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[发明专利]基于反向动力学的人体模型姿态预测方法-CN202010120944.8有效
发明人：刘烨斌;苏肇祺;于涛;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于反向动力学的人体模型姿态预测方法，该方法包括利用人体运动，通过图像提取人体的姿态信息，并使用多帧求解人体运动信息，从而进行人体三维模拟和模型姿态预测，人体模型姿态模拟方法基于人体模板匹配的方法，根据已有的基于单RGB图像估计人体模型的方法进行人体姿态和体型求解；模型姿态预测方法基于反向动力学，先求解出已有帧中广义力参数，再通过神经网络预测外插方法获得后续帧广义力，以及动力学方程求解后续运动。通过计算机视觉和反向动力学方法，可以获得图像序列中的人体姿态以及实现姿态预测。
基于反向动力学人体模型姿态预测方法

[发明专利]光敏神经元、感存算一体化智能感知装置、方法及介质-CN202210099896.8在审
发明人：郑纪元;汪莱;罗毅;吴嘉敏;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本申请涉及半导体技术领域，特别涉及一种光敏神经元、感存算一体化智能感知装置、方法及介质，其中，光敏神经元包括：雪崩探测器，用于在光子入射时，基于光致雪崩效应，输出电压脉冲；与所述雪崩探测器串联的自适应阻变存储器，用于在所述电压脉冲的驱动下，导电离子漂移到导电沟道形成沉积，以感知任一信号光的光场信号，和/或经过训练后，产生最大幅值的电流脉冲。由此，解决了相关技术中感存算一体化架构像素密度低的问题，大大提高光敏神经元网络像素密度，且尺寸小、功耗低和速度快。
光敏神经元感存算一体化智能感知装置方法介质

[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
发明人： 戴琼海;张亿;吴嘉敏;季向阳 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：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；将五维相空间点扩散函数按二维角度进行排列，得到各个角度对应的三维点扩散函数的空间信息，将点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。该方法可以快速处理光场数据，得到准确的三维重建结果。
基于快速傅里叶变换三维重建方法

[发明专利]多视点相机下的实时三维人体体型与姿态重建方法及装置-CN201910716814.8有效
发明人：刘烨斌;张宇翔;安亮;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种多视点相机下的实时三维人体体型与姿态重建方法及装置，其中，该方法包括：将多个相机架围出捕捉区域，通过相机标定方法标定多个相机的相机内参和相机外参；通过标定后的多个相机在捕捉区域内采集人体图像并处理以使人体图像转码成RGB图像，利用预先训练好的卷积神经网络对RGB图像进行检测并生成每个视角下的人体关节二维坐标信息，并对其进行三角化得到人体三维关节坐标信息；利用人体三维关节坐标信息优化预设人体模型中的姿态参数和形状参数，再通过时域优化稳定优化后的预设人体模型以得到人体三维重建模型。该方法利用深度学习来完成人体姿态的估计，在试验环境下，可以实时对多人的人体模型进行拟合与渲染。
视点相机实时三维人体体型姿态重建方法装置

[发明专利]视觉理解模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110044054.8有效
发明人： 戴琼海;郭雨晨;方璐;丁贵广 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请提出一种视觉理解模型训练方法以装置。其中方法包括：对第一视觉信息理解任务的第一图像样本和第二视觉信息理解任务的第二图像样本分别进行编码，以获得与第一图像样本对应的第一编码结果和与第二图像样本对应的第二编码结果；基于第一编码结果对多个第一图像样本进行聚类，以得到每个第一图像样本所属的聚类类别；将每个第一图像样本按照同一类别组成至少一批训练数据对解码器进行训练，并在所有类别都训练结束后，从多个第一图像样本中选取M个代表性样本并存储至多级记忆模块的一级记忆中；基于多级记忆模块之中一级记忆中的所有代表性样本和第二图像样本，按照同一聚类类别组成至少一批训练数据对解码器进行训练。
视觉理解模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于深度编码网络的多视点人体动态三维重建方法及系统-CN202010147764.9有效
发明人：于涛;刘烨斌;郑泽荣;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度编码网络的多视点人体动态三维重建方法及系统，其中，方法包括：利用训练数据对深度编码网络进行训练；使用多个标定好的彩色深度相机采集重建对象的多视点彩色深度信息；根据彩色深度相机的标定信息，将多视点彩色深度信息输入融合到一个统一的坐标系空间中，生成多视点观测信息的输入数据体；将参数化人体模型与输入数据体进行配准，得到对应人体的体态信息，生成输入特征体；将输入数据体和输入特征体作为训练后的深度编码网络的输入，通过深度编码网络得到重建对象的高精度模型。该方法包括高质量深度编码网络的训练和高效推理，可以实现高质量且完整的人体动态三维重建，可以用于虚拟导购员的重建和人体表演捕捉等。
基于深度编码网络视点人体动态三维重建方法系统

[发明专利]一种基于XGBoost的DNA重组位点预测方法-CN202210024162.3有效
发明人：刘振栋;陈曦;戴琼海;李冬雁;吕欣荣;杨玉荣;秦梦颖;柏苛;李晓峰;季向阳;刘烨斌;张伟;胡国胜;刘芳含;魏珑 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明涉及计算生物学领域，主要是关于一种DNA重组位点的预测方法，特别是涉及到一种基于XGBoost的DNA重组位点预测方法，包括：根据初始数据集的样本对数据进行预处理，平衡正负样本；构建初始XGBoost回归预测模型；利用Optuna框架和平衡后的数据集进行模型的参数寻优；训练优化后的XGBoost回归预测模型；构建评价指标对模型的性能进行评价；根据模型得分的合理判断，对模型进行处理，直到获得稳定的高精度模型；最后输出预测位点的重组率，并经过特征重要性度量为特征打分，输出特征得分图。本发明可移植性好，预测效率高；可以发现尚未知晓的对重组起作用的特征，可以有效改进合成位点的设计方法，提高重组率；具有高度的灵活性和可扩展性。
一种基于 xgboost dna 重组预测方法

[发明专利]三维重建中实时全局优化和错误回环判断的方法及装置-CN201910968740.7有效
发明人：方璐;仲大伟;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维重建中实时全局优化和错误回环判断的方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取视觉信息和IMU信息，通过视觉信息的二次统计量和IMU信息的预计分构建优化方程，以进行CPU的实时在线全局优化；在全局优化函数中耦合变换矩阵，并且在全局优化过程中，提供状态估计量，使得在快速移动和特征点少的时候，继续进行建图；获取IMU零偏的估计量，并根据IMU零偏的估计量识别错误回环和正确回环。该方法可以在不损失精度的前提下实现了高效率的视觉和IMU信息的全局优化，且没有因为标定不准确导致的累积误差的问题，并可以进行准确的回环正确性的判断，简单易实现。
三维重建实时全局优化错误回环判断方法装置

[发明专利]基于光场显微系统的三维显微成像方法及系统-CN201910085758.2有效
发明人： 戴琼海;卢志;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光场显微系统的三维显微成像方法及系统，其中，该方法包括：S1，在光学系统中，获取三维样本从物面到主相机传感器平面的第一点扩散函数和从物面到次相机传感器平面的第二点扩散函数，根据第一点扩散函数和第二点扩散函数生成第一前向投影矩阵和第二前向投影矩阵；S2，获取三维样本在光学系统中的主相机拍摄的光场强度图像和次相机拍摄的高分辨率强度图像；S3，通过预设算法对光场强度图像和第一前向投影矩阵、高分辨率强度图像和第二前向投影矩阵进行三维重建，生成三维样本的三维重建结果。该方法通过增加一路采集光路，实现在同等迭代次数下，增强焦面重建信噪比，光场显微成像的重建效果有很大的提升。
基于显微系统三维成像方法

[发明专利]基于遮挡信息多尺度感知的三维重建方法及装置-CN202010076490.9有效
发明人：方璐;季梦奇;张晋之;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遮挡信息多尺度感知的三维重建方法及装置，其中，方法包括：通过对待重建场景的多尺度推理逐渐精细化重建模型；参考低分辨率重建模型逐渐完善视角遮挡信息；根据每个三维子体素群的视图对对待重建场景进行表面预测，以得到该三维子体素群的多视角表面预测，并融合多视角表面预测得到该三维子体素群的点云预测，直到所有体素群分辨率中最低体素群分辨率小于等于预设分辨率时完成待重建场景的三维重建。该方法不仅有效降低了计算复杂度，而且有效提升重建得到的三维模型的完整度，简单易实现。
基于遮挡信息尺度感知三维重建方法装置

[发明专利]基于深度卷积神经网络的脑动脉瘤三维检测分割方法-CN202210044854.4在审
发明人：徐枫;乔晖;王荣品;郭雨晨;戴琼海;李武超;田冲 -专利权人：清华大学;贵州省人民医院
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于深度卷积神经网络的脑动脉瘤三维检测分割方法，包括：获取待分割的三维医学图像数据；对三维医学图像数据的预测进行初始化，生成种子点作为初始的已测试区域；从已测试区域向外扩张一个区域，得到扩张区域；将扩张区域输入至训练好的流网络模型中，对扩张区域进行预测，并将经过预测的扩张区域并入已测试区域；对三维医学图像数据进行迭代预测，直到已测试区域完全覆盖三维医学图像数据，完成预测，得到三维医学图像数据的预测结果；根据三维医学图像数据的预测结果，得到三维医学图像数据的分割结果。本申请引入了流网络模型中迭代预测的思路，在保持样本三维结构信息的同时减少了模型的参数量，从而使模型更加准确、便捷。
基于深度卷积神经网络动脉瘤三维检测分割方法

[发明专利]一种基于深度学习的动脉瘤分割方法和装置-CN202210080197.9在审
发明人：徐枫;薄子豪;王荣品;乔晖;戴琼海;李武超;田冲 -专利权人：清华大学;贵州省人民医院
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的动脉瘤分割方法和装置，其中，该方法包括：获取头部扫描CT血管造影CTA图像；将CTA图像输入到预训练的深度学习模型，基于预训练的深度学习模型对CTA图像进行图像分析处理；其中，预训练的深度学习模型是基于全局定位损失和局部分割损失两个损失函数训练得到，基于图像分析处理，使用动脉瘤分割网络输出相应的脑动脉瘤区域识别分割标签图像。本发明使用CTA图像作为输入，利用三维卷积分割网络和全局定位描述子，能够快速精确检测和分割动脉瘤。
一种基于深度学习动脉瘤分割方法装置

[发明专利]一种傅里叶域的光场解卷积方法及装置-CN202111587238.5有效
发明人：方璐;朱天奕;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请提出一种傅里叶域的光场解卷积方法及装置，涉及计算机摄像学技术领域，其中，该方法包括：获取光场显微数据，将光场显微数据通过随机角度组合的方式进行两两组合，形成多组角度子组；将多组角度子组输入傅里叶域中进行重建迭代处理，得到重建图像。与现有技术相比，本申请通过随机角度组合的方式将获取的光场显微数据进行两两组合以形成多组角度子组，并在傅里叶域中对形成的多组角度子组进行三维重建的方案，在实现了无伪影重建的同时，降低了计算成本，加快了3D成像的重建速度。
一种傅里叶域光场解卷积方法装置

[发明专利]基于隐式函数和人体模板的单图像人体三维重建方法-CN202010120114.5有效
发明人：刘烨斌;郑泽荣;于涛;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐式函数和人体模板的单图像人体三维重建方法，该方法包括：预处理真实人体几何模型，生成训练数据；构建二维图像特征提取网络、三维体特征提取网络和隐式函数取值推断网络并进行训练；对测试图像预处理获取对应的人体参数化模型实例；将测试图像和对应的人体参数化模型实例分别输入二维图像特征和三维体特征提取网络得到二维图像特征和三维体特征，对于空间中特定范围内的均匀格点采样其对应的图像特征和体特征，输入到隐式函数取值推断网络中，获得该格点落在模型内部的概率；求出格点落在模型内部的概率为0.5的等值面，得到重建后的三维几何模型，该方法只需单张彩色图片就可以实现对图像中出现的人体的三维重建。
基于函数人体模板图像三维重建方法

[发明专利]闭环自适应脑机接口设备及其控制方法-CN202210130028.1在审
发明人： 戴琼海;万森;肖桂花;毛适;范家旗;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本申请涉及电数据处理技术领域，特别涉及一种闭环自适应脑机接口设备及其控制方法，其中，设备包括：多个脑电电极包括至少一个意识状态评估电极；自适应组件在多个脑电电极基于本次刺激的当前刺激参数进行刺激后，利用至少一个意识状态评估电极得到当前脑电信号，并在基于当前脑电信号评估得到的当前意识状态未满足预设条件时，基于预设的强化学习算法分析下一次刺激的刺激参数，直至满足预设条件，得到最佳刺激参数；刺激控制组件根据当前刺激参数确定一个或多个脑电电极的目标刺激动作，并按照目标刺激动作控制定一个或多个脑电电极对目标进行刺激。由此，能够在高维空间中自主寻找对应的最佳刺激参数，可以大大减轻临床负担，通用性较强。
闭环自适应接口设备及其控制方法