专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]从手机视频构建可重光照虚拟化身的方法、装置及设备-CN202310814053.6在审
  • 徐枫;韩宇轩 - 清华大学
  • 2023-07-04 - 2023-10-27 - G06T13/40
  • 本申请涉及计算机图形学和深度学习技术领域,特别涉及一种从手机视频构建可重光照虚拟化身的方法、装置及设备,包括:对无光待训练视频序列和有光待训练视频序列进行预处理,确定多个标定参数;基于多个标定参数,训练无光待训练视频序列得到可驱动的虚拟化身,并训练有光待训练视频序列得到可重光照虚拟化身;根据可驱动的虚拟化身和可重光照虚拟化身构建可驱动且可重光照虚拟化身。由此,解决了由于神经辐射场只能表达静态场景,并且无法在新的光照条件下重新渲染场景等问题,能够得到可以被动态驱动且可以重光照的虚拟化身,显著提升新光照条件下虚拟化身的渲染质量,产生更逼真的人脸高光,为远程会议等应用赋能。
  • 手机视频构建光照虚拟化身方法装置设备
  • [发明专利]基于IMU和RGB图像的鲁棒2D人体姿态估计方法及装置-CN202310729565.2在审
  • 徐枫;潘少华 - 清华大学
  • 2023-06-19 - 2023-10-20 - G06V40/20
  • 本申请涉及一种基于IMU和RGB图像的鲁棒2D人体姿态估计方法及装置,其中,方法包括:获取人体姿态估计的原始数据;基于原始数据,提取图像特征和IMU特征,并拼接图像特征和IMU特征,生成特征向量;将特征向量输入到多层感知机中,训练预设的卷积神经网络,生成用于预测多个关键点在2D图像中的位置的2D人体姿态估计模型。由此,解决了相关技术中,普遍依赖于视觉输入,并且在存在遮挡的情况下表现不佳,制约了应用范围,难以应对复杂的姿态以及人体部分被遮挡的情况,无法实现准确的人体姿态估计等问题。
  • 基于imurgb图像人体姿态估计方法装置
  • [发明专利]结合神经辐射场和可导路径跟踪的逆向渲染方法及装置-CN202310730256.7在审
  • 徐枫;凌精望 - 清华大学
  • 2023-06-19 - 2023-10-20 - G06T15/06
  • 本申请涉及一种结合神经辐射场和可导路径跟踪的逆向渲染方法及装置,其中,方法包括:从多个视角采集目标环境光照下的静态物体,得到多张静态物体图像;根据静态物体图像求解物体的几何、材质和周围环境的环境光照;根据物体的几何、材质和周围环境的环境光照得到物体在任一光照和/或视角下的渲染合成结果。由此,解决了相关技术中,基于物理的渲染方法需要采样很多条光路,并且每个光路要递归很多层,由于光路多且长,可导渲染的计算时间、内存往往很大而难以在消费级计算机上承受,且神经辐射场没有显式的材质表示,不能进行重光照,无法实现对物体新光照、新视角下的渲染合成等问题。
  • 结合神经辐射路径跟踪逆向渲染方法装置
  • [发明专利]三维医学影像疾病类别分类方法及装置-CN202310744247.3在审
  • 徐枫;唐瑞杰;郭雨晨 - 清华大学
  • 2023-06-21 - 2023-10-13 - G06V10/764
  • 本申请涉及一种三维医学影像疾病类别分类方法及装置,其中,方法包括:采集多例训练三维医学影像;获取多例训练三维医学影像的每例训练影像对应的疾病真实类别;利用多例训练三维医学影像和每例训练影像对应的疾病真实类别训练,同时关注病灶全局和局部特征的医学影像疾病类别分类全局‑局部Transformer模型,直至模型达到预设收敛条件,得到三维医学影像疾病类别分类模型。由此,解决了相关技术中,主要基于整个病灶的全局特征来进行疾病类别的判断,忽略了病灶的局部细节,容易导致在影像上病灶整体外观相似的疾病之间的相互错判的问题。
  • 三维医学影像疾病类别分类方法装置
  • [发明专利]一种基于知识蒸馏的点云渲染增强方法-CN202310858434.4在审
  • 朱尊杰;任浩帆;徐枫;薛安克;路荣丰 - 杭州电子科技大学
  • 2023-07-13 - 2023-10-10 - G06T15/00
  • 本发明公开了一种基于知识蒸馏的点云渲染增强方法。本发明包括以下步骤:步骤1、构造并训练神经辐射场;输入图像序列,使用训练好的神经辐射场进行重建,得到场景隐式表达;步骤2、训练可微分的点云渲染器,在训练的过程当中,将得到的场景隐式表达作为先验知识,利用知识蒸馏来修正Z‑buffer,从而得到更好的渲染结果。本发明利用先前学习到神经辐射场所产生的高质量的Z‑Buffer,作为高质量的先验,来修正可微分的点云渲染器的权重,以减少渲染中的噪点和其他失真效果,从而生成更加准确和精细的渲染图像。通过这些改进,本发明能够在保持点云原有信息的基础上提高渲染效果和质量,从而更好地满足VR/AR系统等下游任务的需求。
  • 一种基于知识蒸馏渲染增强方法
  • [发明专利]基于进化算法的多任务持续学习方法、装置、设备及介质-CN202310822048.X在审
  • 徐枫;薄子豪;郭雨晨 - 清华大学
  • 2023-07-05 - 2023-10-10 - G06N3/08
  • 本申请涉及人工智能技术领域,特别涉及一种基于进化算法的多任务持续学习方法、装置、设备及介质,方法包括:确定多个待持续学习任务和每个待持续学习任务对应的进化世代个数,获取利用任一待持续学习任务进行训练时的训练结果和当前进化世代个数,且在当前进化世代个数达到任一待持续学习任务对应的进化世代个数时,根据训练结果更新初始世界模型库,从剩余的多个待持续学习任务中选择新的任一待持续学习任务进行训练,直至多个待持续学习任务均完成后,得到满足预设性能要求的初始世界模型库,并将其作为多任务持续学习大模型。由此,解决了由于训练深度模型的局限性,导致其学习能力和泛化能力较弱等问题,有效利用多任务构建通用人工智能。
  • 基于进化算法任务持续学习方法装置设备介质

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