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[发明专利]一种影视作品2D转3D的优化方法-CN201110406152.8无效
发明人：戴云扬 -专利权人：绍兴南加大多媒体通信技术研发有限公司
申请日： 2011-12-08 - 公布日： 2012-05-09 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：一种影视作品2D转3D的优化方法，技术方案是先缩小原图像，用人工产生低解析度深度图，在低解析度的情况下产生深度图，可以大大减少工作量；然后将深度图放大到原有图像的大小，利用信号处理的办法产生高解析度的深度图：方法是首先利用双边滤波器对放大的深度图进行滤波处理；再对原有图像及放大处理过的深度图进行图像梯度计算，判断深度图与原图像是否存在重大区别；然后根据判断结果选择双边滤波器或三边滤波器对放大的深度图进行优化处理，产生高品质的深度图；最后利用基于深度的图像绘制算法产生高品质3D立体图像。这种方法可以在保证深度图品质的前提下加快了深度图产生的速度。本发明能高品质、高速率、低成本地制作3D影视作品。
一种影视作品优化方法

[发明专利]一种三维物体识别方法、装置及存储介质-CN201910423126.2在审
发明人：陈诗锦 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-09-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维物体识别方法、图像处理装置及计算机可读存储介质，应用于智慧城市领域，其中方法包括：拍摄得到三维物体的彩色图像和深度图像；分别对彩色图像和深度图像进行目标分割，得到彩色分割图像和深度分割图像；利用彩色分割图像，来对深度分割图像进行修正；利用卷积神经网络来对修正之后的深度分割图像进行目标识别，以得到三维物体的类别。本申请首先拍摄三维图像的彩色图像和深度图像，并分别对其进行目标分割，然后利用彩色图像的分割结果，来对深度图像的分割结果进行修正，最后利用卷积神经网络来对修正后的深度图像的分割结果进行识别，以识别出三维物体
三维物体深度图像彩色图像分割结果分割图像修正卷积神经网络彩色分割目标分割申请计算机可读存储介质图像图像处理装置存储介质目标识别三维图像智慧城市拍摄应用

[发明专利]一种基于深度决策树算法的电力负荷特性挖掘方法-CN201810331744.X在审
发明人：谢百明;谈竹奎;刘斌;王冕;李正佳;马春雷;桂专;徐长宝;袁旭峰;桂军国;林呈辉;张秋雁 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度决策树算法的电力负荷特性挖掘方法，它包括：利用采集装置采集电力用户负荷特征数据及影响电力负荷变化的因素数据；对所采集的电力用户负荷特性数据及影响电力负荷变化因素数据进行预处理，建立训练数据样本集和测试集；设置深度决策树模型的参数，即深度决策树算法中的初始森林模型参数；利用训练数据样本集对深度决策树模型进行训练；利用测试集对训练后的深度决策树模型进行测试，确定深度决策树模型深度；得到训练和测试完成的深度决策树模型后，向模型中输入需要进行负荷特性挖掘的观测值数据，输出负荷特性预测结果；达到对电力系统负荷特性进行深度挖掘的目标，从而指导电力企业安全调度和稳定运行。
决策树模型决策树算法挖掘训练数据样本电力负荷电力用户负荷变化负荷特性因素数据影响电力测试集预处理采集电力系统负荷测试安全调度采集装置电力企业负荷特征模型参数输出负荷特性预测稳定运行观测森林

[发明专利]一种基于域迁移和深度补全的物体姿态估计方法-CN202110592716.5在审
发明人：赵永强;钱堃;段彦卉;景星烁;孔维一 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于域迁移和深度补全的物体姿态估计方法，包括以下步骤：1）针对实验场景采集物体姿态估计真实数据集，利用仿真生成器生成物体姿态估计仿真数据集；2）基于领域自适应技术实现仿真数据到真实数据的迁移；3）利用迁移后的物体姿态估计数据集，训练基于感知融合的物体姿态估计网络；4）通过深度相机获取场景的颜色和深度信息，并补全深度信息；5）给定场景中的颜色图和补全后深度图，利用物体姿态估计训练结果，进行目标物体的姿态估计本发明针对实物域制作数据集困难、深度相机获取深度信息失真等问题，通过域迁移来缓解数据采集与标注成本，使用深度补全来改善深度信息的质量，该方法具有对未知、复杂场景的泛化性能。
一种基于迁移深度物体姿态估计方法

[发明专利]深度学习模型训练方法、装置及电子设备-CN201910943965.7在审
发明人：章良君 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了深度学习模型训练方法、装置及电子设备，应用于计算机视觉技术领域，该方法包括：获取已训练的目标检测模型，目标检测模型包括前景及背景识别结构；利用目标检测模型的背景识别参数，对待训练的初始深度学习模型进行初始化，得到初始化后的初始深度学习模型，其中，初始深度学习模型包括前景及背景识别结构；利用预设样本图片对初始化后的初始深度学习模型进行训练，得到训练后的目标深度学习模型。利用已训练的目标检测模型的背景识别参数对初始深度学习模型进行初始化，初始化后的初始深度学习模型已经具有了较强的背景识别能力，并含有鲁棒的目标特征提取能力，容易训练至收敛，增加深度学习模型目标检测的准确性
深度学习模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种深度图的感兴趣区域压缩方法-CN201310063726.5有效
发明人：关宇东;提纯利;滕艺丹;戴翊轩;李尔佳;杜克;仲小挺;于博良 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2013-02-28 - 公布日： 2013-05-01 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：一种深度图的感兴趣区域压缩方法，涉及一种深度图的压缩方法，解决现有的深度图感兴趣区域压缩方法无法实现感兴趣区域的自动选取问题。利用边缘检测方法获取深度图的灰度边缘；利用数学形态学膨胀操作获取深度图边缘及其周边区域；利用图像分割方法对深度图进行区域分割；求解分割后各区域内像素的灰度平均值，并作为该区域的灰度值；根据深度图边缘及其周边区域和像素灰度平均值确定感兴趣区域；采用时域与空域联合的高斯平滑滤波方法将非感兴趣区域进行平滑处理；对深度图边缘及其周边区域采用无损压缩的方式进行编码。本发明可广泛应用与对深度图的感兴趣区域自动选取的压缩。
一种深度感兴趣区域压缩方法

[发明专利]一种基于智能终端的裂缝检测方法-CN201811653343.2有效
发明人：范衠;伍宇明;李冲;史新宝;朱贵杰 -专利权人：汕头大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于智能终端的裂缝检测方法，所述方法包括：创建基于深度学习的道路裂缝图像的训练集和验证集；利用训练集和验证集训练深度神经网络大模型；将训练好的深度神经网络大模型利用蒸馏方法指导新建的深度神经网络小模型进行训练，得到深度神经网络小模型的输出结果；对深度神经网络小模型进行剪枝，得到剪枝后的深度神经网络模型；利用TensorFlow Lite将剪枝后的深度神经网络模型迁移到智能终端上；将智能终端中的道路裂缝图像导入到剪枝后的深度神经网络模型中进行检测
一种基于智能终端裂缝检测方法

[发明专利]基于深度强化学习的对话系统生成方法和装置-CN201711485501.3有效
发明人：陈旺;何煌;姜迪;李辰;彭金华;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请实施例公开了基于深度强化学习的对话系统生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：对深度强化学习网络的训练样本集中的每一个训练样本，执行以下训练操作：利用深度强化学习网络中的用于计算深度强化学习值的神经网络计算出关联信息；基于关联信息，对用于计算深度强化学习值的神经网络中的网络参数进行更新；利用训练后的深度强化学习网络，构建对话系统。实现了利用训练后的深度强化学习网络构建出的对话系统可自动计算出用户输入的问题语句的候选答复语句对应的深度强化学习值，基于候选答复语句对应的深度强化学习值，从候选答复语句中选取出返回给用户的答复语句。
基于深度强化学习对话系统生成方法装置

[发明专利]深度图处理方法、装置及存储介质-CN202211128056.6在审
发明人：赵明喜;钱哲弘 -专利权人：银牛微电子（无锡）有限责任公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开实施例中提供深度图处理方法、装置及存储介质，通过获取连续帧的深度图序列及与深度图序列一一配准的彩色图序列，深度图序列包括当前时间的目标深度图及先前时间的各帧深度图，利用彩色图序列估计目标深度图中的每个像素的位移变化，在至少一个目标像素的位移变化显示为静止的情况下，基于深度图序列与彩色图序列之间的配准关系，在深度图序列中定位目标像素，采用时间滤波，对目标像素，利用其在先前时间的各帧深度图中的深度信息替代其在目标深度图中的深度信息本公开实施例能够避对深度图中的移动物体采用时间滤波，从而提升深度图中空洞填充的准确率。
深度处理方法装置存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置及存储介质-CN202111355214.7在审
发明人：王国毅;周俊伟;刘小伟;陈兵 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法、装置及存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括终端设备利用图像采集设备获取待处理图像；所述待处理图像为二维图像；终端设备将待处理图像输入深度估计模型，深度估计模型用于使待处理图像的深度信息分别收敛于多个目标深度值；目标深度值与待处理图像中区间一一对应；区间与待处理图像中对象的深度范围有关；不同区间的深度范围不同；终端设备利用深度估计模型输出待处理图像的深度信息，这样，待处理图像中不同区间的目标深度值不同，因而深度估计模型将待处理图像的深度信息收敛于不同区间的多个不同的目标深度值的情况下，该深度估计模型预测得到的待处理图像的深度信息更趋近于实际值。
图像处理方法装置存储介质

[发明专利]基于深度学习的新型手部增强现实技术-CN202111487024.0在审
发明人：王佳帅;王华英;王冠楠 -专利权人：河北工程大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及基于深度学习的新型手部增强现实技术。本发明涉及深度学习和双目视觉领域，主要利用双目相机进行拍摄左右视觉下的图像，利用深度学习对图片中的手进行预测21个特征点，利用双目产生的视差对图片进行深度计算，转换坐标系之后判断手指是否点击了桌面，提前绘制好需要交互的信息
基于深度学习新型增强现实技术

[发明专利]融合深度信息的长期目标跟踪方法及系统-CN202111284990.2在审
发明人：翟优;郭希维;韩东;何鹏;谢建华;许葆华;周海俊;王红云;高晨 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合深度信息的长期目标跟踪方法及系统，该方法包括采用激光测距仪测量当前帧目标深度信息；基于CA模型预测下一帧目标深度；根据输入的新一帧图像，利用位置相关滤波器、尺度相关滤波器对目标位置和目标尺度进行预估；利用预测深度信息，构建目标置信度判别式，对位置滤波器的输出进行判别，确定如何确定目标位置；利用预测深度，构造自适应尺度因子，确定目标尺度；将估计的目标位置和尺度输入硬件跟踪系统，使云台对准目标，获取新一帧图像本发明将目标的深度信息，融入整个跟踪过程，利用目标与背景在深度方向上的差别，有效降低由于遮挡和背景混叠带来不良影响，实现目标长期有效跟踪。
融合深度信息长期目标跟踪方法系统

[发明专利]基于神经网络和边缘计算芯片的单目深度估计方法及装置-CN202211330237.7在审
发明人：孟子阳;沈王天;尤政 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于神经网络和边缘计算芯片的单目深度估计方法及装置，其中，该方法包括：获取相机图像的训练数据集，并利用训练数据集对深度估计网络进行训练得到训练好的深度估计网络；利用训练数据集中的多张图片对训练好的深度估计网络的网络参数进行量化操作得到卷积张量；利用最优的张量划分方式对卷积张量进行划分生成网络代码数据；利用实时相机图像和网络代码数据，通过训练好的深度估计网络的网络计算得到实时相机图像估计的深度图。本发明在超低功耗计算芯片上实现了单目深度估计网络的部署与运行，对于只能使用单目相机作为感知单元的纳型无人平台有重要的意义，能给显著提升纳型无人平台对于场景的理解能力。
基于神经网络边缘计算芯片深度估计方法装置

[发明专利]确定地层压力的方法-CN200510006359.0有效
发明人： A·扎佐夫斯基;J·J·波普;P·S·哈蒙 -专利权人：施卢默格海外有限公司
申请日： 2005-01-28 - 公布日： 2005-08-03 - 主分类号： E21B49/00 文献下载
摘要：一种确定井眼周围特定深度区域处地层压力的方法，其包括：记录自在所述深度区域处停止钻井的时间；导出所述深度区域处地层渗透率；使井眼压力随时间周期性变化并确定所述深度区域处泥饼附近地层内所测压力的周期分量和非周期分量；利用所述时间、所述周期分量和所述渗透率，确定地层压力扩散系数和传导系数并估算所述深度区域处地层的井眼周围的压力增加区的尺寸；利用所述时间、所述地层压力扩散系数和传导系数、以及所述非周期分量，确定所述深度区域处泥饼的漏失率；利用所述的漏失率，确定所述深度处泥饼附近地层内的压力梯度；利用所述压力梯度和所述的压力增加区的尺寸，外推从而确定原始地层压力。
确定地层压力方法

[发明专利]一种基于深度学习的图像处理方法、系统、设备及介质-CN202010988402.2有效
发明人：姚志强;周曦;曹睿 -专利权人：广州云从洪荒智能科技有限公司
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的图像处理方法，包括：获取待处理的多帧深度图像；利用基于深度卷积网络的特征编码模块对待处理的多帧深度图像进行编码，得到对应的信息编码向量；利用基于RNN循环神经网络的信息融合模块对所述信息编码向量进行融合，得到融合编码向量；通过基于深度反卷积网络的特征解码模块对所述融合编码向量进行解码，得到点云图，其中，所述点云图中每个像素点是一个三维数据点。本发明利用深度神经网络取代传统的复杂计算，可实现实时的重建融合。并且利用深度神经网络抽取特征并进行人脸拼接，经过数亿级别的不同表情变化数据进行训练，可以稳健地应对各种面部形变、各种角度变化、各种残缺情况。
一种基于深度学习图像处理方法系统设备介质