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[发明专利]深度学习网络结构的生成方法及装置-CN202310380674.8在审
发明人：孙修宇;王耀华;黄一伦 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本说明书实施例提供深度学习网络结构的生成方法及装置，其中所述深度学习网络结构的生成方法包括：获取初始深度学习网络结构和目标业务对应的业务需求信息，其中，所述业务需求信息包括深度学习网络结构参数阈值；基于所述初始深度学习网络结构生成多个扩增深度学习网络结构；根据所述业务需求信息在所述多个扩增深度学习网络结构中确定待筛选深度学习网络结构集合，并在所述待筛选深度学习网络结构集合中确定参考深度学习网络结构；基于所述参考深度学习网络结构和预设网络生成条件，生成所述目标业务对应的目标深度学习网络结构
深度学习网络结构生成方法装置

[发明专利]深度学习网络结构的生成方法及装置-CN202211652731.5有效
发明人：孙修宇;王耀华;黄一伦 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本说明书实施例提供深度学习网络结构的生成方法及装置，其中所述深度学习网络结构的生成方法包括：获取初始深度学习网络结构和目标业务对应的业务需求信息，其中，所述业务需求信息包括深度学习网络结构参数阈值；基于所述初始深度学习网络结构生成多个扩增深度学习网络结构；根据所述业务需求信息在所述多个扩增深度学习网络结构中确定待筛选深度学习网络结构集合，并在所述待筛选深度学习网络结构集合中确定参考深度学习网络结构；基于所述参考深度学习网络结构和预设网络生成条件，生成所述目标业务对应的目标深度学习网络结构
深度学习网络结构生成方法装置

[发明专利]一种确定钢结构锈蚀深度的方法-CN202310014209.2在审
发明人：王玲;郭小华;秦荣杰;李忠煜;信任;关键;冷秩宇;赵道程 -专利权人：中冶检测认证有限公司;中冶建筑研究总院有限公司;西安建筑科技大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种确定钢结构锈蚀深度的方法，包括：建立各种钢结构的锈蚀深度与钢结构的表观形貌的映射关系；获取各种钢结构锈蚀图像，并根据映射关系以及所获得的钢结构锈蚀图像建立钢结构锈蚀深度图像数据库；对钢结构锈蚀深度图像数据库中的各种锈蚀深度的钢结构锈蚀图像进行图像处理；建立基于神经网络的钢结构锈蚀深度识别模型；使用每种锈蚀深度的钢结构锈蚀图像的训练集对钢结构锈蚀深度识别模型进行训练，并使用每种锈蚀深度的钢结构锈蚀图像的测试集进行测试；使用训练后的钢结构锈蚀深度识别模型对待检测的钢结构图像进行识别，确定所述待检测的钢结构图像的钢结构锈蚀深度。应用本发明可以快速、方便地确定钢结构锈蚀深度。
一种确定钢结构锈蚀深度方法

[发明专利]一种稠密深度图构建方法、装置、设备及介质-CN202111595309.6有效
发明人：温志乐 -专利权人：合肥瑞识智能科技有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本申请公开了一种稠密深度图构建方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取散斑结构光系统生成的初始深度图；利用预设结构元对所述初始深度图进行膨胀操作，以得到相应的膨胀深度图；所述预设结构元对应的膨胀运算逻辑为当所述预设结构元遍历到所述初始深度图上的任一像素点时，基于距离所述预设结构元的中心像素点最近的目标深度点的深度值确定所述中心像素点的深度值；利用所述预设结构元对所述膨胀深度图进行腐蚀操作，以得到稠密深度图；利用平滑滤波技术对所述稠密深度图进行处理，以得到稠密平滑深度图通过上述方案，能够使得膨胀后深度点的深度值更加准确。由此可以避免深度图中的深度质量下降与深度失真的问题。
一种稠密深度构建方法装置设备介质

[发明专利]一种深度学习模型检测方法、装置、设备及存储介质-CN202110466770.5在审
发明人：李亿;练韵文;戴宗宏 -专利权人：华为云计算技术有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F16/245 文献下载
摘要：本申请提供了一种深度学习模型检测方法。深度学习模型检测装置根据待检测深度学习模型的目标网络结构，从一个或者多个候选深度学习模型中查找目标深度学习模型，其中，该目标深度学习模型的网络结构与待检测深度学习模型的目标网络结构相匹配；深度学习模型检测装置输出查找结果由于获取待检测深度学习模型的目标网络结构的难度通常较低，因此，相对于根据深度学习模型的实现算法确定深度学习模型之间是否相同或相似的实现方式而言，根据深度学习模型的网络结构查找目标深度学习模型的方式，可以有效降低检测难度，根据网络结构进行模型检测的准确率也可以达到较高水平。
一种深度学习模型检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于伪深度图引导的实时深度补全方法-CN202110181196.9有效
发明人：项志宇;顾佳琦 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于伪深度图引导的实时深度补全方法。RGB相机采集RGB图，激光雷达探测获得稀疏深度图；对稀疏深度图进行形态学操作的数据处理，生成伪深度图；建立神经网络结构，对伪深度图、RGB图和稀疏深度图处理得致密深度图；对神经网络结构训练，设置总损失函数优化监督，获得神经网络结构中所有参数的参数值；所有参数的参数值载入到神经网络结构中，将待测的单帧稀疏深度图输入到神经网络结构中，输出致密深度图。本发明有效提升深度补全的精度，能修正稀疏深度图的错误像素，提供了结构相似度监督，并且预测时回归深度残差图，可在高实时条件下同时获得高精度的深度补全结果。
一种基于深度引导实时方法

[发明专利]一种基于结构化随机森林的室外单目图像深度估计方法-CN201910561858.8有效
发明人：喻莉;张蓥 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构化随机森林的室外单目图像深度估计方法，属于深度估计领域。本发明利用图像块的特征进行分类，赋予特征相似图像块相同的深度，采用结构化随机森林来对图像深度进行预测，通过信息增益，每个节点都对场景的深度结构标签进行离散化，然后进行分类，直至树中每个叶子节点中图像块的相似度到达一定阈值最后将每个局部块的结果组合起来，形成完整的深度图预测结果。多方面特征可获取可靠深度线索，分块能较好考虑场景的结构以及局部信息，利用已有的深度信息估计出准确可靠的绝对深度。通过多次节点处的深度结构标签离散化，对深度块的结构进行分类有益于深度的估计，通过随机结合多棵树的结果更好的提升所估计深度的精度。
一种基于结构随机森林室外图像深度估计方法

[发明专利]深度图像的生成方法及装置、电子设备、计算机存储介质-CN202110441247.7在审
发明人：白志强;李骊 -专利权人：北京华捷艾米科技有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度图像的生成方法及装置、电子设备、计算机存储介质，其中，所述方法主要通过不断改变红外发射器的位置，或者通过不断改变投射的结构光图案，从而获得多张目标场景的结构光图像。并且通过将每张结构光图像分别与其对应的两张最优参考图进行匹配，得到两张初始深度图像，再将两张初始深度图像进行融合，得到每张结构光图像对应的结构光深度图像，最后将各张结构光深度图像进行融合得到最终结构光深度图像或者获取目标场景的双目视觉深度图像，然后将目标场景的双目视觉深度图像与通过两张最优参考图匹配并融合得到的结构光图像对应的结构光深度图像进行融合，得到最终结构光深度图像，从而实现得到精确结构光深度图像的方法
深度图像生成方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]图像处理方法及装置-CN202110885387.3在审
发明人：张超 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：所述方法应用于电子设备，电子设备包括深度相机，所述方法包括：使用深度相机采集深度图，针对深度图中的每个图像区域，根据针对该图像区域设置的补偿信息，对该图像区域内的局部深度图中的深度信息进行调整，得到目标局部深度图，根据各个目标局部深度图，得到目标深度图。使用上述方法优化了深度图中的结构，使得深度图中的结构更加接近真实结构。
图像处理方法装置

[发明专利]一种深度成像方法及系统-CN201810619054.4有效
发明人：许星;王兆民 -专利权人：深圳奥比中光科技有限公司
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明适用于光学测量及制造领域，提供了一种深度成像方法及系统，所述深度成像方法包括：控制投影仪向目标物发射结构光光束；获取光场相机采集的目标物的目标结构光光场图像，所述目标结构光光场图像由结构光光束照射所述目标物形成；根据所述目标结构光光场图像计算至少两幅不同视角下的目标结构光视角图像；根据所述目标结构光光场图像或所述目标结构光视角图像，与参考结构光图像形成第一深度图像；根据至少两幅所述目标结构光视角图像形成第二深度图像；将所述第一深度图像和所述第二深度图像进行融合得到第三深度图像。本发明实施例采用基于不同深度成像原理的第一深度图像和第二深度图像进行融合，实现了大测量范围以及高精度的深度成像。
一种深度成像方法系统

[发明专利]通过深度相机的实时3D重建-CN201480066335.1有效
发明人： B.C.卢卡斯 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2014-01-03 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： H04N13/271 文献下载
摘要：本文中描述了用于通过深度相机的实时3D重建的系统和技术。从目标的深度相机接收的深度测量可存储在深度测量数据结构中。目标的三维表示可存储在模型中。可将从深度相机接收的当前深度图像配准到模型。可基于配准通过当前深度图像修改深度测量数据结构。可基于空间雕刻和修改的深度测量数据结构来使模型变形。
通过深度相机实时重建

[发明专利]结构光深度感测-CN201880097075.2有效
发明人：张绮;朝晴;罗宾·夏尔马 -专利权人：元平台技术有限公司
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G02B27/01 文献下载
摘要：摄像机捕获多个相移干涉图像的干涉图像，并且距物体的深度可以根据相移干涉图像来确定。
结构深度

[发明专利]图像处理方法、人脸识别方法、装置、设备及存储介质-CN202110638445.2在审
发明人：洪哲鸣;张晓翼;赵伟;王军;彭旭康;王少鸣;夏凯;刘文君;郭润增 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T7/529 文献下载
摘要：该方法包括：基于彩色图进行纹理结构图生成得到彩色纹理结构图，基于深度图进行纹理结构图生成得到深度纹理结构图，所述彩色图和所述深度图为同一画面的两种图像；基于所述深度纹理结构图中像素间的邻接关系，以及所述深度纹理结构图中的像素和所述彩色纹理结构图中的像素的位置对应关系，获取所述深度图中像素的区域结构权重；基于所述区域结构权重对所述深度图进行上采样得到上采样深度图该方法可以对深度图像进行上采样，保证图像对齐后的图像分辨率精度和视场角。
图像处理方法识别装置设备存储介质

[发明专利]测试方法及测试系统-CN201810778121.7有效
发明人：白剑 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：测试方法用于测试结构光设备的参数，结构光设备包括深度相机，测试方法包括步骤：驱动结构光设备运动至相对于标定板的第一测试位置；控制深度相机获取标定板的深度图像；及依据深度图像判断结构光设备的深度精度是否测试通过本发明实施方式的测试方法及测试系统中，通过对结构光设备的深度相机获取的深度图像，可以判断结构光设备的深度精度是否测试通过，可以在结构光设备出厂前对结构光设备的参数进行测试，避免出厂的结构光设备的参数不符要求
测试方法系统

[实用新型]潜水池结构分层系统-CN202120722817.5有效
发明人：戴颖嘉;杨玮玮;胡清龙;赵秋;袁园;黄振峰;王延国 -专利权人：杜朗（北京）体育文化发展有限公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： E04H4/00 文献下载
摘要：本实用新型具体涉及一种潜水池结构分层系统，该潜水池结构分层系统包括深度依次增加的第一深度区域、第二深度区域、第三深度区域、第四深度区域和第五深度区域，第四深度区域设置在第五深度区域的外围，第三深度区域设置在第四深度区域的外围，第一深度区域和第二深度区域分别设置在第三深度区域的外围，第四深度区域的池底设置有训练者穿越的仿真溶洞，仿真溶洞连通第四深度区域和第五深度区域，仿真溶洞内设置水下安全摄像机和LED自动感应灯。本实用新型的潜水池结构分层系统能够为潜水爱好者和专业救援组织提供安全、专业的训练基地。
潜水结构分层系统

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