“图补全 ”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果3586426个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]点云补全方法、系统、设备以及存储介质-CN202310826695.8在审
发明人：王金波;郭振华 -专利权人：天翼交通科技有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种点云补全方法，包括以下步骤：对采集的图像进行重构得到重构点云，并基于重构点云得到目标区域；获取待补全点云并确定待补全点云中的待补全区域；对目标区域进行特征提取得到第一特征图以及对待补全区域进行特征提取得到第二特征图；将第一特征图与第二特征图进行拼接计算后得到第三特征图；基于第三特征图对待补全区域进行点云补全。本发明提出的方案通过采集的图像数据对点云数据进行补全，避免了对补全目标的几何对称性的依赖，提高了点云补全的准确性，可以获得更好的点云补全效果，对局部区域进行补全计算而非对整个点云区域进行补全计算，减少了点云补全的计算量
点云补全方法系统设备以及存储介质

[发明专利]一种多目标的图像补全方法-CN202010241666.1有效
发明人：陈东方;郭炜强;张宇;郑波 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理的技术领域，涉及一种多目标的图像补全方法。该方法包括：输入缺损图像及其对应缺损位置的掩膜；对缺损图像采用目标检测算法检测图像上缺损位置附近的对象，并记录对象位置和对象类别；对输入的缺损图像缺损位置附近的图像进行图像提取与图像分割形成一系列缺损小图，并对缺损小图进行图像线性插值提高分辨率；根据对象类别数据分别采用对应的图像补全神经网络模型对提高分辨率后的缺损小图进行图像补全，得到图像补全后的补全小图；将图像补全后的补全小图的分辨率恢复为未进行插值前的原分辨率；将分辨率恢复后的补全小图与原输入缺损图像进行融合输出得到补全图像。本发明能显著提高图像补全的效果。
一种多目标图像方法

[发明专利]基于时序剪影补全的多人步态识别方法、介质及设备-CN202310432607.6在审
发明人：王鑫;康文雄;廖小传;邓飞其 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时序剪影补全的多人步态识别方法、介质及设备；其中方法为：获取多行人行走视频序列；对多行人视频序列进行预处理，得到剪影图序列；将剪影图序列输入基于双判别器监督的轻量级时序剪影补全网络，得到补全后的剪影图序列；将补全后的剪影图序列输入到步态特征提取网络，得到多行人步态特征编码；将多行人步态特征编码与注册库人员步态特征进行特征匹配，得到最终的步态识别结果。该方法在步态识别流程中添加剪影图序列补全的步骤，在剪影图序列进行识别前，使用补全方式对受遮挡的剪影图序列进行补全，能够根据剪影图序列前后帧的信息，自动补全由于多人场景形成的遮挡人体部分，提升剪影图序列的质量
基于时序剪影步态识别方法介质设备

[发明专利]图像补全方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202111172950.9在审
发明人：罗建平;凌健 -专利权人： TCL科技集团股份有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供一种图像补全方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待补全图像的初始特征图；基于可分离卷积对初始特征图进行特征提取和分割处理，得到具有语义信息的第一特征图；基于可分离卷积对第一特征图进行特征重构，得到第二特征图；根据初始特征图与第二特征图确定图像补全后的目标特征图。基于可分离卷积实现了图像的补全，在保证图像补全性能的基础上减少数据处理步骤和结果，提升了图像补全的处理速度。
图像方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]深度图的补全方法、电子设备及存储介质-CN202110974023.2有效
发明人：季栋;薛远;曹天宇;王亚运;李绪琴;户磊 -专利权人：合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明实施例涉及图像处理领域，公开了一种深度图的补全方法、电子设备及存储介质。本申请的部分实施例中，深度图的补全方法包括：获取稀疏深度图，以及所述稀疏深度图对应的彩色图；将所述稀疏深度图和所述对应的彩色图输入深度图补全模型，得到补全后的稠密深度图；其中，所述深度图补全模型是基于所述训练数据集中的各稀疏深度样本图对应的半稠密深度样本图进行监督训练后得到的模型本申请实施例提供的技术方案可以将稀疏深度图补全为稠密深度图，降低了工程成本。
深度方法电子设备存储介质

[发明专利]一种基于语义分割的点云强度补全方法及系统-CN202011060052.X有效
发明人：李骏;张新钰;李志伟;邹镇洪;赵文慧 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割的点云强度补全方法及系统，该方法包括：由相机和激光雷达同步采集路面的RGB图像和点云数据；利用转换矩阵对点云数据进行空间变换，生成二维反射强度投影图和二维深度投影图；对RGB图像和二维反射强度投影图经反射强度补全得到单通道反射强度投影图；对RGB图像和二维深度投影图经深度补全得到单通道深度投影图；对RGB图像、单通道反射强度投影图和单通道深度投影图经粗粒度补全处理，得到二维粗粒度反射强度投影图；对RGB图像和二维深度投影图经语义分割处理，得到若干个待补全区域；根据待补全区域对二维粗粒度反射强度投影图进行细粒度反射强度补全得到二维反射强度投影补全图。
一种基于语义分割强度方法系统

[发明专利]一种基于图神经网络的智能合约代码补全方法及装置-CN202111668909.0在审
发明人：郑子彬;唐秀雯;蒋子规 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F8/71 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的智能合约代码补全方法及装置，其中方法包括以下步骤：根据智能合约源代码的版本号构建多个智能合约源代码数据集；根据各数据集中的智能合约源代码的语义信息和业界安全实践构建对应的代码表示图；构建基于门控图神经网络的代码补全模型，利用所述代码表示图训练所述代码补全模型得到训练好的所述代码补全模型；将待补全智能合约对应的代码表示图嵌入到训练好的所述代码补全模型中，进行代码补全预测得到补词列表本发明构建代码表示图时考虑了智能合约源代码的语义信息，能快速准确地预测出用于补全智能合约的代码词，并结合业界安全实践模式，提高了智能合约预测代码词的安全性。
一种基于神经网络智能合约代码方法装置

[发明专利]一种基于彩色图指导的深度图补全方法-CN202110565626.7在审
发明人：胡牧;龚小谨 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于彩色图指导的深度图补全方法。方法包括：使用彩色相机和激光雷达分别采集同一场景区域的彩色图和点云，将激光雷达采集的点云投影到彩色相机的成像平面上获得对应的稀疏深度图，由多张彩色图和对应的稀疏深度图构成图片集，将图片集进行处理获得每张彩色图与对应的稀疏深度图的标签，由多个标签构成标签集；构建补全深度图神经网络模型；将图片集和对应的标签集同时输入到补全深度图神经网络模型中进行训练，获得训练后的补全深度图神经网络模型；将待补全的彩色图和稀疏深度图输入到训练后的补全深度图神经网络模型中，输出补全的致密深度图。本发明有效提高了致密深度图的均方误差性能。
一种基于彩色指导深度图补全方法

[发明专利]一种基于非模态布局补全的图像生成方法-CN202211612018.8有效
发明人：吴敬宇;李泽健;孙凌云 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非模态布局补全的图像生成方法，包括对非模态布局图中的标框进行分类、组合、提取和缩放得到训练样本，将训练样本输入训练模型将待补全标框进行补全，训练模型包括类别隐空间模块，边界框隐空间模块和模态标框推导模块，通过损失函数训练的非模态补全模型，将非模态布局图输入非模态补全模型得到补全后的模态布局图，将模态布局图输入生成模型得到场景图像。该方法能够基于非模态布局图准确的生成场景图像。
一种基于非模态布局图像生成方法

[发明专利]一种非等间距离散深度补全的方法-CN202110712259.9有效
发明人：张磊;张成;戴维;徐童;王敬宇;张龙;戚琦;张乐剑;王晶 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：一种非等间距离散深度补全的方法，包括下列操作步骤：(1)将深度区间按照非等间距的方式离散为k个分割区间；(2)将一幅单通道的雷达深度图离散为k个通道的深度概率图；(3)基于残差网络构建并训练第一深度补全网络，使用单通道雷达深度图和RGB格式可见光图像作为第一深度补全网络的输入；完成深度补全后的单通道的深度图作为输出；(4)基于残差网络构建并训练第二深度补全网络，使用k个通道的深度概率图和RGB格式可见光图像作为第二深度补全网络的输入；完成深度补全后的k个通道的深度图作为输出。
一种间距离散深度方法

[发明专利]一种传感数据深度信号补全方法和装置-CN202310876828.2在审
发明人：刘琦;沈晓宇;樊玉明;唐海川;田寅;李明高 -专利权人：中车工业研究院有限公司
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明涉及传感数据补全技术领域，具体为一种传感数据深度信号补全方法和装置，包括以下步骤：数据增强处理，缺失数据检测，基于生成对抗网络GAN的数据补全，基于时空插值的数据补全，基于深度学习序列模型的数据补全，基于图信号处理的数据补全。本发明中，引入了生成对抗网络，利用生成网络和判别网络模型协同工作，捕捉数据的分布和特征，提供更准确的数据补全结果。针对传感数据的时空性质和序列特征，利用时空插值和序列模型进行数据补全，考虑数据之间的关联性、变化趋势和时间序列特征，提高补全的准确性。将传感数据建模为图信号，并利用图信号处理技术进行数据补全，利用传感器之间的连接关系和拓扑结构，适配复杂传感器网络环境。
一种传感数据深度信号方法装置

[发明专利]一种基于注意力引导门控网络的深度图像补全方法及系统-CN202310178188.8在审
发明人：陈东岳;黄霆暄;邓诗卓;贾同 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于注意力引导门控网络的深度图像补全方法及系统。方法包括：获取RGB色彩图，获取与RGB色彩图对应的原始深度图；将所述RGB色彩图与原始深度图输入第一深度图补全网络，获取第一深度图补全网络的输出作为粗略填充的深度图像；将所述原始RGB色彩图输入标准四卷积层提取各层色彩特征；将所述粗略填充的深度图像输入第二深度补全网络，获得第二深度补全网络的输出作为补全深度图像。本发明利用RGB色彩图基于一种注意力引导门控网络对缺失的深度图进行补全，从而获得更完整、更准确的深度图像。
一种基于注意力引导门控网络深度图像方法系统

[发明专利]一种基于抽象语法树增广图模型的代码补全方法-CN202110515134.7有效
发明人：黎铭;汤闻誉 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于抽象语法树增广图模型的代码补全方法，包括以下步骤：等待新的代码补全需求，获取待补全位置附近的源代码片段；解析待补全的源代码，将其表示为抽象语法树；遍历抽象语法树上各节点之间的顺序、语法和语义关系，通过带不同标记的有向边连接这些节点，将其表示为图的形式；将以图形式表示的代码进一步编码为矩阵形式；检查是否存在利用图信息的代码补全模型，若不存在，则训练代码补全模型；将编码后的图信息输入代码补全模型，本发明将程序语言代码表示为图的形式，更好地体现代码各个语法单元之间的顺序、语法和语义关系，从而利用这些信息获得更高的预测准确率。
一种基于抽象语法增广模型代码方法

[发明专利]一种基于连续视频流的室外场景深度补全方法-CN202211070899.5在审
发明人：卢国明;罗光春;秦科;段贵多;刘德映;李冠举 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明提供一种基于连续视频流的室外场景深度补全方法，包括：对传感器输入的数据进行预处理形成RGB‑D数据；深度补全模块的图像分支接收RGB数据，通过图像分支的编解码器提取图像特征，图像分支解码器的输出与深度分支的相同尺寸的编码器的输入对应级联；深度补全模块的深度分支接收D数据以及数据流中前一帧的导向图，通过深度分支的编解码器输出初始补全深度图、当前帧的导向图以及亲和度矩阵；深度图优化模块接收深度分支的编解码器输出的初始补全深度图以及亲和度矩阵，输出优化后的补全深度图用于室外场景深度补全。本发明有效利用连续视频流中的上下文信息，提升了深度补全预测的准确性。
一种基于连续视频室外场景深度方法

[发明专利]基于神经网络的全景图内容补全和修复的方法及装置-CN201810296759.7有效
发明人：董维山;王园;毛妤;乔岳;张苗 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于神经网络的全景图内容补全和修复的方法，包括：确定第一坐标系S下的全景图中的待补全区域，待补全区域以第二坐标系Q表示；将全景图中的待补全区域内的像素及其周缘预定义范围内的像素映射到第三坐标系R，得到待补全平面图像；在第三坐标系R下基于神经网络方法对待补全平面图像进行补全，得到补全的平面图像；将第三坐标系R下补全的平面图像中的对应于待补全区域的像素点反投影到全景图的第一坐标系S。据此，可以依据全景图数据进行水印消除，前景遮挡物去除等图像补全操作。克服了相关技术中直接在全景图的二维存储形态上进行图像补全的变形失真等问题，显著提升了全景内容的展现质量和内容分发过程中的用户体验。
基于神经网络全景内容修复方法装置

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条