[发明专利]图优化系统、方法、计算机程序产品以及存储介质在审
| 申请号: | 202210828060.7 | 申请日: | 2022-07-13 | 
| 公开(公告)号: | CN115471393A | 公开(公告)日: | 2022-12-13 | 
| 发明(设计)人: | 任杰;梁文腾;闫冉 | 申请(专利权)人: | 北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司;深圳旷视金智科技有限公司 | 
| 主分类号: | G06T1/20 | 分类号: | G06T1/20;G06T1/60 | 
| 代理公司: | 北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙) 11481 | 代理人: | 徐丁峰;张玮 | 
| 地址: | 100096 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 | 
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 | 
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 优化 系统 方法 计算机 程序 产品 以及 存储 介质 | ||
1.一种图优化系统,其特征在于,包括:第一计算装置和多个第二计算装置,
所述第一计算装置用于:
获取图的顶点数据;
对所述图的顶点数据进行分块处理,以获得多组分块顶点数据,并将每组分块顶点数据一对一地存储到所述多个第二计算装置;
自所述多个第二计算装置分别接收优化后的分块顶点数据,并基于所述优化后的分块顶点数据,重建所述图;
所述第二计算装置用于:
基于各自存储的分块顶点数据执行第一计算操作以获得计算数据,并基于所述计算数据以及从所述多个第二计算装置中的其他第二计算装置获得的计算数据确定所述优化后的分块顶点数据。
2.如权利要求1所述的图优化系统,其特征在于,
所述第一计算装置还用于获取用于计算所述图的重投影误差的目标函数;
对于第i个第二计算装置,所述第i个第二计算装置基于所存储的分块顶点数据执行第一计算操作以获得计算数据,并基于所述计算数据以及从所述多个第二计算装置中的其他第二计算装置获得的计算数据确定所述优化后的分块顶点数据,通过以下方式实现:
基于所存储的分块顶点数据以及所述目标函数,计算分块重投影误差、所述分块重投影误差关于分块顶点数据的分块雅可比矩阵;
基于所述分块重投影误差,构建关于所述分块雅可比矩阵的分块稀疏线性方程;以及
基于第i个第二计算装置的计算数据以及从其他第二计算装置获得的计算数据确定所述优化后的分块顶点数据,其中,第i个第二计算装置的计算数据是基于所述分块重投影误差、所述分块雅可比矩阵和所述分块稀疏线性方程执行第二计算操作获得的。
3.如权利要求2所述的图优化系统,其特征在于,第i个第二计算装置基于第i个第二计算装置的计算数据以及从其他第二计算装置获得的计算数据确定所述优化后的分块顶点数据,通过以下方式实现:
基于第i个第二计算装置的计算数据以及从其他第二计算装置获得的计算数据执行第三计算操作,确定使所述图的重投影误差最小的顶点数据相对于当前的顶点数据的第一增量;
判断所述第一增量是否满足图重建条件;
对于所述第一增量不满足所述图重建条件的情况,基于所述第一增量更新当前的分块顶点数据,以再次确定使所述图的重投影误差最小的顶点数据相对于更新后的顶点数据的第一增量,重复上述操作直至最新确定的第一增量满足所述图重建条件;
基于满足所述图重建条件的第一增量更新当前的分块顶点数据,以获得所述优化后的分块顶点数据。
4.如权利要求3所述的图优化系统,其特征在于,第i个第二计算装置基于第i个第二计算装置的计算数据以及从其他第二计算装置获得的计算数据执行第三计算操作,确定使所述图的重投影误差最小的顶点数据相对于当前的顶点数据的第一增量,通过以下方式实现:
利用共轭梯度法基于第i个第二计算装置的计算数据以及其他第二计算装置的计算数据执行第四计算操作,确定第一向量和第二向量中的任意一个向量,其中,所述第一向量和所述第二向量能够拼接形成所述第一增量;
基于第一向量和第二向量中的所确定的向量,计算第一向量和第二向量中的另一个向量,以确定所述第一增量。
5.如权利要求3或4所述的图优化系统,其特征在于,所述第i个第二计算装置基于第i个第二计算装置的计算数据以及从其他第二计算装置获得的计算数据执行第三计算操作,确定使所述图的重投影误差最小的顶点数据相对于当前的顶点数据的第一增量时,其中,对于Al的乘积的计算通过以下方式实现:
将运算式A中的对应的数据右乘向量l,以获得乘积向量;
与其他第二计算装置进行通信,并将所述乘积向量和经由通信获得的其他第二计算装置的乘积向量进行累加,以获得Al的乘积;
其中,A表示关于矩阵E的运算式,E表示用于采集所述顶点数据的图像采集装置的位置信息与所述图的角点的位置信息之间的约束矩阵,所述图的顶点数据中包括所述图的角点的位置信息,l表示任意向量,Ei表示分块约束矩阵,n表示所述第二计算装置的个数。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司;深圳旷视金智科技有限公司,未经北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司;深圳旷视金智科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210828060.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





