超长工时、海量数据、顶尖图像算法,千测百试铸就三维搜救声呐卓越...
图像算法更优,成像效果更清晰图像算法上,海量的测试和数据收集,BD400D突破性自研出创新算法,能够实时生成高清晰度的三维图像和视频,包括三维点云图、瀑布强度图和测深图等。这些图像不仅色彩丰富、层次分明,而且细节表现更加精准,能够清晰地展示水下地形的起伏变化以及目标的形态特征。BD400D的图像更加直观、易于理解,...
7位两院院士领衔角逐千万奖金池!湾区国际算法算例大赛正式开启
参与大赛,算法成果将有机会被遴选出来直接应用到政企实际工作生产过程中,协助政企有效降低「卡脖子」难题的技术研发风险成本,获得入职知名企业的宝贵推荐机会。大赛赛题擂台制赛题擂台一:跨机型低剂量多脏器CT高清成像技术出题单位:长安先导产业创新中心、西安人才集团、西安交通大学擂台二:3D点云少样本分类持续学习...
...2024 | Metric3D v2 横扫16大榜单,最强开源单目深度估计算法!
算法框架:无须微调的有尺度深度估计;无须大量额外人工稠密重建的法向学习02单目法向估计受限于数据质量深度图可以直接由RGB-D相机,激光雷达等测距传感器获得。然而,法向图真值需要稠密重建点云的渲染,稠密重建本身需要大量工程和人工成本(如Omnidata)。同时,室外场景的法向数据尤其难以获得。在Metric3Dv2这项研究...
CVPR 2024现场观察:随处可见的华人面孔和最热的三大研究领域
AI创企知天下的创始人兼CEO宋宽此前对「甲子光年」表示:“这项技术具有划时代意义,高斯喷溅将使三维点云算法从‘小众’变成‘大杀器’。”「甲子光年」注意到,这次Mip-Splatting引入了一个3D平滑滤波器,该滤波器根据输入视图引起的最大采样频率来约束高斯基元,从而消除高频伪影。高斯伪影是3D生成中难以解决的问...
苏州创企,想要掀起一场三维重建的AI革命
“点云”算法是高斯溅射的核心技术之一。巧合的是,在过去的四年时间里,知天下团队一直在和“点云”算法打交道。从2021年起,知天下团队在首席科学家魏泽强博士带领下,连续三年揽下国际人工智能顶会(ICCV、ECCV、CVPR)在大规模点云和光场算法方向的大赛冠军。
【技术】一种联合地物轮廓线的三维重建算法
1.2融合SfM先验信息的三维轮廓线重建算法1.2.1核线引导建立候选匹配建立不同影像上同一线段的匹配是三维轮廓重建的前提,确定出候选匹配对,包括邻域影像计算、核线约束、三维线段假设生成3个步骤(www.e993.com)2024年10月17日。1)邻域影像计算。借助SfM的先验信息,利用稀疏点云信息计算邻域影像,两张影像所共享的可见稀疏点的数目越多,图像信...
体积切片算法为研究复杂三维地形参数提供量化基础
将SCCD算法与已有地形变化体积量化算法(3D-M3C2和DoD算法)进行地形变形体积量化精度、地形变形空间分布、地形点云密度变化敏感性和地形点云形态差异敏感性等方面的对比。结果表明SCCD算法综合监测能力优于3D-M3C2和DoD算法。此外,SCCD算法收缩得到的点云切片轮廓,也为研究复杂三维地形参数提供了量化基础。
横扫16 大榜单,最强开源单目深度估计算法来了,精度可以直接用于...
2、单目场景三维重建即使像Marigold、DepthAnythingv2这样的高精度相对深度模型,也需要在特定数据上拟合、或手动挑选出一组合适的仿射参数后,才能得到三维点云。3、单帧直接测距Metric3Dv2模型具有更高精度的测距功能:总的来说,Metric3Dv2是一种用于零样本单目有尺度深度和表面法线估计的几何基础模型。
激光雷达与纯视觉方案,哪个才是自动驾驶最优选?
激光雷达生成的三维点云数据量巨大,需要强大的计算能力进行实时处理。这对自动驾驶系统的数据处理和存储能力提出了更高的要求,增加了系统的复杂性和能耗。此外,高密度点云数据的实时传输也对车内网络提出了更高的带宽需求。1.3激光雷达在自动驾驶中的应用...
埃斯顿获得发明专利授权:“一种基于分段式解耦的点云匹配方法...
专利摘要:本发明公开了一种基于分段式解耦的点云匹配方法、电子设备及介质,属于三维点云匹配技术领域,本发明将点云匹配的粗匹配过程分为两个阶段,把一次性的参数求解过程拆分成两组参数,分两次计算,利用场景的特点简化了算法过程,避开了传统算法中难以解决的一些误差问题。这样三维匹配问题转化为二维图像匹配问题,这样...