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申请/专利权人：北京万联易达科技有限公司
摘要：本发明图像通信技术领域，尤其涉及一种基于物资称重影像画面的自动抓拍获取方法。所述方法包括以下步骤：对现场物资以及车辆进行基于多传感器的信息采集，并进行基于时空坐标系的点云配准处理，从而得到异构物资体素数据，其中多传感器包括结构光视觉传感器、激光雷达传感器以及高分辨率相机传感器；对异构物资体素数据进行视觉语境分析，从而得到视觉语境特征图谱；对视觉语境特征图谱进行基于结构光视觉进行深度估计，并进行体素到体素的射线追踪，从而得到三维几何网格模型；将三维几何网格模型分割为若干微小的几何面元，得到微面元分割数据。本发明通过构建视觉语境特征图谱全面感知物品、车辆以及场景语境，提高了对复杂场景的适应性。
主权项：1.一种基于物资称重影像画面的自动抓拍获取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对现场物资以及车辆进行基于多传感器的信息采集，并进行基于时空坐标系的点云配准处理，从而得到异构物资体素数据，其中多传感器包括结构光视觉传感器、激光雷达传感器以及高分辨率相机传感器；步骤S2：对异构物资体素数据进行视觉语境分析，从而得到视觉语境特征图谱；对视觉语境特征图谱进行基于结构光视觉进行深度估计，并进行体素到体素的射线追踪，从而得到三维几何网格模型；步骤S3：将三维几何网格模型分割为若干微小的几何面元，得到微面元分割数据；根据异构物资体素数据对微面元分割数据进行光学属性分析，并与三维几何网格模型进行数据融合，得到偏振三维网格模型；步骤S4：利用变分自编码器对偏振三维网格模型进行固有表征的视解偶，从而得到固有语义特征张量；将固有语义特征张量投影到类分子轨道子空间中，并进行基于实例分割及遮挡区域推理的三维重建，从而得到类分子轨道拓扑图；步骤S5：根据类分子轨道拓扑图以及预设目标进行车辆及物资的精确定位识别，从而得到重识别元数据。
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