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舵敏智能科技(苏州)有限公司王潇获国家专利权

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龙图腾网获悉舵敏智能科技(苏州)有限公司申请的专利一种自监督的端到端视觉重建方法和系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120182503B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510641272.8,技术领域涉及:G06T17/00;该发明授权一种自监督的端到端视觉重建方法和系统是由王潇;宗文豪设计研发完成,并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

一种自监督的端到端视觉重建方法和系统在说明书摘要公布了:本申请提供一种自监督的端到端视觉重建方法和系统,涉及计算机视觉处理技术领域。该方法包括:首先获取多相机参数及不同视角图像数据,包括各相机的焦距、镜头畸变和主坐标点数据,以及第一相机当前帧与第二相机参考帧像素点坐标,接着构建端到端训练模型,通过计算当前帧与参考帧像素点重投影误差,利用高斯牛顿迭代法求解参数更新量,迭代优化相机位姿、像素对应关系和深度数据,待重投影误差收敛后,结合所得数据集重建三维坐标并转换拼接,以实现三维场景重建。实施该方案,可以实现在不依赖人工标注的情况下实现端对端的自监督训练,进而实现三维视觉重现。

本发明授权一种自监督的端到端视觉重建方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种自监督的端到端视觉重建方法,应用于视觉重建系统,其特征在于,所述方法包括: S1、获取多个相机参数和拍摄覆盖目标图像的不同视角下的图像数据,所述相机参数包括焦距数据、镜头畸变参数和主坐标点数据,所述图像数据至少包括第一相机拍摄的当前帧像素点和第二相机拍摄的参考帧像素点; S2、获取由第一相机拍摄目标对象的当前帧像素点坐标,和由第二相机从不同方向拍摄目标对象的与所述当前帧像素点相对应的参考帧像素点坐标; S3、构建端到端训练模型,所述端到端训练模型是通过计算所述当前帧像素点与参照帧像素点之间的重投影误差,以对多个相机的位姿数据、图像数据上像素点之间的对应关系和初始像素深度数据进行迭代训练的模型; S4、重复步骤S3直至所述重投影误差趋向收敛,获得最终像素点对应关系数据集、最终相机位姿数据集和最终像素深度数据集; S5、结合所述最终像素点对应关系数据集和所述最终像素深度数据集重建三维坐标; S6、结合所述最终相机位姿数据集对所述三维坐标进行转换与拼接,以重建三维场景; 在构建端到端训练模型,所述端到端训练模型是通过计算所述当前帧像素点与所述参照帧像素点之间的重投影误差,以对多个相机的位姿数据、图像数据上像素点之间的对应关系和初始像素深度数据进行迭代训练的模型的步骤,具体包括:S31、以当前帧像素点坐标计算当前帧上像素点在三维坐标的逆投影坐标x,y,z,其表达式如下: 其中fu和fv分别是所述第一相机在u和v方向的焦距,所述第一相机的第一主点坐标为cu,cv,mx和my分别表示在u和v方向上所述当前帧像素点坐标相对于所述第一主点坐标的归一化偏移量,α和β是相机镜头畸变参数,mz是在考虑镜头畸变情况下的一个中间变量,md是综合了mx、my和mz的变量; S32、计算所述逆投影坐标在参考帧上的投影坐标U,V,其表达式如下: 其中fU和fV是所述第二相机在U和V方向的焦距数据,所述第二相机的第二主点坐标为cU,cV,d是将所述逆投影坐标在镜头畸变情况下的一个中间变量; S33、计算重投影误差E: 其中Pj是当前帧像素点Pi在所述参考帧上的对应点坐标,p′ij是所述当前帧像素点Pi在所述参考帧上的第二投影坐标,O表示有效像素点对应关系的集合,wij表示对应关系i,j的可靠性程度; S34、使用高斯牛顿迭代法求解获取参数更新量; 根据所述参数更新量对多个相机的位姿数据、初始像素对应关系和多个初始像素深度数据进行优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人舵敏智能科技(苏州)有限公司,其通讯地址为:215163 江苏省苏州市高新区科灵路78号软件园3号楼303室;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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