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[发明专利]一种摄像机-CN201910804669.9在审
发明人：尹承辉;温建伟;袁潮 -专利权人：北京拙河科技有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：一一对应装配在容纳腔的镜头模组，镜头模组分为全局镜头模组及局部镜头模组；每个局部镜头模组的视角位于全局镜头模组的视角范围内，每个局部镜头模组的焦距大于全局镜头模组的焦距。通过采用多个局部镜头模组以及全局镜头模组的配合可以获取更清晰的图像。此外，在设置时，每个镜头模组与壳体之间可拆卸的固定连接，在需要进行更换不同焦距的局部镜头模组或全局镜头模组时，可以将其对应拆卸下来进行更换，从而使得摄像的范围及清晰度更佳灵活。
镜头模组容纳腔焦距全局壳体支架摄像机视角多个阵列可拆卸的安装腔拆卸摄像装配容纳体内图像分割灵活清晰申请配合

[实用新型]一种摄像机-CN201921420218.7有效
发明人：尹承辉;温建伟;袁潮 -专利权人：北京拙河科技有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：一一对应装配在容纳腔的镜头模组，镜头模组分为全局镜头模组及局部镜头模组；每个局部镜头模组的视角位于全局镜头模组的视角范围内，每个局部镜头模组的焦距大于全局镜头模组的焦距。通过采用多个局部镜头模组以及全局镜头模组的配合可以获取更清晰的图像。此外，在设置时，每个镜头模组与壳体之间可拆卸的固定连接，在需要进行更换不同焦距的局部镜头模组或全局镜头模组时，可以将其对应拆卸下来进行更换，从而使得摄像的范围及清晰度更佳灵活。
一种摄像机

[发明专利]红外光学透镜及其制备方法-CN202310563305.2在审
发明人：李少飞 -专利权人：广东省旭晟半导体股份有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：其制备方法采用基于机器视觉的人工智能检测技术，以通过对于红外光学透镜的六视图进行隐含特征提取来提取出各个视角图像中关于红外光学透镜的隐含特征分布信息，并在将其进行全局化视角排列后，使用人工智能检测算法来提取出全局视角特征在高维空间中的多尺度隐含关联特征信息
红外光学透镜及其制备方法

[发明专利]缺陷检测中联合全局和局部的单视角CT重建方法-CN202210388137.3在审
发明人：余建桥;梁辉;孙怡 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机断层图像重建领域，尤其涉及利用深度学习技术联合全局和局部单视角CT从单张X射线图像同时重建工件的三维全局外形和内在的局部缺陷结构，具体为缺陷检测中联合全局和局部的单视角CT重建方法。
缺陷检测联合全局局部视角 ct 重建方法

[发明专利]基于深度传感器的物体三维建模方法-CN201810762485.6在审
发明人：陈建新;杨枫;葛军;丁洁 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于深度传感器的物体三维建模方法，包括：S1、数据采集步骤，从深度传感器中读取数据，获得三维点云数据；S2、预处理步骤，将物体的点云从整个场景中分割出来，再去除异常点、提取物体点云的边界，得到物体在各视角下的点云；S3、相邻视角下点云配准步骤，配准相邻视角下的物体点云，得到相邻视角下物体点云间的转换矩阵；S4、全局对齐步骤，利用转换矩阵，将各个视角下的点云融合进全局点云，得到三维点云模型；S5、网格化和纹理映射步骤
点云深度传感器相邻视角三维点云模型三维建模网格模型转换矩阵建模三维点云数据数据采集步骤预处理步骤配准步骤全局对齐色彩信息纹理模型纹理映射视角网格化异常点配准去除映射三维场景分割融合全局保证

[发明专利]一种基于空间直线识别与匹配的多视角三维数据拼接方法-CN201210397752.7有效
发明人：李旭东;赵慧洁;李伟;姜宏志 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2012-10-18 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：一种基于空间直线识别与匹配的多视角三维数据拼接方法，适用于具有明显棱边特征的数据多视角拼接，主要包括以下步骤：提取三维点云数据中的直线段；根据所提直线段间的位置和角度等固有约束关系实现不同视角下公共直线段的匹配；在直线段匹配的基础上找到不同视角下旋转不变的对应点，基于对应点获得最优全局姿态转换矩阵，实现多视角三维数据拼接。
一种基于空间直线识别匹配视角三维数据拼接方法

[发明专利]一种多视角行为识别方法-CN201310181275.5有效
发明人：王春恒;张重;肖柏华;周文;刘爽 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-05-16 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种多视角行为识别方法。该方法包括以下步骤：对每个视角的动作视频样本提取其局部和全局特征，并把每个动作视频样本表示成为一个特征向量；对源视角和目标视角的动作视频样本的变换矩阵进行初始化；然后在信息论的框架下求得源视角和目标视角的动作视频样本的变换矩阵；根据两个视角的动作视频样本的变换矩阵求得虚拟视角核；然后求得每个动作视频样本之间的相似度；最后使用支持向量机分类器对测试动作视频进行分类。本发明通过连接在源视角和目标视角的连续通路达到多视角行为识别的目的；通过虚拟视角核计算得到的相似度矩阵能够作为任何基于核分类器的输入。
一种视角行为识别方法

[发明专利]基于空中地图数据重构地图的方法、系统及存储介质-CN202310498680.3在审
发明人：曾灿灿;张小军 -专利权人：视辰信息科技（上海）有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：所述方法包括：基于空中图像进行三维重建并与全局坐标系对齐，以获得空中三维图像数据；基于地面图像计算设备位姿并与所述全局坐标系对齐，以获得地面三维图像数据；基于所述空中三维图像数据及地面三维图像数据渲染得到所述目标场景的多张地面视角图像及地面视角三维图像数据；对指定地面图像从所述地面视角图像检索到N个与所述地面图像最相似的渲染图；将所述渲染图与指定地面图像进行特征匹配以获取渲染匹配特征集，并基于所述渲染匹配特征集获得对应的地面视角匹配三维图像数据。
基于空中地图数据方法系统存储介质

[发明专利]不完整多视角数据的聚类方法、电子设备-CN202110784672.6在审
发明人：薛哲;杜军平;宋杰;郑长伟;梁美玉 -专利权人：北京邮电大学;北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供一种不完整多视角数据的聚类方法、电子设备，所述方法包括：通过多视角自编码器对不完整多视角数据缺失的多视角特征进行补全，以得到完整多视角数据及其统一特征表示；通过单层神经网络模型对完整多视角数据的局部结构进行学习，并利用图卷积网络对完整多视角数据的局部结构信息进行提取，以得到完整多视角数据各视角的节点特征表示；基于统一特征表示以及节点特征表示，通过预设的聚类算法进行聚类得到完整多视角数据的聚类结果。本公开的技术方案在补全不完整多视角数据的缺失特征后，通过结合多视角数据的全局结构和局部结构，增强多视角数据的特征表示，进而获得更准确的多视角数据的聚类结果。
完整视角数据方法电子设备

[发明专利]基于全局异构图的安卓恶意应用检测方法-CN202310691865.6在审
发明人：徐建;沈丽娜 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局异构图的安卓恶意应用检测方法，该方法首先进行敏感API调用识别，然后将这些敏感API和数据集中的APK作为异构图中的两类重要节点，根据调用关系构建全局异构图；在该图中主要存在两种类型的边，通过对APK‑API和API‑API边的权重进行计算，在图上补充全局视角和局部视角的API调用特征信息；最后，通过基于邻居采样的图神经网络对该全局异构图上的APK节点进行训练，获得一个可用于恶意应用检测的模型
基于全局构图恶意应用检测方法

[发明专利]一种可视化信息显示方法-CN202210297297.7在审
发明人：陈飞 -专利权人：耀灵人工智能（浙江）有限公司
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及一种可视化信息显示方法，先对建模区域(即现实世界)构建三维全局模型，然后同步用户在建模区域与三维全局模型中的位置与视角(通过信息显示设备进行体现)，然后信息显示设备显示对应的三维全局模型的局部本发明实际上是将现实与虚拟进行同步，利用同步的位置与视角，显示同步的画面。由于在显示时，将三维全局模型中对应真实对象的三维对象模型设置为透明，即在同步显示时不被看到，进而不对真实对象形成遮挡，在显示效果上，即可实现可视化信息对于真实对象的跟随显示。
一种可视化信息显示方法

[发明专利]基于图补全和自适应视角权重分配的不完备多视角聚类方法、装置、系统及存储介质-CN201910446754.2在审
发明人：陈润泽;文杰;徐勇 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图补全和自适应视角权重分配的不完备多视角聚类方法、装置、系统及存储介质，该不完备多视角聚类方法包括：步骤1，多视角仿射图的构建及补全步骤：归一化各视角中的样本实例，构建并补全各视角的仿射图；步骤2，学习各视角间一致的低维表征步骤：迭代求取各视角间一致的低维表征；步骤3，聚类步骤：归一化全局低维表征并使用传统的单视角聚类方法（如k‑means）得到聚类类别。本发明的有益效果是：本发明通过相似图补全技术和视角权重鉴别因子的引入，有效地捕捉了数据的本质结构，提高了聚类性能。
聚类视角多视角低维存储介质权重分配归一化自适应构建表征步骤聚类类别传统的单视角有效地迭代权重样本鉴别捕捉引入全局学习

[发明专利]一种深度图的全局优化方法-CN201711406513.2有效
发明人：郭文松 -专利权人：洛阳中科众创空间科技有限公司
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种深度图的全局优化方法，该方法充分利用左右视角视差数据的差值信息和颜色数据的边缘梯度信息来对深度图进行全局优化。首先，基于区域生长法分别对初始左右视角视差数据进行区域滤波，去除孤立的小块状有误视差；然后，利用优化后的左右视差数据的差值信息并采用模型来计算视差置信度系数数据，实验证明该方法简洁有效；最后，将左视角视差数据和置信度系数数据，经视角投影转换成彩色相机视角下的初始深度数据和置信度数据，充分利用彩色图像的边缘信息，构造关于深度数据的线性方程组，通过超松弛迭代法解算可得优化后深度数据。
一种深度全局优化方法

[发明专利]网络靶场的攻击过程评估方法、装置、存储介质及设备-CN202111439094.9有效
发明人：蔡晶晶;陈俊;张凯;程磊 -专利权人：北京永信至诚科技股份有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：该方法包括：获取多个维度的网络靶场的靶标节点攻防数据；根据所述多个维度的网络靶场的靶标节点攻防数据，确定薄弱节点；根据所述薄弱节点，确定所述网络靶场的攻击全局度量集；根据所述网络靶场的攻击全局度量集，生成全局路径图可见，本申请可以从全局视角出发，加以自适应机制，构建对抗过程中针对各节点攻击效果的度量特征指标(即攻击全局度量集)，并整合可视化技术，提升攻击效应展示的全局化直观效果。
网络靶场攻击过程评估方法装置存储介质设备

[发明专利]基于互相学习网络策略的多视角步态识别方法及系统-CN202010321849.4有效
发明人：陈振学;王艳春;荣学文 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明属于步态识别领域，提供了一种基于互相学习网络策略的多视角步态识别方法及系统。其中，基于互相学习网络策略的多视角步态识别方法包括接收多个视角的行人步态视频；从视频中提取一个步态周期的步态图像，从步态图像中提取出步态轮廓图；将一个步态周期的步态轮廓图按照步态序列形成步态帧集合，通过互相学习网络提取步态帧集合的局部特征与全局特征；利用水平金字塔池结合局部特征与全局特征，得到一个步态周期步态轮廓图的融合特征；利用softmax函数对一个步态周期步态轮廓图的融合特征进行分类预测，得到步态识别结果。
基于互相学习网络策略视角步态识别方法系统