抗网络进行训练,当生成对抗网络的损失函数的结果收敛时,训练结束;S3将待解析的截断相位图输入到经过步骤S2训练完成后的生成对抗网络,输出生成相位图;本发明的生成对抗网络的梯度反向传播能力强,训练时间短;使用本发明提出的生成对抗网络得到的生成相位图的精细程度高,误差小,同时本发明的生成对抗网络速度快,精度高。