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[发明专利]基于单目相机的深度光流预测方法、装置、设备及介质-CN201911394005.6在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：亮风台（上海）信息科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于单目相机的深度光流预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取参考图像和相邻图像，并将参考图像和相邻图像输入至已训练完成的深度光流预测模型中；根据深度光流预测模型的输出结果，分别预测出参考图像的目标深度信息和参考图像到相邻图像的目标光流信息；其中，深度光流预测模型包括深度预测网络、光流预测网络以及分别与深度预测网络和光流预测网络连接的深度光流信息交互模块。本发明实施例的技术方案，通过联合优化深度预测和光流预测的方式，可显著提高二者的预测精度和预测实时性，达到了高效率高精度的深度预测和光流预测的效果。
基于相机深度预测方法装置设备介质

[发明专利]深度预测模型的训练方法及装置、介质和电子设备-CN202110852004.2在审
发明人：戴夏强 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本公开提供一种深度预测模型的训练方法、深度预测模型的训练装置、计算机可读介质和电子设备，涉及图像处理技术领域。该方法包括：将图像序列输入待训练模型，得到图像序列对应的深度预测图像集合；在深度预测图像集合中获取当前图像对应的第一深度预测图像和当前图像在图像序列中的前一图像对应的第二深度预测图像；基于第一深度预测图像和第二深度预测图像计算当前图像对应的目标损失函数；基于目标损失函数对待训练模型进行权重更新，以获取深度预测模型。本公开可以优化深度预测模型预测结果的连续性和一致性，使得深度预测模型对图像序列中静止物体的深度预测结果保持一致，同时使得对图像序列中运动物体的预测结果过渡平滑。
深度预测模型训练方法装置介质电子设备

[发明专利]一种基于深度学习的2D图像场景深度预测及语义分割方法和系统-CN202010380353.4在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京华严互娱科技有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的2D图像场景深度预测及语义分割方法和系统，其中场景深度预测方法包括：获取多张RGB‑D图像；以各RGB‑D图像为训练样本，并基于卷积神经网络训练形成场景深度预测初始模型；通过场景深度预测初始模型对RGB‑D图像进行场景深度预测，得到一个验证结果；根据验证结果，调整模型训练参数，然后以RGB‑D图像为训练样本对深度预测初始模型进行更新训练，最终训练形成场景深度预测模型；通过场景深度预测模型对输入的RGB 2D图像进行场景深度预测，得到场景深度预测结果。本发明可实现对2D图像场景的深度预测以及实现对场景图像的语义分割，预测速度和预测精度较高，并且具有较高地语义分割准确度。
一种基于深度学习图像场景预测语义分割方法系统

[发明专利]一种单目深度预测方法、装置、电子设备及储存介质-CN202211552423.5在审
发明人：陆强 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明提供一种单目深度预测方法、装置、电子设备及储存介质，方法包括：获取单目相机拍摄的二维图像并输入至完成训练的深度预测神经网络模型；深度预测神经网络模型基于预设的深度值转化条件对二维图像中每个像素的深度值进行深度区间类别预测和深度偏移预测相较于现有技术采用的回归预测，其预测的像素深度值范围过大不利于神经网络模型学习，本发明将像素深度值转化为深度区间类别和深度偏移的表示方法，缩减了预测深度值的范围，使之更有利于神经网络模型学习，提高了远距离深度的预测效果
一种深度预测方法装置电子设备储存介质

[发明专利]基于大数据深度学习的个人时空协同预测方法和机器人-CN202011627056.1在审
发明人：朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：基于大数据深度学习的个人时空协同预测方法和机器人，包括：个人预测深度学习模型构建步骤；多人空间预测深度学习模型构建步骤；多人时间预测深度学习模型构建步骤；多人时空预测深度学习模型构建步骤。上述方法、系统和机器人，基于个人预测深度学习模型构建多人空间预测深度学习模型、多人时间预测深度学习模型、多人时空预测深度学习模型，进而将个人的统计信息分别与时间、空间、时空协同起来，进行多个模型的协同预测，进而使得个人的统计信息与时间、空间、时空不再被割裂开来，而是能够融为一体来提高时空的预测效果。
基于数据深度学习个人时空协同预测方法机器人

[发明专利]基于大数据深度学习的个人区域双向联动时空预测方法-CN202011629914.6在审
发明人：朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：基于大数据深度学习的个人区域双向联动时空预测方法，包括：每一时空中个人预测深度学习模型构建步骤；每一个人的个人预测深度学习模型构建步骤；单时单空预测深度学习模型第一构建步骤；单时单空预测深度学习模型第二构建步骤；单时单空预测深度学习模型第三构建步骤；训练方式第一设置步骤。上述方法、系统和机器人，分别从个人的角度和时空的角度来构建个人预测深度学习模型，并且进一步构建时空预测深度学习模型，同时也通过时空数据来直接构建时空预测深度学习模型，从而可以通过不同的路径得到时空预测深度学习模型，这些不同的时空预测深度学习模型相互之间通过协同训练可以提升时空模型的预测效果。
基于数据深度学习个人区域双向联动时空预测方法

[发明专利]深度预测网络训练方法、装置、服务器和可读存储介质-CN202110467332.0有效
发明人：保长存;朱海涛;陈智超;江坤;户磊 -专利权人：北京的卢深视科技有限公司;合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明实施例涉及神经网络领域，公开了一种深度预测网络训练方法、装置、服务器和可读存储介质。本发明中，获取样本图像和所述样本图像对应的标签深度图像，所述标签深度图像标注前景区域；将所述样本图像输入预设的深度预测网络，对所述样本图像的前景区域进行深度图预测，生成预测深度图；根据预设的损失函数，结合所述标签深度图像和所述预测深度图对所述深度预测网络进行训练直至收敛，以获得训练完成的深度预测网络。使得提高预测深度图的精确性。
深度预测网络训练方法装置服务器可读存储介质

[发明专利]基于脑电的多模态情绪数据预测方法、装置及相关介质-CN202111465384.0在审
发明人：张锡豪;周如双;梁臻;李琳玲;黄淦;张力;张治国 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于脑电数据的多模态情绪数据预测方法、装置及相关介质，该方法包括：基于域自适应神经网络对脑电数据进行预测投票，得到个体情绪预测标签数据；通过深度卷积网络模型对预设的视听内容提取深度视觉特征和深度听觉特征，并将所述深度视觉特征和深度听觉特征融合为深度视听融合特征；基于所述深度视觉特征、深度听觉特征和深度视听融合特征构建超图，并通过超图分割得到所述深度视觉特征、深度听觉特征和深度视听融合特征对应的潜藏情绪预测标签数据；对个体情绪预测标签数据和潜藏情绪预测标签数据赋予权重并融合，将融合后的结果作为情绪数据预测结果。本发明结合脑电数据和视听特征，进行多模态预测，从而提高情绪预测的准确性。
基于多模态情绪数据预测方法装置相关介质

[发明专利]深度图像帧内编解码方法及视频编解码器-CN201210326165.9在审
发明人：刘鸿彬;贾杰;马思伟;王诗淇 -专利权人：乐金电子(中国)研究开发中心有限公司;北京大学
申请日： 2012-09-05 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明公开一种深度图像帧内编解码方法及视频编解码器，其中编码方法包括：按预设规则从深度预测单元的预测模式中确定可用的预测模式，所述预测模式为深度预测单元对应的三维高效视频编码3D-HEVC中深度模型模式3DMM3中的预测模式；对可用的预测模式，计算对应的所述深度预测单元的像素原始值与像素预测值的均方误差，得到失真代价；从可用的预测模式中，选择失真代价最小的预测模式为所述深度预测单元的最优预测模式；编码最优预测模式的索引信息，并根据最优预测模式进行深度图像帧内编码。本发明可降低视频解码器的复杂度并确保利用最优预测模式进行深度图像帧内编解码。
深度图像帧内编解码方法视频编解码器

[发明专利]机理与数据联合驱动的湖泊多深度温度预测方法及模型-CN202310078182.3在审
发明人：王莉;陈玲玲;许柏宁;曹昱博;宁泽飞;苗昊;麻巍祥 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种机理与数据联合驱动的湖泊多深度温度预测方法及模型，属于湖泊深度温度预测技术领域；解决了现有技术不能充分挖掘深度序列关系的依赖性的问题；包括如下步骤：将气象特征数据输入物理模型，经过物理模型模拟，得到基于物理模型的预测数据；将气象特征数据与基于物理模型的预测数据进行拼接，一起作为数据驱动模型的特征输入，再进行数据预处理，得到时序特征矩阵和深度序列特征矩阵，分别进行时序信息捕获以及深度序列信息捕获，得到时间序列预测数据和深度序列预测数据；将基于物理模型的预测数据、时间序列预测数据、深度序列预测数据输入全连接层预测t时刻不同深度处的湖泊温度；本发明应用于湖泊深度温度预测。
机理数据联合驱动湖泊深度温度预测方法模型

[发明专利]目标的深度信息预测方法和装置、电子设备和存储介质-CN202111363919.3在审
发明人：罗壮;张雪;李成军;张海强 -专利权人：智道网联科技（北京）有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标的深度信息预测方法和装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取目标的待预测图像；利用单目深度信息估计模型对待预测图像进行处理，得到待预测图像对应的深度图；利用单目目标检测模型对待预测图像进行处理，得到目标的中心点位置信息和对应的第一深度信息；根据目标的中心点位置信息和待预测图像对应的深度图，确定目标在深度图中对应的第二深度信息；利用深度信息融合模型对第一深度信息和第二深度信息进行融合处理，得到目标的最终深度信息本申请在预测目标深度信息时考虑了目标的非中心点区域以及背景区域的深度信息对目标深度信息预测的影响，通过结合这些深度信息进行融合处理，能够得到更加准确的目标深度信息。
目标深度信息预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]耐候钢杆塔锈蚀厚度预测方法及系统-CN202310085350.1在审
发明人：张浩;张文学;黄少雄;黄冬;陈晴;李强;范磊;方金剑;石召富;戴明明;姚庭镜;冯志华;蒋磊;刘灿;田学涛;王康;胡鹄 -专利权人：国网安徽省电力有限公司亳州供电公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明公开一种耐候钢杆塔锈蚀厚度预测方法及系统，包括采集前一时间段杆塔锈蚀数据，锈蚀数据包括外部环境参量以及杆塔不同位置待测构件的锈蚀图像和锈蚀深度；基于各待测构件的锈蚀图像，预测各待测构件的第一锈蚀深度预测值；对锈蚀数据和各待测构件的第一锈蚀深度预测值进行重要特征选择，并基于选择出的重要特征预测各待测构件的第二锈蚀深度预测值；基于前一时间段杆塔锈蚀数据、各所测构件的第一锈蚀深度预测值以及历史锈蚀数据，从时序上预测各待测构件的第三锈蚀深度预测值；对各待测构件的第一锈蚀深度预测值、第二锈蚀深度预测值及第三锈蚀深度预测值进行加权融合，确定当前时间段各待测构件最终的锈蚀深度预测值。
耐候钢杆塔锈蚀厚度预测方法系统

[发明专利]在三维编码系统中深度区块的帧内编码方法及装置-CN201480020658.7有效
发明人：林建良;张凯;陈渏纹;安基程 -专利权人：联发科技股份有限公司
申请日： 2014-04-11 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： H04N19/597 文献下载
摘要：本发明提供一种直接简化深度编码的方法及装置。该方法及装置直接得到每一个分片的预测值，而不需要得到深度预测采样或深度预测子采样。直接简化深度编码方法实质上通过基于重建的相邻深度采样直接得到预测值，减少了与得到预测采样或预测子采样并计算预测采样或子采样的平均值相关的计算量。直接简化深度编码可被应用以得到两个预测值，P0和P1，以用于简化深度编码的深度模型模式1编码的深度区块的两个分片。
直接简化深度编码方法装置

[发明专利]深度预测模型的训练及人脸深度图像的生成方法、装置-CN202111168154.8有效
发明人：季栋;薛远;曹天宇;王亚运;李绪琴 -专利权人：北京的卢深视科技有限公司;合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例涉及图像处理领域，公开了一种深度预测模型的训练及人脸深度图像的生成方法、装置，深度预测模型的训练方法，包括：将人脸图像输入预设的深度预测模型，得到深度图像和人脸掩码，所述深度预测模型至少包括人脸深度预测网络分支和人脸掩码预测网络分支；根据所述深度图像和所述人脸掩码确定损失值；根据所述损失值调整所述深度预测模型的训练参数。能够对人脸边缘和背景交界处提供强有力的约束，使得有效缓解深度图像中人脸轮廓附近的深度值连续不准确以及人脸部分和背景部分深度值粘连的问题。
深度预测模型训练图像生成方法装置

[发明专利]用于自动设置扫描范围的方法和系统-CN201910524760.5在审
发明人：徐嫣然;孟凡波;黄煜 -专利权人：通用电气精准医疗有限责任公司
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：所述方法包括：由RGB图像预测模型和深度图像预测模型分别接收定位在扫描床上的对象的RGB图像和深度图像；由所述RGB图像预测模型和所述深度图像预测模型分别生成关于所述对象的预定关键点的基于所述RGB图像的RGB预测结果和基于所述深度图像的深度预测结果；从所述RGB预测结果和所述深度预测结果中选择用于设置扫描范围的预测结果；以及基于选定的预测结果自动设置所述扫描范围。
用于自动设置扫描范围方法系统

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