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]一种基于隐式表示的三维场景语义补全方法-CN202210481019.7在审
  • 孙正兴;骆守桐;孙蕴瀚;王一 - 南京大学
  • 2022-05-05 - 2022-07-22 - G06T15/00
  • 本发明公开了一种基于隐式表示的三维场景语义补全方法,包括如下步骤:步骤1,隐式编解码网络搭建:搭建用于生成隐式表示的隐表示编码网络以及用于隐式表示解码的隐表示解码网络;步骤2,隐表示语义标签生成;步骤3,隐表示编解码网络训练:根据随机梯度下降算法,利用隐表示语义标签训练隐表示编解码网络;步骤4,体素语义补全结果生成。本发明通过解耦粒度与网络结构之间的直接联系,达到在不调整网络并重训练的前提下满足变粒度的需求的效果。本发明可以实现任意粒度的场景补全,可以满足不同的应用场合对于场景模型几何变粒度的需求。
  • 一种基于表示三维场景语义方法
  • [发明专利]一种基于多元属性合成的视频样本生成方法-CN202210423708.2在审
  • 孙正兴;骆守桐;孙蕴瀚;徐烨超 - 南京大学
  • 2022-04-21 - 2022-07-01 - G06V20/40
  • 本发明公开了一种基于多元属性合成的视频样本生成方法,包括以下步骤:多元属性模型构建:先根据预训练的视频编码器和属性分解网络从视频中分解出前景对象逐帧的多元静态属性和动态属性,再根据一致性约束和平滑性约束分别对静态属性和动态属性进行一致性和平滑性处理;最终通过向量拼接生成多元属性模型;多元属性嵌入空间生成:构建基于神经网络的自编码器,训练自编码器并生成多元属性嵌入空间;多元属性合成:从多元属性嵌入空间中采样,先利用训练的解码器生成各帧的多元属性,再运用形状合成和光照合成方法计算各帧目标对象三维几何及其纹理,最后,渲染生成视频样本。重复多元属性合成过程可得到由用户指定的多个视频样本。
  • 一种基于多元属性合成视频样本生成方法
  • [发明专利]一种基于视频监督的单图像三维人脸重建方法-CN202010824674.9在审
  • 孙正兴;骆守桐;武蕴杰;孙蕴瀚 - 南京大学
  • 2020-08-17 - 2020-11-17 - G06K9/00
  • 本发明提供了一种基于视频监督的单图像三维人脸重建方法,包括以下步骤:1)构建单图像人脸重建模块:根据视频人脸片段数据集进行训练,训练得到能够从单张人脸图像中重加出基本形状,形状偏移以及反照率图的模型;2)构建姿态光照分解模块:根据视频人脸片段数据集进行训练,得到能够从单张人脸图像中分解出相机姿态和环境光照;3)整体训练框架:包括数据预处理,训练框架设计以及测试三个部分。本发明实现了端到端的基于视频监督的单图像三维人脸重建,本发明方法可以更有效地从一张人脸图像中重建出人脸的三维几何结构,反照率并恢复出相机的姿态和环境光照。
  • 一种基于视频监督图像三维重建方法

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