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一种基于潜在图预测无监督学习框架的视觉里程计方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023109058153
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023109058153 | 专利名称 | 一种基于潜在图预测无监督学习框架的视觉里程计方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V20/52,G06V10/20,G06V10/24,G06V10/30,G06V10/778,G06V10/40,WO2022001159A1,2022.01.06,CN113012197A,2021.06.22,CN115439743A,2022.12.06,CN115836325A,2023.03.21,CN113532420A,2021.10.22,CN111325794A,2020 |
| 申请人 | 南京师范大学 | 申请地址 | 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号 |
| 发明人 | 黄懿涵 | 申请日期 | 2023-07-24 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:37:19 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于潜在图预测无监督学习框架的视觉里程计方法，首先获取当前作业环境的RGB图像，并进行预处理，获得预处理后图像；然后进行改进的潜在图预测处理，通过潜在图预测模型处理后，进行潜在图预测损失优化，得到潜在图预测后图像；再进行图像分层，并逐层执行数据增强和伪标签算法处理，最后通过区域增长算法剔除动态目标的类点云信息，实现潜在图预测无监督学习框架下的视觉里程计。通过在潜在图预测时进行损失优化，对重合节点的嵌入进行了有效度量，通过对图像进行分层后再进行伪标签算法处理，采用了轻量化的分层聚类，使得该算法的抗环境干扰能力强得到了强化，鲁棒性得到了提升，可针对不用目标进行有效精准识别分割。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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