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公开(公告)号：CN115346058B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211276432.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 西南交通大学
IPC: G06V10/74
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理中的影像匹配技术领域，其目的在于提供一种直线特征匹配方法、系统、电子设备及介质。基于本发明中的直线特征匹配方法，包括：在得到更新后候选匹配直线对集合Mc3后，先通过可靠性验证，从更新后候选匹配直线对集合Mc3中找到可靠匹配直线对和待确认匹配直线对，并得到对应的可靠匹配集合Mf1和待确认匹配集合Mp，再基于可靠匹配集合Mf1中的可靠匹配直线对为待确认匹配集合Mp中的待确认匹配直线对构建拓扑几何约束，以判断待确认匹配集合Mp中待确认匹配直线对的可靠性，以便进一步获取待确认匹配集合Mp中的可靠匹配直线对，由此提升直线特征匹配的效果。
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公开(公告)号：CN116246038B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310526283.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 西南交通大学 , 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
Abstract: 本发明属于三维重建技术领域，其目的在于提供一种多视影像三维线段重建方法、系统、电子设备及介质。本发明能够高效地重建高场景覆盖度的三维线段，不仅可以用于构建准确的线框模型，还能用于构建约束来优化基于点云的三维网格模型。具体地，在进行二维线段匹配时，本发明通过利用先验信息来减小二维线段匹配的搜索范围，将候选线段匹配的搜索范围大大缩小，有助于提高二维线段匹配的效率、精度和召回率，从而提高三维线段的重建效率和空间覆盖率；然后为每个二维线段确定唯一的三维估计结果；最后生成三维线段。本发明避免了多视影像中一些不可靠、不准确的冗余候选匹配对重建三维线段精度的影响，同时保证了三维线段重建的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116246038A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310526283.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 西南交通大学 , 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
Abstract: 本发明属于三维重建技术领域，其目的在于提供一种多视影像三维线段重建方法、系统、电子设备及介质。本发明能够高效地重建高场景覆盖度的三维线段，不仅可以用于构建准确的线框模型，还能用于构建约束来优化基于点云的三维网格模型。具体地，在进行二维线段匹配时，本发明通过利用先验信息来减小二维线段匹配的搜索范围，将候选线段匹配的搜索范围大大缩小，有助于提高二维线段匹配的效率、精度和召回率，从而提高三维线段的重建效率和空间覆盖率；然后为每个二维线段确定唯一的三维估计结果；最后生成三维线段。本发明避免了多视影像中一些不可靠、不准确的冗余候选匹配对重建三维线段精度的影响，同时保证了三维线段重建的可靠性。
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公开(公告)号：CN115346058A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276432.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 西南交通大学
IPC: G06V10/74
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理中的影像匹配技术领域，其目的在于提供一种直线特征匹配方法、系统、电子设备及介质。基于本发明中的直线特征匹配方法，包括：在得到更新后候选匹配直线对集合Mc3后，先通过可靠性验证，从更新后候选匹配直线对集合Mc3中找到可靠匹配直线对和待确认匹配直线对，并得到对应的可靠匹配集合Mf1和待确认匹配集合Mp，再基于可靠匹配集合Mf1中的可靠匹配直线对为待确认匹配集合Mp中的待确认匹配直线对构建拓扑几何约束，以判断待确认匹配集合Mp中待确认匹配直线对的可靠性，以便进一步获取待确认匹配集合Mp中的可靠匹配直线对，由此提升直线特征匹配的效果。
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公开(公告)号：CN118644784B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411123705.2
申请日：2024-08-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种融合注意力机制的多尺度特征聚合点云建筑物提取方法，涉及建筑物提取技术领域，采用编码器‑解码器结构实现，所述的方法包括：在编码阶段采用基于残差结构的局部特征提取模块对局部特征进行提取；采用基于强化语义信息的边界点处理模块对边界进行处理；在解码阶段采用基于全局维度感知的特征聚合模块对特征进行聚合，最后通过全连接层预测每个点的类别；本发明能够实现建筑物点云的准确提取，有效减少小型低矮房屋被漏提取的数量，建筑物提取结果更加完整。
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公开(公告)号：CN117011350A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310995265.9
申请日：2023-08-08
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁第一勘察设计院集团有限公司 , 西南交通大学
IPC: G06T7/33 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于摄影测量与计算机视觉技术领域，其目的在于提供一种倾斜航空影像与机载LiDAR点云特征匹配方法。本发明可解决航空倾斜影像与机载LiDAR点云特征匹配问题，避免了因将机载LiDAR点云或者航空倾斜影像进行维度变化，而造成匹配精度损失，特征匹配结果的可靠性得以提升，适用于具有大量数据的复杂场景和精度要求较高的应用场景。
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公开(公告)号：CN118644784A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411123705.2
申请日：2024-08-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种融合注意力机制的多尺度特征聚合点云建筑物提取方法，涉及建筑物提取技术领域，采用编码器‑解码器结构实现，所述的方法包括：在编码阶段采用基于残差结构的局部特征提取模块对局部特征进行提取；采用基于强化语义信息的边界点处理模块对边界进行处理；在解码阶段采用基于全局维度感知的特征聚合模块对特征进行聚合，最后通过全连接层预测每个点的类别；本发明能够实现建筑物点云的准确提取，有效减少小型低矮房屋被漏提取的数量，建筑物提取结果更加完整。
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