Apr, 2024

从业余望远镜图像中三维重建卫星

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TL;DR通过利用小型业余望远镜捕获的视频数据，该研究提出了一个用于低地球轨道卫星的三维重建框架。该框架包括深度学习的图像恢复、特征点提取和相机姿态初始化的预处理流程，以及改进的三维高斯光滑算法应用于重构三维模型，通过支持训练和姿态估计产生精细的三维点云。通过合成数据集和中国空间站的实际观测验证，该方法在从地面观测中重建三维空间目标方面具有显著优势。
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发现论文，激发创造
  • 利用视觉重建管道对卫星图像进行优化

    探讨视觉技术在卫星图像的三维重建中的应用与挑战，展示其在速度和精度方面具有竞争力。

    Oct, 2019

  • 高分辨率多视角卫星图像自动 3D 恢复

    本文提出了一种处理多视图卫星图像生成 3D 数字表面模型的自动化流程，其中包括自动地地理参考和基于匹配生成高质量密集点云。通过学习样本 LiDAR 数据的关键配置，我们根据结果的接近程度对图像对进行排名，并使用自适应 3D 中值滤波器融合多个深度图。我们证明了提出的自适应中值滤波器通常比普通中值滤波器产生更好的结果，在最佳情况下达到了 0.36 米 RMSE 的精度提高。结果和分析被详细介绍。

    May, 2019

  • 通过地对卫图像匹配实现准确的三自由度相机地理定位

    本文提出了一种基于几何感知的地球到卫星图像地理定位方法，该方法可以实现对查询图像的精准定位，其精度可达卫星图像的像素级，同时提出了一种新的基于几何感知的图像检索流程，以提高定位准确性。

    Mar, 2022

  • 基于增量运动结构的球面图像三维重建

    本文研究基于球面图像拍摄几何的三维重建算法，提出了增量式结构化学习工作流并通过三个球面数据集进行验证。结果证明该工作流可以成功重建复杂场景并为开源软件包的实现提供有用线索。

    Jun, 2023

  • SatSplatYOLO：基于 3D 高斯糊片的卫星特征识别虚拟物体检测集成

    使用加速的 3D 高斯模糊投射技术，在轨道上实现对不明卫星的几何映射和高准确度组件检测，从而实现自主导航和控制任务。

    Jun, 2024

  • 使用深度地标回归与非线性姿态细化进行卫星姿态估计

    我们提出了一种从单个图像中估计卫星 6DOF 姿态的方法，该方法结合了机器学习和几何优化，并预测了输入图像中一组地标的坐标，解决了非线性优化以求解物体姿态，不仅在该特定姿态估计任务中具有新颖性，还在欧洲航天局（ESA）组织的 Kelvins 姿态估计挑战赛中展现出优秀的精确度，获得了第一名。

    Aug, 2019

  • 通过加速的 3D 高斯喷洒表征卫星几何

    运用 3D 高斯粒子扩散方法，在当前太空航行硬件上，通过对卫星进行建模和渲染，实现对未知卫星的准确定位和控制。

    Jan, 2024

  • 卫星摄影测量的应用推进：利用立体 / 多视角卫星图像生成的三维数据进行建筑区域建模和自然环境监测的创新方法

    该论文通过使用立体和多视角的高分辨率卫星遥感数据，探索了在建筑物建模、冰川动态跟踪和湖泊藻类监测等领域解决遥感应用问题的新方法，展示了卫星摄影测量应用在城市和环境挑战中的广泛潜力，并展示了提高应用立体和多视角的高分辨率卫星遥感数据的创新分析方法。

    Apr, 2024

  • 使用单个摄像头重建无人机的三维轨迹

    通过利用单个摄像头，我们提出了一种用于重构无人机的三维轨迹的新框架，并通过结合估计的二维无人机位置、实际长度信息和摄像头参数，几何推断了无人机的三维轨迹，进一步证明了我们的框架在基于单个摄像头的监控系统中的潜力。

    Sep, 2023

  • 利用卫星图像的深度卷积网络进行低地球卫星轨道确定

    本文报道了一种基于卫星本身所拍摄的地球图像的计算机视觉方法，用以确定与地面站失去联系的卫星的轨道，相较现有的 Gibbs 方法，该方法使初始轨道估计与 Kalman 滤波器进行差分误差校正的性能得到充分提升，并通过比较 ResNet50、ResNet101、VGG19、VGG16、AlexNet 和 CoAtNet4 等各种神经网络的性能进行了进一步的研究。

    May, 2023