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[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]一种深度相机图像序列筛选方法及装置-CN202010129870.4有效
发明人：柯慧淑 -专利权人：贝壳技术有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种深度相机图像序列筛选方法及装置，该方法包括：获取彩色图像序列，计算彩色图像序列中彩色图像的彩色图像质量值；获取深度图像序列，计算深度图像序列中深度图像的深度图像质量值；根据彩色图像质量值和深度图像质量值计算帧图像的图像质量，其中，成对的彩色图像和深度图像形成图像序列的一帧图像；根据帧图像的图像质量，从相邻帧中筛选最佳质量帧得到图像序列筛选结果。本发明实施例提供的深度相机图像序列筛选方法及装置，通过根据图像序列中彩色图像质量值及深度图像质量值得到帧图像的图像质量，进而得到图像序列筛选结果，提高了图像质量，去除了图像冗余，有利于降低后期三维重建的复杂度及提高三维重建的效率
一种深度相机图像序列筛选方法装置

[发明专利]混凝土碳化深度预测方法及预测系统-CN202011564794.6在审
发明人：杨雪华 -专利权人：北京中冶设备研究设计总院有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G01N33/38 文献下载
摘要：本发明提供一种混凝土碳化深度预测方法及预测系统，包通过碳化深度预测模型对混凝土碳化影响因素值进行分析，获取在预设时间序列上的第一碳化深度预测值，作为第一时间序列数据；对第一时间序列数据进行平稳性验证，获取平稳的时间序列数据；确定碳化深度平稳时间序列数据预测模型的类型，得到初始时间序列数据预测模型；通过碳化深度平稳时间序列数据预测模型，获取第二时间序列数据；通过将第一时间序列数据与第二时间序列数据中相同时间点上的第一碳化深度预测值和第二碳化深度预测值进行加权平均处理，得到在预设时间序列上的混凝土碳化深度预测值。利用本发明能够解决现有方法得到的碳化深度误差大等问题。
混凝土碳化深度预测方法系统

[发明专利]一种深度视频序列的预处理方法-CN201010144951.8有效
发明人：彭宗举;蒋刚毅;郁梅;卢小明;陈芬 -专利权人：宁波大学
申请日： 2010-04-07 - 公布日： 2010-10-20 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度视频序列的预处理方法，通过对待处理的深度视频序列进行变换处理，然后利用对应的彩色视频序列的相关信息进行时间平滑处理，再作逆变换处理，得到预处理后的深度视频序列，经预处理后的深度视频序列在维持虚拟视点图像绘制性能的基础上，能够有效提高深度视频序列在时间上的相关性，大大提高了深度视频序列的压缩编码效率，节省的码流可达到14.43％～37.07％。
一种深度视频序列预处理方法

[发明专利]用于三维建模目标对象的方法和系统-CN201510512970.4有效
发明人：杜云凡;李斐 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2015-08-19 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：在一个实施方式中该方法包括：通过分割目标对象的m个深度图构成的深度图序列得到N个深度图子序列，其中1深度图子序列所包含深度图数大于等于1；对每个深度图子序列进行处理得到相应局部模型；以及通过在N个深度图子序列中的深度图子序列i的相应局部模型上合并所有其它深度图子序列的所有深度图，得到最终基础模型，其中1≤i≤N。
用于三维建模目标对象方法系统

[发明专利]一种通过单视角彩色图像序列生成深度图序列的方法-CN201410092424.5无效
发明人：杨铀;于国星;喻莉;陈小平 -专利权人：华中科技大学;深圳深讯和科技有限公司
申请日： 2014-03-13 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： H04N13/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种通过单视角彩色图像序列生成深度图序列的方法，包括以下步骤：（A1）输入彩色图像序列；（A2）按时域顺序读取彩色图像序列中的一帧图像，并将该帧彩色图像转换为灰度图像；（A3）对所述灰度图像按照Zig-Zag扫描方式进行基于联合时域空域的深度计算，得到深度图序列；（A4）重复步骤A2～A3，直至所有序列中的所有彩色图像全部处理完毕；（A5）输出所述得到的深度图序列。本发明具有以下优点：生成深度图序列的时域平稳性好；生成深度图序列的空域错误减少。
一种通过视角彩色图像序列生成深度方法

[发明专利]机理与数据联合驱动的湖泊多深度温度预测方法及模型-CN202310078182.3在审
发明人：王莉;陈玲玲;许柏宁;曹昱博;宁泽飞;苗昊;麻巍祥 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种机理与数据联合驱动的湖泊多深度温度预测方法及模型，属于湖泊深度温度预测技术领域；解决了现有技术不能充分挖掘深度序列关系的依赖性的问题；包括如下步骤：将气象特征数据输入物理模型，经过物理模型模拟，得到基于物理模型的预测数据；将气象特征数据与基于物理模型的预测数据进行拼接，一起作为数据驱动模型的特征输入，再进行数据预处理，得到时序特征矩阵和深度序列特征矩阵，分别进行时序信息捕获以及深度序列信息捕获，得到时间序列预测数据和深度序列预测数据；将基于物理模型的预测数据、时间序列预测数据、深度序列预测数据输入全连接层预测t时刻不同深度处的湖泊温度；本发明应用于湖泊深度温度预测。
机理数据联合驱动湖泊深度温度预测方法模型

[发明专利]平面图像序列的深度图序列生成方法及装置-CN201110154363.7有效
发明人：戴琼海;李振尧;曹汛 -专利权人：清华大学
申请日： 2011-06-09 - 公布日： 2011-10-19 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：本发明提出一种平面图像序列的深度图序列生成方法及装置，该方法包括以下步骤：A：选择第一图像和第二图像；B：获得第一图像的第一深度图像和第二图像的第二深度图像；C：获取平面图像序列的第一运动估计结果集合和第二运动估计结果集合；D：根据第一运动估计结果集合和第二运动估计结果集合确定图像序列的每一相邻两帧图像之间的匹配点集；和E：根据第一深度图像或第二深度图像、以及匹配点集得到深度图序列。根据本发明的深度图序列生成方法，可以大大降低深度图序列生成的工作量和成本，而且深度图序列的精度高，进而达到提高立体视频合成效果的目的。该装置结构简单，易于实现。
平面图像序列深度生成方法装置

[发明专利]一种基于深度聚类的水下声速序列分类方法-CN202310037478.0在审
发明人：李建龙;赵益 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度聚类的水下声速序列分类方法。方法包括：首先将海域的各条原始声速曲线序列均进行深度信息分割，获得各个深度区的多条原始声速曲线序列；再利用最小二乘法和全局优化算法对各条原始声速曲线序列分别进行多段线性拟合，结合原曲线分段梯度离差和以及拟合阈值，分别筛选获得对应的声速线段序列；最后，各个深度区的声速线段序列分别输入到对应的深度聚类模型进行聚类，聚类获得各个深度区中所有声速线段序列的类别。相比于传统聚类算法，本发明深度聚类能够挖掘到数据的隐含特征，识别出更多的声速序列类型。
一种基于深度水下声速序列分类方法

[发明专利]一种深度图像序列处理的方法及装置-CN200910096035.9有效
发明人：虞露;傅德良;赵寅;熊联欢 -专利权人：浙江大学;华为技术有限公司
申请日： 2009-01-23 - 公布日： 2009-09-02 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：本发明属于数据信息处理技术领域，特别是涉及一种深度图像序列处理的方法及装置；分析与深度序列图像对应的纹理序列中当前时刻前的m帧、当前时刻n帧以及当前时刻之后的q帧图像，并提取相关特征；结合深度序列中当前时刻之前的r帧和当前时刻之后的s帧对当前帧深度图像进行处理，最终实现增强深度图像序列时域的连续性，实现上述方法的装置主要由缓存器、特征分析模块和特征处理/修正模块构成，所述缓存器分别与特征分析模块和特征处理/修正模块相连接，特征分析模块与特征处理/修正模块相连接；具有适用范围广、处理方法灵活，能够合理利用纹理序列和深度序列之间的相关性以及纹理序列时间上的相关性改善深度序列的相关性；提高3DTV虚拟视生成的质量和深度序列压缩编码的效率
一种深度图像序列处理方法装置

[发明专利]基于深度学习的肝细胞癌磁共振图像分割系统和方法-CN201910676893.4有效
发明人：黄炳升;蔡洵;曾英候;陈亮亮;冯仕庭;宋晨宇 -专利权人：深圳大学;中山大学附属第一医院
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的肝细胞癌磁共振图像分割系统和方法，该方法包括：获取肝细胞癌肿瘤患者的多序列磁共振成像图像；将获取的多序列磁共振成像图像输入至深度融合网络模型中，从而获得病灶分割结果图；所述深度融合网络模型包括深度卷积网络模块和多序列融合模块，所述深度卷积网络模块划分为多个序列通道，所述多序列融合模块用于融合所有序列通道处理多序列磁共振成像图像的处理结果。本发明通过深度融合网络模型来对多序列磁共振成像图像进行病灶分割，能够获得较好的分割效果，并且分割更加准确。本发明作为基于深度学习的肝细胞癌磁共振图像分割系统和方法可广泛应用于医学图像处理领域。
基于深度学习肝细胞磁共振图像分割系统方法

[发明专利]基于双通路深度卷积神经网络的动态手势识别方法-CN201710990519.2有效
发明人：罗阳星;徐向民;邢晓芬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于双通路深度卷积神经网络的动态手势识别方法，首先从深度摄像头中采集动态手势的深度图像序列和彩色图像序列，并进行预处理操作，得到动态手势的深度前景图像序列和彩色前景图像序列；设计双通路深度卷积神经网络，将深度前景图像序列和彩色前景图像序列输入双通路深度卷积神经网络，通过多级的深度卷积层和深度池化层，分别提取动态手势在深度空间和彩色空间上的时域特征和空间特征，并把时域特征和空间特征融合后再输入到softmax本发明采用双通路深度卷积神经网络模型，提取并融合动态手势彩色和深度空间上的特征，对动态手势识别率有较大的提升。
基于通路深度卷积神经网络动态手势识别方法

[发明专利]一种无监督的运动物体的单目深度估计方法及系统-CN202210231897.3在审
发明人：范博文 -专利权人：广州宸祺出行科技有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督的运动物体的单目深度估计方法及系统，其中方法包括：获取来自单目摄像头的帧序列数据；提取帧序列数据的中间帧作为参考帧；基于帧序列数据获取运动前景数据和运动光流数据；将运动前景数据输入到深度估计模块，以得到深度序列数据；将运动前景数据输入到相机超参估计模块，以得到相机超参数值；基于损失函数对运动光流数据、深度序列数据和相机超参数值进行计算，以获取运动物体的运动检测数据和深度估计数据。通过从帧序列中提取参考帧，通过帧序列数据获取运动前景数据和运动光流数据，进而获得深度序列数据和相机超参数值，最后综合计算获得单目深度估计数据，实现了以简洁的系统实现准确的单目深度估计的效果。
一种监督运动物体深度估计方法系统

[发明专利]基于深度时空编解码模型的卫星图像序列预报方法及装置-CN202310212524.6在审
发明人：汤建方;郭红斌;马驰;代快;李旭涛;叶允明 -专利权人：中广核风电有限公司;哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度时空编解码模型的卫星图像序列预报方法及装置，该方法包括：处理风云卫星数据以获取卫星图像序列，并构建对应的训练集、验证集和测试集，其中，卫星图像序列包含第一卫星图像序列；其次将训练集输入至深度学习模型，对深度学习模型进行训练；将验证集输入至训练后的深度学习模型，对训练后的深度学习模型进行参数调整；将测试集输入至参数调整后的深度学习模型，并输出预测的第二卫星图像序列；计算第二卫星图像序列与第一卫星图像序列的误差，并基于误差对深度学习模型进行二次训练。通过该方法及装置可实现对历史卫星图像序列的运动场的准确建模，提供较长时间、稳定且准确的卫星图像序列预报服务。
基于深度时空解码模型卫星图像序列预报方法装置

[发明专利]一种利用可重构混合成像系统的动态场景的三维3D重建方法-CN201880073844.5在审
发明人：蒋伟;王炜 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：一种计算机实现的动态场景三维3D重建方法，包括：从多个彩色图像传感器接收多个彩色图像序列，以及从至少一个深度图像传感器接收至少一个深度图像序列，其中，所述彩色图像传感器的数量大于所述深度图像传感器的数量；基于所述多个彩色图像序列和所述至少一个深度图像序列生成多个校准的彩色图像序列和至少一个校准的深度图像序列；利用所述多个校准的彩色图像序列和所述至少一个校准的深度图像序列构造多个初始3D点云块；通过扩展所述多个初始
一种利用可重构混合成像系统动态场景三维重建方法

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