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[发明专利]信息处理方法以及信息处理系统-CN201980071024.7在审
发明人：高桥正树;石川和史;塚本裕介;大西翔太 -专利权人：松下知识产权经营株式会社
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种信息处理方法，计算机进行如下工作，获得第1图像以及映现在第1图像的物体的物体数据(S10)，提取与物体检测结果和物体数据的差对应的第1图像的部分，所述物体检测结果是通过将第1图像输入到学习完毕模型而得到的，该学习完毕模型是以图像作为输入并输出物体检测结果的模型(S60)，获得第2图像，该第2图像包括与如下物体数据对应的部分，该物体数据是与被提取的第1图像的部分所对应的物体数据相同的物体数据(S70)，通过使基于被提取的第1图像的部分的图像，反映到获得的第2图像中的与所述相同的物体数据对应的部分(S80)，从而生成学习完毕模型的训练数据(S90)。
信息处理方法以及系统

[发明专利]一种生物体结构的三维重构与有限元分析方法-CN201711334991.7在审
发明人：周祖鹏;甘良棋;张晓东;蒋开云;裴雨蒙;钟雪波 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2018-04-20 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种生物体结构的三维重构与有限元分析方法，包括以下步骤(一)运用CT断层扫描仪对生物体骨骼进行三维扫描得到断层数据文件；(二)将得到断层数据文件导入Avizo软件中，对生物体骨骼进行三维模型的重构，得到简化的三维模型，并以“.stl”文件保存；(三)运用Geomagic Studio软件对生物体骨骼三维模型进行表面优化、模型数据量的简化、转换成CAD模型并以“.igs”格式保存；(四)运用ANSYS软件对生物体骨骼三维模型进行数学的分析。采用本发明的技术方案能解决三维模型重构过程中对生物体特定部分的三维结构的重构问题，得到的三维模型精度高，方法简单有效，三维模型格式转换灵活。
一种生物体结构三维有限元分析方法

[发明专利]一种基于VR同步的图像处理方法及装置-CN202010234577.4在审
发明人：吴京 -专利权人：吴京
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本申请提供一种基于VR同步的图像处理方法及装置，该图像处理方法包括：获得多个包括目标物体的全景图像；根据多个包括目标物体的全景图像构建立体模型，立体模型表征全景图像中的目标物体对应的虚拟模型；向终端设备发送立体模型，以使终端设备显示立体模型。在上述的实现过程中，电子设备实时地根据多个包括目标物体的全景图像构建立体模型，然后向终端设备发送立体模型，以使终端设备显示立体模型；从而有效地提高了向用户展示目标对象对应的VR立体模型的实时性。
一种基于 vr 同步图像处理方法装置

[发明专利]一种基于三维重建下的动态物体识别的方法及系统-CN201710325324.6在审
发明人：詹瑾 -专利权人：广东技术师范学院
申请日： 2017-05-10 - 公布日： 2017-09-05 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维重建下的动态物体识别的方法及系统，其方法包括基于摄像机获取动态物体的视频图像；同步获取带有场景深度信息的原始视频图像；使用KLT跟踪器对动态物体轮廓进行跟踪搜索，并一次性实现单像素动态物体的自适应跟踪和快速提取；选取视频图像中的关键帧；对选取的关键帧进行重建，对动态物体进行三次样条函数插值，获取动态物体的三维重建模型；运用多视角重建理论在原始视频图像所对应的三维模型中插入动态物体的三维重建模型。通过本发明实施例采用摄像头即可实现对动态物体的识别过程，并获得三维重建模型，其构建的三维重建模型可以较好的实现插入原有模型库中。
一种基于三维重建动态物体识别方法系统

[发明专利]用于制造钛物体的方法-CN201610237962.8在审
发明人：西格丽德·古尔德伯格 -专利权人：挪威钛组件公司
申请日： 2010-08-11 - 公布日： 2016-06-29 - 主分类号： B23K9/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于制造钛物体的方法。该方法包括：创建待形成的物体的虚拟三维模型，将虚拟三维模型分为一组虚拟平行层，然后将每个层分为一组虚拟的准一维片，从而形成物体的虚拟矢量化分层模型，将物体的矢量化分层模型装载到等离子体转移弧焊炬的位置和活化的焊接控制系统中，利用惰性气氛置换封闭反应容器内部的气氛，使控制系统运行，通过以根据物体的虚拟矢量化分层模型的第二层的图案将可焊接材料的一系列准一维片焊接到预先沉积的层上而形成物体的第二层，以及对于物体的虚拟矢量化分层模型的每个连续层，逐层重复焊接工艺，直至形成整个物体。
用于制造物体方法

[发明专利]结构化平面物体识别模型训练及识别方法、电子设备-CN202310389606.8在审
发明人：胡德文;张敬华;高凯;刘丽 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种结构化平面物体识别模型训练及识别方法、电子设备，所述识别方法包括：获取待识别结构化平面物体的图像数据；将所述图像数据输入到结构化平面物体识别模型中，输出所述结构化平面物体的类别识别结果；其中，所述结构化平面物体识别模型包括特征提取器、GAT自适应模型和分类器；以及所述结构化平面物体识别模型是根据如下方法预先训练得到的：在第一训练阶段，使用基类会话训练所述特征提取器；在第二训练阶段，使用伪增量会话训练所述GAT自适应模型；在第三训练阶段，使用增量会话训练所述分类器。应用本发明可以进一步提高对结构化平面物体类别的判别能力，尤其是对小样本类别的结构化平面物体的判别能力。
结构平面物体识别模型训练方法电子设备

[发明专利]一种引入物体关系的图像分类方法-CN202010195840.3有效
发明人：秦永强;张祥伟;宋亮;刘金露 -专利权人：创新奇智（重庆）科技有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种引入物体关系的图像分类方法，包括：步骤S1，通过注意力机制构建输入图像上的各个物体间的关系；步骤S2，基于所构建的各物体间的关系在输入图像上对各物体进行分类标注和位置标注；步骤S3，对所标注的分类特征图和位置特征图进行采样，并将采样得到的特征图作为注意力模型训练样本，训练得到注意力模型；步骤S4，通过注意力模型对输入图像进行目标分类识别。本发明利用注意力机制，构建场景图像中各物体间的物体关系，然后基于所构建的物体关系对物体特征进行图像标注，最后提取所标注的特征图像作为模型训练样本，训练得到注意力模型，并通过注意力模型对场景图像进行图像分类识别
一种引入物体关系图像分类方法

[发明专利]一种目标识别方法、装置、终端设备及存储介质-CN202010797205.2有效
发明人：李扬;程骏;庞建新 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请适用于机器视觉技术领域，提供了一种目标识别方法、装置、终端设备及存储介质，其中，方法包括：通过第一神经网络模型对目标图像进行检测，获得所述目标图像中的目标物体和所述目标物体的第一分类标签；通过第二神经网络模型对所述目标物体进行分类，获得所述目标物体的第二分类标签；根据所述第一分类标签和所述第二分类标签，确定所述目标物体的类别。本申请实施例由于第一个神经网络模型可以检测目标物体并对目标物体从第一分类标签进行分类，第二神经网络模型只需对目标物体从第二分类标签进行分类，平衡了第一神经网络模型和第二神经网络模型的分类负担，从而提高了对目标的识别效率
一种目标识别方法装置终端设备存储介质

[发明专利]一种道路遗撒物体检测方法、装置、设备及可读存储介质-CN201811253027.6在审
发明人：宋彬;孙峰瑶;康煦 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种道路遗撒物体检测方法、装置、设备及可读存储介质，其中，所述方法包括：根据K近邻方法对监控视频进行自适应背景建模，获得即时背景模型和延时背景模型；训练并构建深度卷积神经网络模型；将待检测视频分别送入所述即时背景模型和延时背景模型中，获取与视频帧对应的二值化即时掩膜图像和二值化延时掩膜图像，进而确定遗撒物体的位置；将所述遗撒物体图像输入所述深度卷积神经网络模型中，确定所述遗撒物体的类别；解决了现有技术难以在高精度定位的情况下保证即时性以及无法对遗撒物体进行类别判断的问题，克服了背景建模计算复杂度高、遗撒物体训练样本少、遗撒物体类别判断难等不足。
背景模型延时卷积神经网络可读存储介质物体检测掩膜图像二值化自适应背景建模图像处理技术高精度定位计算复杂度背景建模监控视频类别判断物体类别物体图像训练样本即时性视频帧构建送入视频检测保证

[发明专利]一种模型构建方法、位姿估计方法及物体拣取装置-CN202110111623.6在审
发明人：杨洋 -专利权人：深圳市华汉伟业科技有限公司
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本申请涉及一种模型构建方法、位姿估计方法及物体拣取装置，其中模型构建方法包括：获取目标物体的密集融合数据；根据密集融合数据对预设的网络模型进行训练，学习得到网络权重参数；根据网络权重参数配置形成目标物体的位姿估计模型；其中的网络模型包括骨干节点层和头节点层，且头节点层包含分类层和回归层，骨干节点层用于根据密集融合数据构建目标物体的高级语义信息，头节点层中的分类层用于处理高级语义信息以判定目标物体的类别和分值，头节点层中的回归层用于处理高级语义信息以预测目标物体的位姿和置信度技术方案可提高位姿估计模型对背景复杂、较强干扰的检测场景的全景信息重构能力，从而提高目标物体位姿检测的能力。
一种模型构建方法估计物体装置

[发明专利]融合效果图生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211335957.2在审
发明人：王灵丽;李臻;黄晓艺;潘慈辉 -专利权人：如你所视（北京）科技有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：该方法包括：利用针对真实房屋采集的多个点云数据和多帧高动态范围图像，生成三维房屋模型和房屋纹理贴图；确定虚拟物体的三维物体模型在三维房屋模型中的待放置位置；基于三维房屋模型和房屋纹理贴图，确定待放置位置对应的全景光照信息；基于多帧高动态范围图像、三维房屋模型、三维物体模型，以及全景光照信息，生成包括虚拟物体和真实房屋的融合效果图。本公开的实施例中的虚拟物体融合技术，能够较好地保证虚拟物体与真实场景的光照一致性，由此能够较好地保证虚拟物体合成结果的视觉效果。
融合效果图生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于双重约束的三维场景LOD模型的选择调用方法-CN201310719881.8无效
发明人：刘永山;贾大苗;高会聪;赵子建 -专利权人：秦皇岛数据产业研究院有限公司
申请日： 2013-12-24 - 公布日： 2014-03-19 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双重约束的三维场景LOD模型的选择调用方法，包括：A.进入三维场景；B.获取用户视点坐标以及三维场景中当前物体的中心坐标；C.计算视距，判断当前物体是否在用户视野范围内；D.计算三维模型的用户兴趣度值及调用用户所需的当前物体模型的层次序号；E.结合距离约束条件选择调用用户所需的当前物体的层次细节模型；F.对选用的模型进行渲染绘制；G.判断是否遍历三维场景中的所有物体。本发明能够基于兴趣度和距离进行LOD模型的选择调用，满足了用户对于高兴趣度物体高图像质量需求的同时，对用户低兴趣度的物体进行淡化处理，在满足人基本视觉需求的前提下提高系统的渲染速率。
基于双重约束三维场景 lod 模型选择调用方法

[发明专利]用多个激光雷达传感器利用扫描点追踪物体的贝叶斯网络-CN201310757427.1有效
发明人： S·曾 -专利权人：通用汽车环球科技运作有限责任公司
申请日： 2013-12-09 - 公布日： 2014-09-10 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及用多个激光雷达传感器利用扫描点追踪物体的贝叶斯网络。具体地，提供了一种用于融合来自车辆上的多个LiDAR传感器的输出的系统和方法。该方法包括提供先前采样时间由这些传感器检测到的物体的物体档案，其中物体档案识别检测到的物体的位置、取向和速度。该方法还包括接收当前采样时间来自传感器视野中检测到的物体的多个扫描返回，并从这些扫描返回构造点云。然后该方法将点云中的扫描点分割为预测群，其中每个群初始地识别由传感器检测到的物体。该方法将预测群与从先前采样时间期间正被追踪的物体生成的预测物体模型进行匹配。该方法创建新的物体模型、删除正在消失的物体模型，并基于当前采样时间的物体模型来更新物体档案。
用多个激光雷达传感器利用扫描追踪物体贝叶斯网络

[发明专利]提取特征的方法和装置、物体识别的方法和装置-CN201610712507.9有效
发明人：易东;曹恩华;楚汝峰 -专利权人：斑马智行网络(香港)有限公司
申请日： 2016-08-23 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本申请提供了一种提取特征的方法和装置、物体识别的方法和装置。所述提取特征的方法包括：对物体图像或对物体图像进行卷积得到的特征图进行卷积；将对物体图像或特征图卷积的结果进行线性变换；将所述线性变换的结果作为三维形变模型的输入，三维形变模型的输出为在物体图像中待提取特征的位置点；按照三维形变模型输出的位置点，在物体图像或对物体图像进行卷积得到的特征图上提取特征。本申请降低了物体识别成本，提高了物体识别效率。
提取特征方法装置物体识别

[发明专利]一种基于视触觉融合的三维测量方法及系统-CN202111443619.6在审
发明人：赵欢;吴天宇;李祥飞;丁汉 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：所述方法通过视觉的方法获得待测物体可见部分的三维点云，通过采用机器人末端测量装置对待测物体表面进行测量，以获取待测物体表面不可见部分的接触点云模型；对三维点云及接触点云数据进行滤波处理，并通过点云平滑算法进行平滑处理以获得与实际待测物体表面贴合的点云模型，将所述视觉点云模型和接触点云模型进行拼接，以获取待测物体表面的点云模型，最后根据该点云模型进行点云三角网格化得到待测物体的三维模型。本发明提高了对于未知物体测量的鲁棒性和环境适应性。
一种基于触觉融合三维测量方法系统