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[发明专利]一种基于深度学习的高分辨率遥感影像舰船目标检测方法-CN201810628290.2有效
发明人：姚剑;韩婧;李昊昂;涂静敏 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的高分辨率遥感影像舰船目标检测方法，包括采集包含舰船目标的高分辨率遥感影像，使用能包围舰船目标的最小四边形对影像中的舰船进行人工标注；设置深度学习网络模型的结构，对具有不同语义性和分辨率的特征映射图进行连接，然后对特征映射图上的每个位置设置多个参考四边形，使用全连接层对参考四边形分类；训练网络模型，将待检测的高分辨率遥感影像输入到训练好的网络模型中，检测影像中的舰船区域，并构建包围舰船目标的最小四边形，从而指示舰船目标的精确位置。本发明相比传统舰船目标检测方法，能更有效地抵抗环境因素的干扰，更稳定、更精确地对高分辨率遥感影像中处于不同场景、具有不同尺寸和姿态的舰船进行检测。
一种基于深度学习高分辨率遥感影像舰船目标检测方法

[发明专利]基于全局搜索的灭点提取方法及系统-CN201710052805.4有效
发明人：姚剑;鲁小虎;李昊昂;刘亚辉;张笑枫 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-01-22 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06T7/536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局搜索的灭点提取方法及系统，包括步骤：S1基于等效球面构建影像的极坐标格网；S2更新极坐标格网值；S3基于两条直线段组成的最小解算集合和灭点的正交特性，获得所有可能的灭点假设；S4基于极坐标格网值对所有可能的灭点假设进行验证，选取最为精确的灭点假设作为灭点提取结果。本发明在只存在1、2或3个灭点的场景均能稳定提取灭点，具有鲁棒性；实现简单，时间复杂度较小，且各步骤均适合并行处理，具有实时性；采用密集采样和全局搜索寻找最优的方法提取灭点，理论上具有全局最优性。
基于全局搜索提取方法系统

[发明专利]一种基于结构化环境的即时定位与地图构建方法及系统-CN201810133303.9在审
发明人：姚剑;李昊昂;汪颖夫;李礼 -专利权人：深圳积木易搭科技技术有限公司
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构化环境的即时定位与地图构建方法及系统，方法包括：S1、通过相机对结构化环境中的多个位置进行拍摄，得到多个图像，每个位置对应一个图像；S2、对多个图像分别进行线特征提取，对多个图像中每个图像提取到的线条进行灭点提取；S3、对图像Pi的绝对旋转矩阵Ri进行优化，得到优化后的绝对旋转矩阵S4、根据图像Pi与图像Pj之间的相对旋转矩阵Rij对绝对旋转矩阵进行校正；S5、计算图像Pi与图像Pj之间的相对平移量S6、根据相对平移量对图像Pi的绝对平移量ti进行优化；S7、根据重新映射后的绝对旋转矩阵Ri和优化后的绝对平移量ti，构建结构地图。本发明的有益效果是：充分利用结构环境所提供的信息，保证了高准确性。
图像旋转矩阵结构化地图构建相对平移平移量优化矩阵结构环境图像提取相对旋转重新映射线特征构建灭点校正线条相机拍摄保证

[发明专利]基于特征点线的单目相机位姿估计和优化方法及系统-CN201710994863.9在审
发明人：姚剑;李昊昂;吴俊霖;赵娇;李礼 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2018-04-03 - 主分类号： G06T7/77 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征点线的单目相机位姿估计和优化方法及系统，包括步骤S1基于点约束和线约束构造超定线性系统，并建立旋转矩阵和平移向量的关系；根据点约束和线约束的子约束的代价函数，利用最小二乘法构建总代价函数，通过引入凯里参数表达，获得最终的代价函数，利用该最终的代价函数求解相机位姿的旋转矩阵和平移向量；S2在点约束和线约束中引入桑普森误差构建目标函数，以步骤S1所得旋转矩阵和平移向量为初始值，采用FNS迭代器优化旋转矩阵和平移向量。本发明对单目相片获取设备和相片场景均无限制，适用于车载单目相机、机载单目相机和手持式单目相机的相片；也适用于道路场景、航空场景和室内场景的相片。
基于特征点线相机估计优化方法系统