CN111127540B - 一种三维虚拟空间自动测距方法及系统 - Google Patents
一种三维虚拟空间自动测距方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111127540B CN111127540B CN201911353690.8A CN201911353690A CN111127540B CN 111127540 B CN111127540 B CN 111127540B CN 201911353690 A CN201911353690 A CN 201911353690A CN 111127540 B CN111127540 B CN 111127540B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point cloud
- depth information
- cloud data
- optimized
- dimensional model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 9
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N Adamantane Natural products C1C(C2)CC3CC1CC2C3 ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000000137 annealing Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
- G06T7/593—Depth or shape recovery from multiple images from stereo images
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/22—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring depth
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C3/00—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/006—Mixed reality
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20228—Disparity calculation for image-based rendering
Abstract
一种三维虚拟空间自动测距方法，包括如下步骤：S1、获取目标场景的深度信息；S2、利用三角测量法从深度信息中获取第一点云数据和第一三维模型，并且将第一点云数据和第一三维模型存入系统知识训练库；S3、利用初始深度学习模型从深度信息中获取第二点云数据和第二三维模型，并且将第二点云数据和第二三维模型存入系统知识训练库；S4、利用系统知识训练库对初始深度学习模型进行训练得到优化深度学习模型；S5、利用优化深度学习模型生成目标场景的优化点云数据和优化三维模型，并且从优化点云数据中提取出精确空间墙角点云、从优化三维模型中提出距离尺寸信息。本发明提供一种三维虚拟空间自动测距方法及系统，算法简单，计算成本小，精度高。
Description
【技术领域】
本发明涉及自动测距技术领域，具体的说是一种三维虚拟空间自动测距方法及系统。
【背景技术】
伴随着智能家居、工业4.0、计算机辅助医疗以及VR/AR的蓬勃兴起，越来越多的场景需要高精度、低成本的三维空间测量技术。
三维空间测量技术最主要的应用场景有两类：第一类是解决对物体的尺寸、方位、姿态进行高精度测量，这个在文物、工艺品、工业、医疗以及对精度要求比较高的商业级应用领域会特别多，第二类是在需要方便、快捷、准确的人机交互领域提供高性价比的人机交互技术，这个在场景建模、工业机器人控制、以及VR/AR领域是非常重要的。
常见的三维空间测量与定位方案大致分为激光和视觉两大类，里面细分来看，包括：ToF、结构光、双目、单目测量等。代表性的三维空间测量与定位方案是加拿大NDI公司的OptoTrack系统。该系统需要在被测量物体上贴上发光标记点，并采用视觉方案来进行空间定位，其测量和定位精度可达到0.1mm。但由于需要在被测量物体上贴标记点，所以其适用于离线测量，不适用于在线测量。
基于计算机视觉的motiondetection方案，但这种方案由于仅仅检测图像的像素级亮度，不能识别高层图像语义，所以会引起很多误报，例如天空中阳光被云层遮挡等，都可能引起虚报。
在VR领域中，目前HTC、Oculus和索尼都提供了基于激光、单目视觉和双目视觉的outside-incontroller及其追踪方案，微软的Holographic项目也提供了inside-out的controller及其追踪方案。虽然目前的方案中，已经对定位精度做的比较好了，但是成本一直居高不下。
【发明内容】
为了解决现有技术中的不足，本发明提供一种三维虚拟空间自动测距方法及系统，算法简单，计算成本小，精度高。
为了实现上述目的，本发明采用的具体方案为：一种三维虚拟空间自动测距方法，包括如下步骤：
S1、获取目标场景的深度信息；
S2、利用三角测量法从所述深度信息中获取第一点云数据和第一三维模型，并且将所述第一点云数据和所述第一三维模型存入系统知识训练库；
S3、利用初始深度学习模型从所述深度信息中获取第二点云数据和第二三维模型，并且将所述第二点云数据和所述第二三维模型存入所述系统知识训练库；
S4、利用所述系统知识训练库对所述初始深度学习模型进行训练得到优化深度学习模型；
S5、利用所述优化深度学习模型生成目标场景的优化点云数据和优化三维模型，并且从所述优化点云数据中提取出精确空间墙角点云、从所述优化三维模型中提取出距离尺寸信息。
优选地，S1中，采用双球幕相机获取所述深度信息。
优选地，S2的具体方法为：
S2.1、基于所述深度信息生成所述目标场景的视差图；
S2.2、基于所述视差图以及三角测量原理恢复所述目标场景的深度信息，得到所述第一点云数据和所述第一三维模型；
S2.3、将所述第一点云数据和所述第一三维模型存入到所述系统知识训练库中。
优选地，S2.2中，利用BM算法基于所述深度信息生成所述视差图。
优选地，S2.2中，在所述BM算法中，所述目标场景的视差信息和深度信息的对应关系为
优选地，S4中，利用全卷积神经网络对所述初始深度学习模型进行训练。
一种三维虚拟空间自动测距系统，包括用于获取目标场景的深度信息的数据采集装置和与所述数据采集装置通信连接的计算主机。
优选地，所述数据采集装置设置为双球幕相机，所述双球幕相机包括垂直设置的镜头支架，所述镜头支架的上端固定设置有主球幕相机，所述镜头支架的下端固定设置有辅球幕相机。
优选地，所述主球幕相机包括少包括两个主镜头，所述辅球幕相机至少包括两个辅镜头，所有所述主镜头的光芯轴所处的平面与所述所有辅镜头的光芯轴所处的平面平行。
优选地，所述主球幕相机包括四个所述主镜头，四个所述主镜头沿圆周方向均匀设置在所述镜头支架的上端的背侧；所述辅球幕相机包括四个所述辅镜头，四个所述辅镜头沿圆周方向均匀设置在所述镜头支架的下端的背侧，四个所述主镜头在主镜头安装面内的投影与四个所述辅镜头在主镜头安装面内的投影重合。
本发明能够直接通过图像获取环境的深度信息，算法简单，计算成本小，并且通过不断地更新系统知识训练库来训练当前的深度学习模型，提高模型计算场景深度信息的精确度，能够适应较大场景的自动测距。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的流程图；
图2是视差与深度信息转换原理示意图；
图3是距离成像面较远的点的视差信息示意图；
图4是距离成像面较近的点的视差信息示意图；
图5是深度信息和视差的关系图。
【具体实施方式】
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1是本发明的流程图。
一种三维虚拟空间自动测距方法，包括S1至S5。
S1、获取目标场景的深度信息。
S2、利用三角测量法从深度信息中获取第一点云数据和第一三维模型，并且将第一点云数据和第一三维模型存入系统知识训练库。
S3、利用初始深度学习模型从深度信息中获取第二点云数据和第二三维模型，并且将第二点云数据和第二三维模型存入系统知识训练库。
S4、利用系统知识训练库对初始深度学习模型进行训练得到优化深度学习模型。
S5、利用优化深度学习模型生成目标场景的优化点云数据和优化三维模型，并且从优化点云数据中提取出精确空间墙角点云、从优化三维模型中提取出距离尺寸信息。
本发明能够直接通过图像获取环境的深度信息，算法简单，计算成本小，并且通过不断地更新系统知识训练库来训练当前的深度学习模型，提高模型计算场景深度信息的精确度，能够适应较大场景的自动测距。
进一步的，S1中，采用双球幕相机获取深度信息。利用双球幕相机进行数据采集，减少数据采集量，提升数据采集速度。
进一步的，S2的具体方法为S2.1至S2.3。
S2.1、基于深度信息生成目标场景的视差图。需要说明的是，视差图是以图像对中任一幅图像为基准，其大小为该基准图像的大小，元素值为视差值的图像。
S2.2、基于视差图以及三角测量原理恢复目标场景的深度信息，得到第一点云数据和第一三维模型。
S2.3、将第一点云数据和第一三维模型存入到系统知识训练库中。
S2.2中，利用BM算法基于深度信息生成视差图。在BM算法中，目标场景的视差信息和深度信息的对应关系为
具体的由深度信息生成视差图的原理请参考图2至5，图2是视差与深度信息转换原理示意图，图3是距离成像面较远的点的视差信息示意图，图4是距离成像面较近的点的视差信息示意图，图5是深度信息和视差的关系图。
在图2中，L为像面的长度，关于光轴对称，视差为XR-XT，若两个相机已经校正完成即达到极线平行，两条光轴方向也平行。在图中P为空间中的点，P1是点P在左像平面上的成像点，P2是点P在右像平面上的成像点，Z为物体深度，OR为左相机的光心，OT为右相机的光心，b为左右相机光心距离，b1是指P1和P2的距离，XR和XT是两个成像点在左右两个像面上距离图像左边缘的距离，视差和物体深度的关系为
并且可以推导出
其中，f为焦距，d是视差＝XR-XT。
推导过程如下，已知x1+x2＝b1和x11+x22＝b，且左右图像的宽均为L。由相似三角形原理可得
和
进而有：
其中b1可以用b、XR和XT表示，并且
证毕。
进一步的，S4中，利用全卷积神经网络对初始深度学习模型进行训练，并包含跟踪高维回归问题的有效残留向上采样模块，即向上投影。全卷积神经网络的第一部分基于ResNet50，并使用预训练的权值进行初始化。第二部分是卷积和池化层的序列，考虑到球目照片的360度视场角，本发明利用空洞卷积来获得更大的视野感受，进而本发明在多个上采样层都进行深度预测，分别为原图片尺寸的1/2、1/4和1/8的深度图。最后本发明对神经网络生成的深度图像金子塔与真实的图片深度图片求残差并计算损失，所采用的损失函数为结构损失函数以及逆Huber损失函数。优化器为Adam,训练100个轮次，并使用余弦退火来逐步降低学习率，使神经网络能够收敛到较好的优化点。训练好的优化深度学习模型可以有效的推断目标场景的深度信息，误差为厘米级。
基于上述方法，本发明还提供一种三维虚拟空间自动测距系统，包括用于获取目标场景的深度信息的数据采集装置和与数据采集装置通信连接的计算主机。其中数据采集装置用于完成S1，计算主机用于完成S2至S5。
进一步的，数据采集装置设置为双球幕相机，双球幕相机包括垂直设置的镜头支架，镜头支架的上端固定设置有主球幕相机，镜头支架的下端固定设置有辅球幕相机。在本实施例中，主球幕相机的与辅球幕相机的距离范围为10～20cm，以获得更好的成像效果和更明确清楚的深度信息。
进一步的，主球幕相机包括少包括两个主镜头，辅球幕相机至少包括两个辅镜头，所有主镜头的光芯轴所处的平面与所有辅镜头的光芯轴所处的平面平行。
进一步的，主球幕相机包括四个主镜头，四个主镜头沿圆周方向均匀设置在镜头支架的上端的背侧。辅球幕相机包括四个辅镜头，四个辅镜头沿圆周方向均匀设置在镜头支架的下端的背侧，四个主镜头在主镜头安装面内的投影与四个辅镜头在主镜头安装面内的投影重合。
上述主镜头或辅助镜头为焦距小于等于16mm且拍摄视角大于或等于180°的超广角头镜头，更进一步的，所述的超广角镜头为鱼眼镜头，拍摄视角为190°～230°。
采用本系统，可以高效率地执行上述方法，实现对目标场景的自动测距。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种三维虚拟空间自动测距方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、获取目标场景的深度信息；
S2、利用三角测量法从所述深度信息中获取第一点云数据和第一三维模型，并且将所述第一点云数据和所述第一三维模型存入系统知识训练库；
S3、利用初始深度学习模型从所述深度信息中获取第二点云数据和第二三维模型，并且将所述第二点云数据和所述第二三维模型存入所述系统知识训练库；
S4、利用所述系统知识训练库对所述初始深度学习模型进行训练得到优化深度学习模型；
S5、利用所述优化深度学习模型生成目标场景的优化点云数据和优化三维模型，并且从所述优化点云数据中提取出精确空间墙角点云、从所述优化三维模型中提取出距离尺寸信息。
2.如权利要求1所述的三维虚拟空间自动测距方法，其特征在于：S1中，采用双球幕相机获取所述深度信息。
3.如权利要求1所述的三维虚拟空间自动测距方法，其特征在于：S2的具体方法为：
S2.1、基于所述深度信息生成所述目标场景的视差图；
S2.2、基于所述视差图以及三角测量原理恢复所述目标场景的深度信息，得到所述第一点云数据和所述第一三维模型；
S2.3、将所述第一点云数据和所述第一三维模型存入到所述系统知识训练库中。
4.如权利要求3所述的三维虚拟空间自动测距方法，其特征在于：S2.2中，利用BM算法基于所述深度信息生成所述视差图。
5.如权利要求4所述的三维虚拟空间自动测距方法，其特征在于：S2.2中，在所述BM算法中，所述目标场景的视差信息和深度信息的对应关系为
其中Z为物体深度，b为左右相机光心距离，XR和XT是两个成像点在左右两个像面上距离图像左边缘的距离，f为焦距。
6.如权利要求1所述的一种三维虚拟空间自动测距方法，其特征在于：S4中，利用全卷积神经网络对所述初始深度学习模型进行训练。
7.一种三维虚拟空间自动测距系统，应用于权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于：包括用于获取目标场景的深度信息的数据采集装置和与所述数据采集装置通信连接的计算主机。
8.如权利要求7所述的三维虚拟空间自动测距系统，其特征在于：所述数据采集装置设置为双球幕相机，所述双球幕相机包括垂直设置的镜头支架，所述镜头支架的上端固定设置有主球幕相机，所述镜头支架的下端固定设置有辅球幕相机。
9.如权利要求8所述的三维虚拟空间自动测距系统，其特征在于：所述主球幕相机包括少包括两个主镜头，所述辅球幕相机至少包括两个辅镜头，所有所述主镜头的光芯轴所处的平面与所有所述辅镜头的光芯轴所处的平面平行。
10.如权利要求9所述的三维虚拟空间自动测距系统，其特征在于：所述主球幕相机包括四个所述主镜头，四个所述主镜头沿圆周方向均匀设置在所述镜头支架的上端的背侧；所述辅球幕相机包括四个所述辅镜头，四个所述辅镜头沿圆周方向均匀设置在所述镜头支架的下端的背侧，四个所述主镜头在主镜头安装面内的投影与四个所述辅镜头在主镜头安装面内的投影重合。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911353690.8A CN111127540B (zh) | 2019-12-25 | 2019-12-25 | 一种三维虚拟空间自动测距方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911353690.8A CN111127540B (zh) | 2019-12-25 | 2019-12-25 | 一种三维虚拟空间自动测距方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111127540A CN111127540A (zh) | 2020-05-08 |
| CN111127540B true CN111127540B (zh) | 2022-10-14 |
Family
ID=70502790
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911353690.8A Active CN111127540B (zh) | 2019-12-25 | 2019-12-25 | 一种三维虚拟空间自动测距方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111127540B (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111964606B (zh) * | 2020-08-18 | 2021-12-07 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种三维信息的处理方法和装置 |
| CN112985272B (zh) * | 2021-03-05 | 2023-06-30 | 钟庆生 | 一种vr看图方法及立体照片的三维测量方法 |
| CN113140036A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-07-20 | 中德（珠海）人工智能研究院有限公司 | 一种三维建模方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113177975B (zh) * | 2021-05-07 | 2023-12-05 | 中德（珠海）人工智能研究院有限公司 | 基于球幕相机及激光雷达的深度计算方法及三维建模方法 |
| CN114898354A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-08-12 | 中德（珠海）人工智能研究院有限公司 | 基于三维模型的测量方法、装置、服务器及可读存储介质 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104657103B (zh) * | 2015-03-16 | 2017-06-16 | 哈尔滨工业大学 | 基于深度摄像机的手持cave投影系统 |
| WO2018196000A1 (en) * | 2017-04-28 | 2018-11-01 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Methods and associated systems for grid analysis |
| CN109146961B (zh) * | 2018-09-05 | 2019-12-31 | 天目爱视（北京）科技有限公司 | 一种基于虚拟矩阵的3d测量及获取装置 |
| CN109461180B (zh) * | 2018-09-25 | 2022-08-30 | 北京理工大学 | 一种基于深度学习的三维场景重建方法 |
| CN110929606A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-03-27 | 浙江鸿泉车联网有限公司 | 车辆盲区行人监控方法和装置 |
-
2019
- 2019-12-25 CN CN201911353690.8A patent/CN111127540B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111127540A (zh) | 2020-05-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111127540B (zh) | 一种三维虚拟空间自动测距方法及系统 | |
| WO2021233029A1 (en) | Simultaneous localization and mapping method, device, system and storage medium | |
| CN107705333B (zh) | 基于双目相机的空间定位方法及装置 | |
| CN109489620B (zh) | 一种单目视觉测距方法 | |
| CN110044300B (zh) | 基于激光器的两栖三维视觉探测装置及探测方法 | |
| CN109323650B (zh) | 测量系统中视觉图像传感器与光点测距传感器测量坐标系的统一方法 | |
| CN112444242B (zh) | 一种位姿优化方法及装置 | |
| CN104330074B (zh) | 一种智能测绘平台及其实现方法 | |
| CN109752003B (zh) | 一种机器人视觉惯性点线特征定位方法及装置 | |
| CN107588721A (zh) | 一种基于双目视觉的零件多尺寸的测量方法及系统 | |
| CN103337069B (zh) | 基于复合摄像机的高质量三维彩色图像获取方法及装置 | |
| CN115345822A (zh) | 一种面向航空复杂零件的面结构光自动化三维检测方法 | |
| CN110889873A (zh) | 一种目标定位方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116222543B (zh) | 用于机器人环境感知的多传感器融合地图构建方法及系统 | |
| CN110120098B (zh) | 场景尺度估计及增强现实控制方法、装置和电子设备 | |
| CN116129037B (zh) | 视触觉传感器及其三维重建方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN112700486A (zh) | 对图像中路面车道线的深度进行估计的方法及装置 | |
| CN113034571A (zh) | 一种基于视觉—惯性的物体三维尺寸测量方法 | |
| CN111462241A (zh) | 一种基于单目视觉的目标定位方法 | |
| Harvent et al. | Multi-view dense 3D modelling of untextured objects from a moving projector-cameras system | |
| CN110728745A (zh) | 一种基于多层折射图像模型的水下双目立体视觉三维重建方法 | |
| CN113160416A (zh) | 一种用于煤流检测的散斑成像装置及方法 | |
| CN110702015B (zh) | 输电线路覆冰厚度测量方法及装置 | |
| CN110533702B (zh) | 一种基于光场多层折射模型的水下双目视觉立体匹配方法 | |
| CN114494582A (zh) | 一种基于视觉感知的三维模型动态更新方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |