章国锋
- 作品数:90 被引量:275H指数:6
- 供职机构:浙江大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术生物学更多>>
- 一种同时定位与地图构建方法
- 本发明公开了一种同时定位与地图构建方法,该方法能够可靠地处理强烈旋转和快速运动。该方法提出了一种基于关键帧的同时定位与地图构建算法框架,能够支持快速的局部地图扩张。在此框架下,提出一种新的基于多个单应矩阵的特征跟踪方法,...
- 章国锋鲍虎军刘浩敏
- 一种针对存在循环回路的图像序列的特征点匹配方法
- 本发明公开了一种针对存在循环回路的图像序列的特征点匹配方法,包括如下步骤:1)从图像序列中的每一帧图像上提取特征点;2)在图像序列的连续帧之间进行两遍特征匹配,生成与场景三维点对应的特征轨迹;3)根据与场景三维点对应的特...
- 章国锋鲍虎军董子龙
- 文献传递
- 一种基于原子力显微镜的微纳结构三维重建方法
- 本发明提出了一种基于原子力显微镜的微纳结构三维重建方法,能够应用到超精密加工,微纳尺度制造,微纳结构测量等领域。首先采用原子力显微镜系统和标准探针,获取待测微纳样品在倾斜可旋转载物台和平面载物台上的多视角AFM扫描数据;...
- 章国锋陈远流陈硕彭茂
- 一种低带宽全局一致的多机稠密建图方法
- 本发明公开了一种低带宽全局一致性的多机稠密建图方法,属于三维视觉领域。在基于视觉特征的多机视觉里程计和以子地图的单机稠密地图优化方法的基础上,本发明将此两种方法组合并拓展,增加了以网格数据包作为中介数据格式的稠密地图传输...
- 章国锋鲍虎军刘翔宇崔兆鹏叶伟才田超然
- 一种基于对极几何的单目深度和位姿联合估计方法
- 本发明公开了一种基于对极几何的单目深度和位姿联合估计方法,属于三维视觉领域。本发明包括深度估计和位姿估计两个部分。深度估计模块是一个结合注意力机制的卷积网络模型;位姿估计过程使用稠密光流并筛选出精确的匹配点对,基于对极几...
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- 文献传递
- 基于动态感知的任意点跟踪网络的三维重建方法
- 本发明公开了一种基于动态感知的任意点跟踪网络的三维重建方法,实现了一种以视频为输入、估计平滑的相机轨迹的方法。该方法还可以为视频获得密集的点云并重建整个场景。传统的框架通过链接相邻帧的成对光流以获得点轨迹,该过程可能会引...
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- 三维视觉前沿进展被引量:24
- 2021年
- 在自动驾驶、机器人、数字城市以及虚拟/混合现实等应用的驱动下,三维视觉得到了广泛的关注。三维视觉研究主要围绕深度图像获取、视觉定位与制图、三维建模及三维理解等任务而展开。本文围绕上述三维视觉任务,对国内外研究进展进行了综合评述和对比分析。首先,针对深度图像获取任务,从非端到端立体匹配、端到端立体匹配及无监督立体匹配3个方面对立体匹配研究进展进行了回顾,从深度回归网络和深度补全网络两个方面对单目深度估计研究进展进行了回顾。其次,针对视觉定位与制图任务,从端到端视觉定位和非端到端视觉定位两个方面对大场景下的视觉定位研究进展进行了回顾,并从视觉同步定位与地图构建和融合其他传感器的同步定位与地图构建两个方面对同步定位与地图构建的研究进展进行了回顾。再次,针对三维建模任务,从深度三维表征学习、深度三维生成模型、结构化表征学习与生成模型以及基于深度学习的三维重建等4个方面对三维几何建模研究进展进行了回顾,并从多视RGB重建、单深度相机和多深度相机方法以及单视图RGB方法等3个方面对人体动态建模研究进展进行了回顾。最后,针对三维理解任务,从点云语义分割和点云实例分割两个方面对点云语义理解研究进展进行了回顾。在此基础上,给出了三维视觉研究的未来发展趋势,旨在为相关研究者提供参考。
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- 关键词:视觉定位三维几何建模
- 面向复杂三维场景的高质量纹理映射
- 为三维模型创建纹理贴图是真实感图形学领域的一个重要课题,然而现今针对大数据的复杂结构的自然场景的纹理映射方法还很少。本文提出了一种新的多视图纹理映射方法,能够利用多角度拍摄的图像序列为三维模型进行高真实感的纹理贴图。相比...
- 姜翰青王博胜章国锋鲍虎军
- 一种同时定位与稠密三维重建方法
- 本发明公开了一种同时定位与稠密三维重建方法,该方法能够鲁棒的处理快速运动和频繁回路闭合,在较大规模的场景下可以无限时间运行。该方法除了可以用来扫描高质量的三维模型,还可以满足虚拟现实和增强现实的需求。该方法提出了一种基于...
- 鲍虎军章国锋刘浩敏李晨
- 一种面向自动驾驶场景的双目语义SLAM方法
- 本发明公开了一种面向自动驾驶场景的双目语义SLAM方法,该方法能够在自动驾驶场景中,使车辆在准确跟踪自身在环境中位姿的同时,检测并跟踪场景中的其他车辆、行人等物体。该方法使用二次曲面作为三维物体的表达,与之前的方法仅可以...
- 章国锋鲍虎军徐鹏飞
- 文献传递