龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为一种基于物体级SLAM的从单目视频重建多个物体的方法。在单目SLAM中利用具有形状参数的超二次曲面表示物体，通过充分利用物体的外观和几何信息，准确估计物体位姿并自适应于不同的物体形状；采用轻量级的数据关联策略将多视图中的物体观测正确关联到对象地标，充分利用了物体的稀疏点云与图像观测信息并具备实时性；将神经辐射场与物体级SLAM耦合起来，以在线定位物体的同时隐式的学习其稠密几何。发明为每个检测到的物体创建单独的隐式模型，并随着新观察视角的添加动态且并行的训练它们；高性能实现允许为每个物体实例关联解耦的图像块训练数据，其可在线进行增量训练并快速收敛。
主权项：1.一种基于物体级SLAM的从单目视频重建多个物体的方法，其特征在于，包括：Part1：物体级SLAM构建单目物体级SLAM系统框架，包括两个并行运行的线程与一组由稀疏点云和物体地标组成的地图；对于单目视频流输入，根据RGB图像得到每一帧图像的包围框以及物体类标签，将其作为语义观测输入到单目物体级SLAM系统；通过输入语义观测，解耦物体的位姿和形状，在并行的跟踪线程和建图线程中估计相机位姿以及物体的位姿和尺寸；Part2：多物体NeRF根据物体级SLAM得到的包围框、相机位姿以及物体的位姿和尺寸，为每一个检测到的实际物体构建一个多分辨率哈希编码的轻量级神经辐射场，隐式的学习物体的稠密几何，并实时接受新的观测以进行多物体并行训练，即多个辐射场从各自的训练图像上并行计算；最后从辐射场中提取可视化的网格表示，并通过物体位姿变换到全局坐标系，从而构建完整的、具备形状重建的稠密物体级地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于物体级SLAM的从单目视频重建多个物体的方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号