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一种基于相机的深度估计进行激光雷达点云过滤的方法
本发明实施例涉及一种基于相机的深度估计进行激光雷达点云过滤的方法,所述方法包括:获取第一点云数据集合;获取第一场景图像数据;使用深度估计模型,对第一场景图像数据进行深度图像转换生成对应的第一深度图像数据;对各个第二像素点数据的第二像素数据进行深度数据转换处理,生成对应的第一像素点深度数据;在第一点云数据集合中将与各个第二像素点匹配的第一点云数据标记为对应的第一匹配点云数据;对各个第二像素点数据对应的第一匹配点云数据进行有效点云数据标记处理;在第一点云数据集合中,将未被标记为有效点云数据的第一点云数据滤除。通过本发明方法,可以最大化去除点云集合中的无效信息,可以提高点云正确度、降低点云计算量。
图像处理方法、装置以及非易失性存储介质
本申请公开了一种图像处理方法、装置以及非易失性存储介质。该方法包括:获取多张图像,并将多张图像中每张图像的相同内容进行位置对齐,得到多张位置变换后的图像;对多张位置变换后的图像进行掩膜处理,得到多张包含相同区域内容的图像;基于多张包含相同区域内容的图像,确定多张图像中各张图像的清晰度参考信息;基于各张图像的清晰度参考信息,从多张图像中确定出清晰度满足预设条件的图像。通过本申请,解决了相关技术中从连续拍摄得到的多张图像中获取清晰画面的计算复杂度高、计算速度慢的问题。
一种基于动作配准的人物视频对齐方法
本发明公开了一种基于动作配准的人物视频对齐方法。该方法利用检测人体关键点作为动作配准基准点,对相似动作进行配准以抵消视频拍摄角度和画面旋转带来的影响,并通过自监督的时间循环一致性来进行视频对齐。为了实现这一目标,使用空间变换网络对人体所在区域进行校准,并获取对应人体关键点。此外,采用随机抽样一致性算法将识别到的人体特征点按误差最小原则进行筛选,用筛选得到的点将用于动作配准。最后,引入了一种自监督的时间循环一致性对齐算法,将动作配准后的视频与基准视频进行对齐。本发明可以在视频对齐和识别的数据集上提取具有判别性的特征表示,有效的提高了视频对齐问题的准确率。
图像处理方法及相关终端、设备和存储介质
本申请公开了一种图像处理方法及相关终端、设备和存储介质,其中,图像处理方法包括:终端获取拍摄装置拍摄得到的图像帧,其中,图像帧包括第一图像帧和第二图像帧;利用第一线程执行:将第一图像帧作为待配准图像,并将待配准图像与目标图像进行配准,以得到待配准图像的第一处理结果;利用第二线程执行:将第二图像帧作为待跟踪图像,并基于参考图像帧的参考处理结果、待跟踪图像与参考图像帧中的图像信息,以得到待跟踪图像的第二处理结果,其中,参考图像帧为在待跟踪图像之前的图像帧,参考处理结果是基于第一处理结果确定,第一线程和第二线程是异步处理的。通过该方法,提高了终端的响应速度,降低了延迟。
图像配准方法及相关装置、设备和存储介质
本申请公开了一种图像配准方法及相关装置、设备和存储介质,其中,该方法包括:获取目标图像和待配准图像;提取目标图像的若干第一特征点和待配准图像的若干第二特征点;基于第一特征点和第二特征点之间的匹配程度,选出至少一组第一匹配点对,其中,每组第一匹配点对包括第一特征点和第二特征点;基于第一匹配点对的方向信息,得到目标图像与待配准图像之间的最终变换参数。通过该方法,能够实现图像配准,且提高图像配准的准确性。
图像配准方法及相关装置、设备
本申请公开了一种图像配准方法及相关装置、设备,其中,图像配准方法包括:获取目标图像和待配准图像;生成预设形状的参考图像,并获取参考图像中的第一像素点的属性信息,其中,第一像素点的属性信息用于表示第一像素点是否位于目标图像;基于参考图像和待配准图像的图像信息以及属性信息,得到目标图像和待配准图像之间的配准参数。上述方案,能够实现任意形状的图像配准。
图像配准方法及相关装置、设备
本申请公开了一种图像配准方法及相关装置、设备,其中,图像配准方法包括:获取待配准图像和包含目标图像的参考图像;确定第一图像区域的第一偏转角度,并确定第二图像区域的第二偏转角度,其中,第一图像区域的至少部分像素点在参考图像中,第二图像区域的至少部分像素点在待配准图像中;基于第一偏转角度和第二偏转角度,得到候选配准参数;基于候选配准参数,得到目标图像与待配准图像之间的最终配准参数。上述方案,能够提高图像配准的准确性。
基于改进RIFT的多模遥感图像配准方法
本发明属于遥感图像配准技术领域,具体公开了一种基于改进RIFT的多模遥感图像配准方法,提出一种改进辐射不变特征变换RIFT方法,该算法利用图像的相位一致性信息代替图像的强度信息和梯度信息进行特征点检测,并使用基准图像和实时图像各自的相位一致性幅度的最大索引图进行特征描述,而且该方法的特征点检测过程不依赖于地理信息,并且对非线性辐射畸变表现出良好的鲁棒性。
建图方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备
本发明实施例是关于一种建图方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备,涉及计算机技术领域,该方法包括:计算当前图像帧所在时刻的里程计的位姿增量,并根据所述里程计的位姿增量判断所述当前图像帧是否为关键帧;在确定所述当前图像帧为所述关键帧时,提取所述当前图像帧的特征点,并根据所述当前图像帧的特征点与上一帧关键帧的特征点得到目标特征点匹配对;根据所述目标特征点匹配对以及与所述上一帧关键帧的特征点对应的历史地图点,计算所述当前图像帧在世界坐标系下的姿态旋转矩阵以及位置向量;根据所述姿态旋转矩阵以及位置向量生成新的地图点,并根据所述新的地图点对当前地图进行更新。本发明实施例提高了地图点的生成效率。
条纹投影测量点云逐点加权配准方法、设备和介质
本发明公开了条纹投影测量点云逐点加权配准方法、设备和介质,该方法将条纹投影轮廓术三维测量与后续点云配准技术相结合;条纹投影轮廓术中的相位精度可由条纹背景项、条纹对比度等指标表征,且相位精度与三维测量精度正相关,从而条纹背景项、条纹对比度等指标可表征三维点云数据质量;依据条纹背景项、条纹对比度等指标建立拼接加权因子,进行逐点加权的ICP配准,通过逐点加权的约束作用,增大拼接过程中高精度点的权重,提高点云整体配准精度。