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[发明专利]冠状动脉狭窄的量化方法及装置-CN202010158502.2有效
发明人：张贺晔;张冬 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种冠状动脉狭窄的量化方法及装置，包括：利用人工神经网络的自学习能力，建立冠状动脉多视角医学图像的多视角图像特征与冠状动脉狭窄的形态学参数之间的对应关系；获取患者的当前冠状动脉多视角医学图像的当前多视角图像特征；通过所述对应关系，确定与所述当前多视角图像特征对应的当前冠状动脉狭窄的形态学参数；具体地，确定与所述多视角图像特征对应的当前冠状动脉狭窄的形态学参数，包括：将所述对应关系中与所述当前多视角图像特征相同的多视角图像特征所对应的冠状动脉狭窄的形态学参数基于多视角预测冠状动脉狭窄的形态学参数，缓解狭窄与其他血管重叠给狭窄量化带来的影响。
冠状动脉狭窄量化方法装置

[发明专利]一种多视角深度生成图像聚类方法-CN202011343290.1在审
发明人：陈志奎;高静;张佳宁;李朋;金珊;宋鑫 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种多视角深度生成图像聚类方法，属于图像聚类与数据挖掘技术领域，1)预训练各视角独立的编解码网络，发现各视角潜在特征空间；2)预训练多视角特征融合编解码网络，发现多视角融合特征空间；3)随机初始化高斯混合模型参数；4)计算数据样本由某一子高斯模型生成的概率作为图像聚类结果，生成聚类损失，计算高斯混合模型参数更新值，更新参数直到收敛。本发明针对图像数据设计了一种多视角深度生成图像聚类方法，主要考虑利用多视角图像数据中的互补信息优化特征的学习，提高图像聚类和特征学习效果，并为此设计一种多视角特征融合策略，端到端地融合多个视角中的数据信息，该策略可以有效提高多视角数据信息的利用率，提高图像聚类算法性能。
一种视角深度生成图像方法

[发明专利]一种基于数据修复的非完整多视角图像数据聚类方法-CN202210740754.5有效
发明人：赵洪伟;付强;付立军;李骜 -专利权人：山东百盟信息技术有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明适用于计算机视觉图像聚类技术领域，提供了一种基于数据修复的非完整多视角图像数据聚类方法，包括以下步骤：S1：输入一个缺失的多视角图像数据集；S2：基于皮尔逊相关系数计算方法对缺失的多视角图像数据集从数据层面进行修复，获得一个完整的多视角图像数据集；本发明基于多视角图像数据视角间的相似性，通过皮尔逊相关系数计算方法，从样本的维度层面对非完整的多视角图像进行一种精准的修复，在将非完整图像数据填补为完整数据的基础上，使得所填补的数据在极大程度上接近于真实图像数据的像素值，确保用于后续图像聚类模型学习的图像数据蕴含真实有效的信息。
一种基于数据修复完整视角图像方法

[发明专利]一种基于多视角图像的3D人体自监督重建方法-CN202210558080.7在审
发明人：陈建川;卢湖川;王一帆 -专利权人：大连理工大学;大连维视科技有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多视角图像的3D人体自监督重建方法，涉及三维人体重建技术领域，所述方法包括如下步骤：获取多视角图像，建立三维空间；将多视角图像、多视角图像对应的SMPL参数、相机参数输入至特征提取网络ResUnet34中，输出多视角特征图；通过双线性插值采样得到顶点在多视角特征图的特征；利用稀疏卷机网络SpareConvNet将所述结构化隐式编码扩散到周围的空间中；根据所述几何编码和外观编码得到通用型神经辐射场；使用体素渲染的方法给定一个新的视角相机参数，对所述通用型神经辐射场进行渲染，得到新视角相机参数下的2D图像。本发明通过利用稀疏的多视角对人体进行重建，然后渲染到目标视角下的图像，实现了2D图像到2D图像的自监督，避免了对3D真值的依赖。
一种基于视角图像人体监督重建方法

[发明专利]冠状动脉特异性钙化检测方法及装置-CN202010419427.0有效
发明人：张贺晔;张卫卫 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种冠状动脉特异性钙化检测方法及装置，包括：利用人工智能模型的自学习能力，建立冠状动脉多视角医学图像的多视角图像特征与冠状动脉中的钙化分割结果和钙化量化结果之间的对应关系；获取患者的当前冠状动脉多视角医学图像的当前多视角图像特征；通过对应关系，确定与当前多视角图像特征对应的当前冠状动脉中的钙化分割结果和钙化量化结果；具体地，确定与多视角图像特征对应的当前冠状动脉中的钙化分割结果和钙化量化结果，包括：将对应关系中与当前多视角图像特征相同的多视角图像特征所对应的冠状动脉中的钙化分割结果和钙化量化结果
冠状动脉特异性钙化检测方法装置

[发明专利]一种虚拟现实多视角融合模型的设计方法-CN202110609017.7有效
发明人：姚寿文;栗丽辉;王瑀;胡子然;兰泽令 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种虚拟现实多视角融合模型的设计方法，包括以下步骤：根据交互任务，采集视角类型，获得主视角、辅助视角以及主视角、辅助视角之间的配置模式和融合方法；根据配置模式和融合方法，构建多视角融合模型，多视角融合模型用于获得主视角图像和辅助视角图像，并将辅助视角图像融合到主视角图像中，获得多视角融合图像。本发明的多视角融合模型设计方法，使用户根据交互任务对用户空间感知与交互精度的不同需求与对辅助视角在信息丰富程度、直观性和用户介入程度三个方面的需求，先后确定主辅视角的配置模式和辅助视角的融合方法，以确定合适的多视角融合模型
一种虚拟现实视角融合模型设计方法

[发明专利]一种基于计算机视觉的无人机图像拼接方法及系统-CN202210409797.5在审
发明人：史旻;张坤 -专利权人：江苏复泽智能科技有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于计算机视觉的无人机图像拼接方法及系统，其中，所述方法包括：对多视角图像集合进行去噪滤波，获得第一标准多视角图像集合和第二标准多视角图像集合；对第一标准多视角图像集合和第二标准多视角图像集合进行网格分割，并基于分割后的图像进行图像选择，获得目标基准图像；基于ORB算法对目标基准图像和多视角图像集进行遍历特征点提取，获得基准特征点集合和待拼接特征点集合；根据基准特征点集合和待拼接特征点集合，进行图像配准获得目标区域配准图像；对目标区域配准图像的重叠区域进行加权融合，拼接获得目标区域全景图像。解决了现有技术无人机图像拍摄角度不一，导致图像拼接精确度不够，拼接效率低的技术问题。
一种基于计算机视觉无人机图像拼接方法系统

[发明专利]一种基于多视角深度学习的路面宏观纹理重建方法-CN202011423558.2在审
发明人：刘存强;童峥;袁东东;吕锦辉;高自强;高杰 -专利权人：甘肃智通科技工程检测咨询有限公司;华东交通大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明属于土木工程领域，公开了一种基于多视角深度学习的路面宏观纹理重建方法。采集路面多视角图像和路面宏观纹理三维点云数据作为路面信息数据集；建立基于单视角路面图像的深度学习结构S，用于基于单一视角图像的路面宏观纹理重建；建立多视角融合单元MU，用于融合基于不同路面视角图像的路面宏观纹理重建模型；使用路面信息数据集对深度学习结构S和多视角融合单元MU进行端对端训练，获得训练完成的多视角深度学习结构；采用训练完成的多视角深度学习结构生成待检测沥青路面区域的宏观纹理模型。本发明能直接利用多视角路面图像重建三维路面宏观纹理模型，有利于提高路面宏观纹理数据的采集，对提高路面病害和性能检测的效率有积极的意义。
一种基于视角深度学习路面宏观纹理重建方法

[发明专利]一种基于深度学习的多视角焊锡缺陷检测装置-CN202011407364.3在审
发明人：邓智超;杨蕙同;颜润明;林永春;郑勇浩;徐初东;雷亮 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： B07C5/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多视角焊锡缺陷检测装置，包括：多视角图像获取系统、图像处理验证系统、产品分拣系统、产品修复系统，所述多视角图像获取系统用于获取待检测产品不同视角的图像；所述图像处理验证系统用于处理多视角图像获取系统获取的图像并通过内置的神经网络模型进行识别验证；所述产品分拣系统根据图像处理验证系统的验证结果对待检产品进行分拣；所述产品修复系统用于修复分拣出的不合格产品，并将修复后的产品送至图像获取系统。本发明克服了传统检测方法成本高，效率低的缺陷，并利用多视角的检测提高了检测的精度。
一种基于深度学习视角焊锡缺陷检测装置

[发明专利]多视角融合的场景重建方法、感知网络训练方法及装置-CN202210575068.7在审
发明人：陈腾;隋伟;张骞 -专利权人：北京地平线信息技术有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：公开了一种多视角融合的场景重建方法、感知网络训练方法及装置，该多视角融合的场景重建方法包括：获取多张图像，将多张图像融合为环视视角图像，以及将多张图像融合为鸟瞰视角图像。基于环视视角图像和鸟瞰视角图像进行特征提取，分别得到环视图像特征及鸟瞰图像特征。基于环视图像特征及鸟瞰图像特征，分别得到环视视角图像对应的第一场景信息及鸟瞰视角图像对应的第二场景信息。通过本公开实施例的方案可以避免出现多个视角的图像之间重叠区域在场景重建时无法融合的问题。另外本公开可以将多视角融合为环视视角和鸟瞰视角，之后从环视和鸟瞰两个视角进行场景重建，得到的场景信息更为准确。
视角融合场景重建方法感知网络训练装置

[发明专利]一种基于深度学习的多视图协同图像分割方法和系统-CN202310742724.2在审
发明人：石霏;周健;夏文涛 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的多视图协同图像分割方法和系统，方法包括：步骤S1：获取多视角图像；步骤S2：将所述多视角图像输入至深度学习模型，所述深度学习模型通过多视角视图像内在特征的一致性，实现对多视角图像中的同一目标进行图像分割；其中，所述深度学习模型设置有MVFI模块，所述MVFI模块用于实现多视角图像间的特征交互。本发明构建的深度学习模型能够充分利用多视图间的特征一致性来优化视图特征，进而提高分割精度。
一种基于深度学习视图协同图像分割方法系统

[发明专利]一种多视角视频处理方法、系统及电子设备-CN202211704931.0在审
发明人：高扬 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04N13/111 文献下载
摘要：本申请公开了一种多视角视频处理方法、系统及电子设备，获得用于表征多视角视频中每帧图像对应的源文件的三元组信息，三元组信息包括：多视角视频中每帧图像在多视角视频中的时间戳、每帧图像对应的源文件的索引信息及每帧图像在源文件中的时间戳，其中，索引信息为用于获得源文件的图像采集装置的索引信息；对每帧图像对应的源文件进行解码，将解码后的多帧图像按照三元组信息中每帧图像在多视角视频中的时间戳进行编码，以获得多视角视频。
一种视角视频处理方法系统电子设备

[发明专利]一种基于多视角学习的半监督图像分类方法-CN201310032048.6有效
发明人：卢汉清;蒋瑜;刘静 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-01-28 - 公布日： 2013-05-08 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种新的基于多视角学习的半监督图像分类方法，用以解决带有部分标注的多视角图像数据的分类问题。本发明提供的图像分类方法包括：根据用户输入的图像多视角特征表示和部分图像的类标，联合学习图像多视角特征的统一潜在因子表示和在此统一潜在因子空间下具有判别力的线性分类器，从而对未标注图像进行有效的分类。
一种基于视角学习监督图像分类方法

[发明专利]一种用于多视角视频图像的人体动作评估方法-CN202111423512.5在审
发明人：钟代笛;仲元红;冉琳;王新月;郭雨薇;徐乾锋;赵艳霞;魏晓燕;黄智勇;周庆;葛亮;唐枋;靳虎 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉图像处理技术领域，具体涉及一种用于多视角视频图像的人体动作评估方法，包括：获取测试者多个视角下的待测视频；从各个视角下的待测视频中分别选取关键视频帧；将各个视角下的关键视频帧进行拼接，得到对应的多视角拼接视频；基于多视角拼接视频从多视角的模板视频中选取对应的模板视频帧来构建多视角模板视频；基于多视角拼接视频和对应的多视角模板视频完成人体动作评估，以生成对应的动作评结果。本发明提供了一种能够应用于多视角视频图像的人体动作评估方法，以能够解决因拍摄视角局限而导致动作被遮挡的问题，从而能够提升人体动作评估的效果。
一种用于视角视频图像人体动作评估方法

[发明专利]一种基于多视角图像特征分解的行人再识别方法-CN201811388865.4有效
发明人：杨晓峰;李海芳;邓红霞;姚蓉;郭浩 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及智能图像检索技术领域，更具体而言，涉及一种基于多视角图像特征分解的行人再识别方法，从目标图像分类问题出发，结合胶囊网络，构建了行人图像多视角图像特征生成网络，将任意行人图像进行分解得到多视角图像特征以及该视角下的相似度同视角特征直接用于再识别，不同视角特征则必须经过特征转换，本发明中使用BP神经网络获的了特征转换矩阵，解决了不同视视角特征的度量问题。实验表明通过行人图像的分解对提高行人再识别准确率有极大的帮助。
一种基于视角图像特征分解行人识别方法