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- [发明专利]粗粒度深度测试方法以及图形处理器-CN202080105483.5在审
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殷亚云
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华为技术有限公司
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2020-09-29
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2023-09-05
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G06T15/00
- 一种粗粒度深度测试方法，包括：执行当前绘制调用(draw‑call)命令的粗粒度深度测试；在当前draw‑call的粗粒度深度测试通过之后，根据当前draw‑call的配置，在粗粒度深度缓冲中对于与该当前draw‑call关联的像素区域，设置第一标记的值，指示该关联的像素区域的粗粒度深度测试是否被禁用，在粗粒度深度缓冲中对于该关联的像素区域设置第二标记的值，指示该关联的像素区域的粗粒度深度缓冲更新是否被禁用基于上述粗粒度深度测试(C‑Z测试)方法，在某些配置的当前draw‑call对后续draw‑call的粗粒度深度测试造成影响的情况下，将C‑Z测试和C‑Z缓冲更新的禁用约束在该标记对应的像素区域，而对于粗粒度深度测试和C‑Z缓冲更新未被禁用的其余像素区域，后续draw‑call可以继续执行粗粒度深度测试和C‑Z缓冲更新。这样，相比现有技术中在该当前draw‑call之后整个帧的其他后续draw‑call都不能执行粗粒度深度测试和C‑Z缓冲更新相比，尽可能减少对粗粒度深度测试效果的不利影响，改善粗粒度深度测试的效果。
- 粒度深度测试方法以及图形处理器
- [发明专利]一种变电站指示灯状态识别方法-CN202110695738.4在审
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张振
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齐丰科技股份有限公司
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2021-06-22
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2021-09-17
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G06K9/62
- 本发明公开了一种变电站指示灯状态识别方法，包括如下步骤：采集原始巡检图像；基于配准技术对所述原始巡检图像进行处理，获取训练图像；对所述训练图像进行数据扩充；对数据扩充后的训练图像进行深度学习训练，获取权重文件和网络结构文件；对所述权重文件和网络结构文件进行量化压缩操作，获取WK权重文件；将所述WK权重文件移植至相机中进行深度学习，得到深度学习网络模型；通过深度学习网络模型对变电站指示灯状态进行识别。在本发明将深度学习网络模型直接移植到相机端，图像的获取、模型预测、结果反馈全部在相机端进行，减少了因网络质量、设备处理能力低所导致的预测实时性低。
- 一种变电站指示灯状态识别方法
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