浙江大學何賽靈獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利基于深度學習的高光譜和激光雷達4D防抖融合方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114882329B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210394912.6,技術領域涉及:G06V10/80;該發明授權基于深度學習的高光譜和激光雷達4D防抖融合方法及系統是由何賽靈;馬騰飛;付帥設計研發完成,并于2022-04-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于深度學習的高光譜和激光雷達4D防抖融合方法及系統在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于深度學習的高光譜和激光雷達4D防抖融合方法及系統。所述方法:1)激光雷達采集得到的點云首先通過已知內參進行3D?2D空間變換,生成深度圖;2)該深度圖和高光譜圖像被一起輸入進HLFN(高光譜相機和激光雷達融合網絡)中,HLFN分別對高光譜和深度圖進行特征提取并對二者進行特征融合,根據融合后的特征計算出旋轉向量r和平移向量t;3)將旋轉向量r變換成旋轉矩陣R,最終生成一個預測變換矩陣T;4)原始點云再通過預測變換矩陣T進行3D?3D空間變換,生成校正點云;5)校正點云與高光譜圖像處于同一坐標系下,融合生成最終的4D融合數據。本發明可實現在設備機械抖動條件下快速精確采集高光譜形貌4D融合信息,可應用于多領域。
本發明授權基于深度學習的高光譜和激光雷達4D防抖融合方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于深度學習的高光譜和激光雷達4D防抖融合方法,其特征在于:步驟如下:1)激光雷達采集得到的點云首先通過已知內參進行3D-2D空間變換,生成相應的深度圖;2)該深度圖和高光譜圖像被一起輸入進高光譜相機和激光雷達融合網絡HLFN中,HLFN分別對高光譜和深度圖進行特征提取并對二者進行特征融合,根據融合后的特征計算出旋轉向量r和平移向量t;3)將旋轉向量r通過羅德里格斯公式變換成旋轉矩陣R,最終生成一個預測變換矩陣T,該矩陣指明了高光譜相機與激光雷達之間的外參關系;4)原始點云再通過預測變換矩陣T進行3D-3D空間變換,生成校正點云;5)校正點云與高光譜圖像處于同一坐標系下,二者融合生成最終的4D融合數據;所述HLFN訓練方法,步驟如下:2.1)用真實變換矩陣對點云進行3D-3D空間變換,并與高光譜圖像融合,得到對照點云、對照深度圖和對照光譜圖;2.2)將點云和高光譜圖像按照所述的步驟1)至步驟3)計算得出預測變換矩陣;2.3)用預測變換矩陣對點云進行3D-3D空間變換,并與高光譜圖像融合,得到校正點云、校正深度圖和校正光譜圖;2.4)對照點云和校正點云之間形成幾何損失約束,對照深度圖和校正深度圖之間形成光度損失約束,對照光譜圖和校正光譜圖之間形成光譜損失約束;2.5)最終的損失是2.4)中所述三個損失之和,并由三個超參數平衡它們;2.6)通過反向傳播,HLFN網絡參數不斷迭代訓練,使損失函數最小化。
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