[发明专利]基于深度学习的高光谱和激光雷达4D防抖融合方法及系统在审
| 申请号： | 202210394912.6 | 申请日： | 2022-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN114882329A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 何赛灵;马腾飞;付帅 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G06T7/80;G06T3/00;G01S7/497;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林松海 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的高光谱和激光雷达4D防抖融合方法及系统。所述方法：1）激光雷达采集得到的点云首先通过已知内参进行3D‑2D空间变换，生成深度图；2）该深度图和高光谱图像被一起输入进HLFN（高光谱相机和激光雷达融合网络）中，HLFN分别对高光谱和深度图进行特征提取并对二者进行特征融合，根据融合后的特征计算出旋转向量r和平移向量t；3）将旋转向量r变换成旋转矩阵R，最终生成一个预测变换矩阵T；4）原始点云再通过预测变换矩阵T进行3D‑3D空间变换，生成校正点云；5）校正点云与高光谱图像处于同一坐标系下，融合生成最终的4D融合数据。本发明可实现在设备机械抖动条件下快速精确采集高光谱形貌4D融合信息，可应用于多领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 光谱 激光雷达 融合 方法 系统 | ||
【主权项】：
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