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- [发明专利]一种基于一致性学习的部分点云配准方法-CN202310095301.6在审
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秦红星;谭博元
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重庆邮电大学
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2023-02-10
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2023-04-21
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G06T7/33
- 本发明涉及一种基于一致性学习的部分点云配准方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：S1：从实际场景中采集源点云P、目标点云Q以及真实变换，构造数据集，将其预处理后划分为训练集和测试集；S2：构造部分点云配准模型，所述部分点云配准模型包括点一致性学习模块、对应关系一致性学习模块和估计刚性变换模块；所述点一致性学习模块首先提取每个点的局部特征，然后估计相应的重叠分数，最后根据每个点的重叠分数来去除非重叠区域的点；S3：利用训练集训练所述部分点云配准模型，并利用测试集进行测试；S4：将待配准的的源点云和目标点云初始化后输入训练完成的部分点云配准模型，输出源点云和目标点云之间的刚性变换。
- 一种基于一致性学习部分点云配准方法
- [发明专利]一种基于全局线性的相机平移标定方法-CN201811647888.2有效
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秦红星;徐肖肖
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重庆邮电大学
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2018-12-29
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2023-04-07
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G06T7/80
- 本发明涉及一种基于全局线性的相机平移标定方法，属于多视图几何和三维重建技术领域。该方法包括以下步骤：S1：输入相机对之间的本质矩阵构建EG图，将本质矩阵分解得到相对旋转矩阵和相对平移向量；S2：利用基于L1范式的李代数相对旋转平均法对旋转矩阵进行求解，得到相机的绝对旋转矩阵；S3：利用三个相机和一个场景点的约束，求出基线长度的比例，通过L1范式优化得到基线长度；S4：根据求得的旋转矩阵和基线长度，将EG图中的边中的约束等式收集起来利用L1范式求解得到全局坐标系下的相机的位置。本发明避免了共线相机退化的情况，同时降低了噪声的影响，计算简单，不需要额外的其他信息，极大提高了相机位置的精度。
- 一种基于全局线性相机平移标定方法
- [发明专利]一种可靠性增长规划试验的评估方法-CN202211150871.2在审
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李中生;秦红星
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唐山学院
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2022-09-21
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2023-04-04
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G06Q10/0639
- 本申请涉及可靠性增长规划试验技术领域，尤其涉及一种可靠性增长规划试验的评估方法。包括：确定关于可靠性增长规划试验的可操作过程管理参数，以及建立以包括可操作过程管理参数、目标设备的可靠性初始指标和目标设备经过可靠性增长规划试验后必须达到的可靠性预期指标为综合参数的增长规划试验评估判别式；获取目标设备的实际综合参数，以及根据实际综合参数和增长规划试验评估判别式，评估目标设备的可靠性增长规划试验，得到评估结果。本申请通过增长规划试验评估判别式可以准确对目标设备的可靠性增长规划试验进行评估，从而正确指导可靠性增长规划试验，减少试验失败的风险。
- 一种可靠性增长规划试验评估方法
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