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姚剑

作品数：30 被引量：55H指数：4
供职机构：武汉大学遥感信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划湖北省教育厅优秀中青年人才项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信农业科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 30篇中文期刊文章

领域

  • 18篇自动化与计算...
  • 13篇天文地球
  • 2篇电子电信
  • 1篇机械工程
  • 1篇农业科学

主题

  • 6篇点云
  • 6篇图像
  • 5篇网络
  • 5篇卷积
  • 4篇机载
  • 3篇遥感
  • 3篇数据集
  • 3篇特征点
  • 3篇机器人
  • 3篇光流
  • 3篇SLAM
  • 2篇点云分割
  • 2篇多尺度
  • 2篇行人
  • 2篇遥感影像
  • 2篇油菜
  • 2篇三维点云
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇视觉

机构

  • 30篇武汉大学
  • 9篇广东开放大学
  • 4篇湖北工业大学
  • 2篇中国农业科学...
  • 1篇重庆邮电大学
  • 1篇中国科学院自...
  • 1篇国土资源
  • 1篇武汉市勘察设...
  • 1篇南方电网电力...
  • 1篇深圳积木易搭...
  • 1篇广东电网有限...
  • 1篇广东南方数码...
  • 1篇中电科蓉威电...

作者

  • 30篇姚剑
  • 16篇李礼
  • 4篇李婕
  • 1篇王新发
  • 1篇刘智勇
  • 1篇刘亚萍
  • 1篇张熠
  • 1篇任静

传媒

  • 19篇测绘地理信息
  • 2篇黑龙江科技信...
  • 1篇光学精密工程
  • 1篇测绘通报
  • 1篇江苏农业学报
  • 1篇中国油料作物...
  • 1篇中国激光
  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇地理空间信息
  • 1篇自动化应用

年份

  • 5篇2025
  • 3篇2024
  • 3篇2023
  • 8篇2022
  • 5篇2021
  • 2篇2020
  • 1篇2019
  • 2篇2017
  • 1篇2016
共 30 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于运动行人目标分割的高动态影像生成
2019年
提出一种基于深度学习目标分割的动态场景高动态范围渲染HDR(highdynamicrange)影像生成方法,结合行人目标匹配与光流映射变化的信息对场景中行人目标运动状态进行判断,生成用于后期融合的动态场景掩膜。HDR静态场景使用加权融合的方法生成,HDR动态场景则使用低曝光影像中该区域曝光质量较好的一张填充,最后利用泊松融合算法平滑静态区域与动态区域之间的过渡部分,得到一张"无鬼影"、影像亮度均衡并且各处细节清晰的HDR影像。算法的创新点是基于目标分类,比传统的基于像素的算法更具有可控性。
朱吉姚剑董颖青
关键词：光流
基于云计算的服务机器人SLAM框架研究
2021年
随着服务机器人的广泛投入使用,针对服务机器人的同步定位与地图构建(simultaneously location and mapping,SLAM)对服务机器人全自主完成任务至关重要,受到学术界、工业界的广泛关注。然而目前大多数SLAM系统计算量大,对计算和储存要求高,多数机器人无法满足实时性的要求。基于ORB-SLAM算法,提出一种云SLAM框架,将计算量大、存储要求高的任务部署在云端,机器人端仅用于跟踪和重定位。为验证云SLAM框架性能,进行仿真实验,结果表明:云SLAM显著提高了算法处理速度,同时在当前4G移动网络下,可以快速、实时地定位和构图。
廖志姚剑
关键词：SLAM云计算
基于2D旋转激光的室内3D-SLAM
2022年
同步定位与构图(simultaneous localization and mapping,SLAM)使机器人可快速构建场景地图并确定自身位置,是室内定位与导航的基本模块。依此设计实现一种使用2D激光传感器进行室内数据采集的3D激光SLAM系统,具有成本低、易携带、可拓展等特点。该系统基于室内平面和相邻面交线为特征,利用鲁棒的特征匹配进行特征关联,通过分级位姿优化策略,逐步优化位姿轨迹,解决了低成本采集设备数据量小、频率低、帧内变形大的问题,实现低成本、低漂移的室内激光SLAM技术。最后通过定性定量的对比实验验证该系统模块的有效性和普适性。
罗磊谈彬姚剑李礼
关键词：激光传感器
基于Swin Transformer的深度特征融合图像检索算法
2025年
图像检索,即通过分析图像的内容、特征或语义信息,从大规模图像数据库中检索出与查询图像相关性强的图像的过程,是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。常见的图像检索方法通过对图像的全局特征进行相似性搜索来获得检索结果。由于图像视角、光照变化会影响算法精度,目前主流的Transformer图像检索方法主要利用其网络特性输出块(patch)特征对候选图像进行重排序以优化检索结果。然而两阶段检索会耗费大量时间和存储空间。本文基于Swin Transformer的金字塔分层结构特性,输出浅层块特征构建局部特征分支,实现了一个单阶段的图像检索网络,同时设计实验针对主流图像检索损失对检索精度的影响进行初步探讨。在测试集和基准检索数据集上的实验结果表明,本文方法达到了不错的检索效果。
周心妍姚剑
关键词：图像检索
基于Retinex理论的暗光遥感影像增强方法
2025年
由于环境、天气以及传感器等因素的影响,获取的遥感影像可能存在亮度不足、噪声偏多等问题,无法直接用于地物检测、分类等传统遥感任务。针对上述问题,基于Retinex理论提出一种由分解网络和增强网络构成的暗光遥感影像深度学习增强方法。分解网络将暗光影像分解成反射图以及光照图,增强网络根据二者各自特点,分别对其进行增强,融合获取最终增强后的影像。针对现有暗光遥感影像增强数据集缺失问题,构建了两个遥感影像数据集用于方法验证。在第一个数据集中,每对影像包括暗光遥感影像以及人工增强后的影像。在第二个数据集中,采用仿真的方式将正常遥感影像转换为暗光影像,从而构建数据对。最后,采用上述两个遥感数据集以及暗光自然影像增强公开数据集LOL进行实验验证,结果表明,本文方法对于遥感影像和自然影像增强均能获得较好结果。
尹泓澈孙飞崔瀚珑姚剑李礼李礼
关键词：RETINEX理论卫星遥感影像
数字航空影像与机载点云的配准参数优化及对应数据集构建被引量：2
2021年
数字航空影像和机载点云之间的配准参数精度会直接影响到配准效果,利用共线方程及影像特征点和点云特征点之间计算相似性测度的方法进行参数优化,有效避免了由于初始参数误差导致的配准偏差。首先,提取航空影像及激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云的特征点;然后,根据初始配准参数及距离误差计算影像与点云之间的匹配点对;最后,通过强制搜索(brute-force,BF)优化方法来寻找更加精确的匹配参数。此外,还构建了2D-3D对应区域的数据集,用于航空影像和机载LiDAR数据配准的相关研究。
朱卓人张伟李飞姚剑王颖李礼
关键词：共线方程
顾及行人的室内全景影像拼接方法被引量：1
2020年
在室内场景的全景影像拼接过程中,易出现行人运动目标引起的“鬼影”现象。针对此问题,提出一种顾及行人的室内全景影像拼接方法,利用深度学习对整幅影像进行逐像素目标级分割,保持行人目标的完整性,并结合重匹配、显著度检测等对运动类型进行判定,生成带权的运动区域掩膜,结合灰度、梯度差及纹理复杂度等特征,融入基于图割算法的拼接线检测能量方程中,对行人区域进行补偿,最终生成背景干净、无“鬼影”的全景影像。
董颖青姚剑李礼朱吉
基于全卷积编解码网络的视觉定位方法
2022年
针对目前视觉定位方法中使用人工特征的限制,提出了一种基于全卷积编解码网络的视觉定位方法。该方法将场景点3D坐标映射到图像的BGR(blue-green-red)通道,建立了图像到场景的直接联系,并通过全卷积编解码网络学习图像与场景结构的关系。给出一张图像,网络可以预测其每个像素点对应的3D点在当前场景世界坐标系的坐标;然后结合RANSAC(random sample consensus)和PnP(perspective-n-point)算法求解位姿并优化,得到最终的相对位姿。在7-Scenes数据集上的实验结果表明本文方法可实现厘米级的高精度定位,并且相比其他基于深度学习的方法,该方法在保证精度的同时,模型尺寸更小。
李晨旻姚剑龚烨刘欣怡
关键词：视觉定位
体素与点混合增长的机载点云屋顶平面分割被引量：2
2024年
建筑物屋顶平面形状各异且分布不均匀,如何有效地实现机载点云屋顶平面的精细化分割已成为建筑物三维重建中的关键问题之一。为此,本课题组提出了一种体素与点混合增长的机载点云建筑物屋顶平面分割方法,具体实现步骤如下:首先,构造八叉树体素并以此作为分割对象,利用平面拟合条件有效区分平面体素和非平面体素;其次,创新性地提出了一种基于体素和点的混合区域增长初始平面分割算法,并基于该算法通过分析相邻体素或点之间的几何关系,将具有相似属性的体素或点划分为同一区域;最后,通过迭代精分割的方法将未分配的点分配到各初始平面,并对相似的平面进行二次合并,得到最终结果。实验结果表明,该方法既能有效分割不同建筑物屋顶平面,又能合理分配未分割的边界点,有效提高了屋顶平面的分割精度。
涂静敏沈阳李婕李明明李礼姚剑
关键词：LIDAR点云
巡检机器人电力设备文字识别技术研究
2025年
变电站仪表文字提取与识别对于感知电力设备运行状态至关重要。人工巡检存在视觉疲劳的问题,并且在恶劣环境下存在安全隐患,机器人是替代人工巡检的理想方案。然而,定点停车巡检效率较低,为了提高机器人巡检效率,可采用不停车巡检策略。针对不停巡检时,由于背景无关物体干扰以及非正射观测视角造成的文字识别准确率下降的问题,提出了一种基于目标影像正射纠正的文字识别方法。首先通过目标检测算法排除无关物体干扰,然后通过估计目标6DoF位姿对场景影像中的目标区域进行正射纠正,从而提高OCR算法的文字识别准确率。实验结果表明,经过正射纠正的目标影像,文字识别准确率提升了6%以上,有效地保障了机器人不停车巡检时文字识别的准确性。
刘钊蔡笋王增彬尹泓澈姚剑杨英仪李文胜梅鹏
关键词：电力作业位姿估计正射纠正文字提取
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