专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于快速傅里叶变换的光场三维重建方法-CN202011044347.8有效
  • 戴琼海;张亿;吴嘉敏;季向阳 - 清华大学
  • 2020-09-28 - 2022-06-17 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种基于快速傅里叶变换的光场三维重建方法,该方法包括:将采集到的光场图栈转成4D相空间信息;将光场图中对应位置的像素进行重排,转成多角度的相空间信息;根据相空间信息初始化三维体信息,再转成三维频域信息;将五维相空间扩散函数按二维角度进行排列,得到各个角度对应的三维扩散函数的空间信息,将扩散函数转变到频域;将三维体前传,得到前传图像的二维频域信息;将频域的前传投影反传,得到反传的三维频域信息;通过反傅里叶变换转变成空域信息;将采集得到的相空间信息转到频域,通过反传和反傅里叶变换转变成空域信息;更新三维体的空间信息直到迭代结束。
  • 基于快速傅里叶变换三维重建方法
  • [发明专利]一种基于双注意力机制的三维云配准方法-CN202310867586.0在审
  • 郑海峰;陈孝文;冯心欣;黄俊良 - 福州大学
  • 2023-07-15 - 2023-10-10 - G06T7/33
  • 本发明涉及一种基于双注意力机制的三维云配准方法。步骤S1:使用多层下采样对输入两帧云操作获取不同稀疏度的云;步骤S2:不同稀疏度的云根据对应点匹配模块计算两帧云的对应关系;步骤S3:匹配对的特征映射经过双注意力机制到描述符特征模块得出描述符特征;步骤S4:对应点匹配模块输出的置信矩阵和描述符特征模块输出经过奇异值分解模块求出旋转变换矩阵;步骤S5:最后一层下采样层计算旋转变换矩阵作为粗配准过程,再通过精配准过程的权重配比策略对粗配准结果进行精细化本发明在基于深度学习的云配准框架中,针对关注不同层次的特征影响引入双注意力机制,为解决配准误差积累设计了权重配比策略,避免误差积累情况的发生。
  • 一种基于注意力机制三维点云配准方法

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