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公开(公告)号：CN118279436B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410687530.1
申请日：2024-05-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线框表示的图像风格化方法，包括获取待风格化的目标图像及对应的图像信息并预处理；对预处理的目标图像进行单元格划分，计算每个单元格的灰度值；确定每个单元格的最高点和最低点；分别连接最高点和最低点完成目标图像的基于线框表示的图像风格化。本发明还公开了一种实现所述基于线框表示的图像风格化方法的系统，以及包括了所述基于线框表示的图像风格化方法的百叶窗生产方法。本发明通过创新的方案步骤，对单元格的划分、对每个单元格内最高点和最低点的计算以及对于最高点和最低点的连线，不仅实现了基于线框表示的图像风格化，而且可靠性更高，精确性更好，效果更好。
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公开(公告)号：CN113362465B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110627208.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种非刚性三维形状逐点对应方法，包括获取待对应的三维网格；计算三维网格的拉普拉斯矩阵；计算拉普拉斯矩阵的广义特征值分解得到对应的特征向量和特征值；选择紧框架小波滤波器并生成对应的滤波器；迭代优化函数映射和逐点映射矩阵得到待对应的三维网格之间的逐点对应。本发明还公开了包括所述非刚性三维形状逐点对应方法的人体心脏运动仿真方法。本发明使用多尺度小波的保值作为约束，约束更加简单、紧凑和有效，而且迭代收敛速度更快，鲁棒性更高；同时，本发明方法的对应效果更好，而且计算效率更高。
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公开(公告)号：CN113792859B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202111069850.3
申请日：2021-09-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种无监督形状对应方法，包括获取训练数据和测试数据，生成数据集；对数据集进行预处理；采用特征提取网络对预处理后的数据集进行特征提取；采用针对泛函数的谱流形小波约束优化，得到形状对应的概率密度矩阵，生成初始形状对应模型；提出作用于形状对应网络的无监督损失函数；生成最终形状对应模型；将初始三维形状发送到最终形状对应模型，生成带有初始三维形状特征信息的三维形状模型。本发明，精度高，速度快。并进一步提升了使用深度学习的形状对应算法的准确率，输出形状更加鲁棒。提出的无监督损失函数不需要网络额外的输入或者预先计算其他信息，大大提升了效率。
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公开(公告)号：CN112348685A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011081209.7
申请日：2020-10-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及信用评价技术领域，公开了一种信用评分方法、装置、设备及存储介质，用于提高金融机构对客户信用评价的准确性。所述方法包括：获取目标申请客户数据；根据预置特征变量对所述目标申请客户数据进行特征变量筛选；根据预置变量标准化参数对筛选出的特征变量按数据标准化处理方式进行处理，得到对应的标准化数据；将所述标准化数据输入预置专家群决策模型进行预测，输出所述目标申请客户对应的守约概率；将所述守约概率和所述目标申请客户的历史信用记录输入预置信用评分模型，输出所述目标申请客户的信用分数。
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公开(公告)号：CN109584371B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201811496826.6
申请日：2018-12-07
Applicant: 中南大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种空间曲线覆盖三角网格曲面的方法，它先得到网格曲面上所有顶点的测地距离，时间复杂度O(nlogn)，其中n是三角网格上面片的数目。然后通过半边结构的迭代得到测地距离等值线，这样的时间复杂度最大是线性的O(nm)，其中m为等值线环的数目。进而通过图论的方式对于螺旋轮廓线进行拓扑分片，其中克鲁斯卡尔算法的时间复杂度是O(eloge)，e为图中边的数目，但是螺旋轮廓图类似与超树，通过近似可以估计边的数目约等于顶点的数目，因此可以估计出总的时间复杂度为O(mlogm)。最后对于每一个简单区域定义算子进行局部路由并且在简单区域之间进行全局连接这样时间复杂度不会超过O(l)，l为等值线环上所有的顶点数。从全局来看复杂度都不会超过O(nlogn)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110910492A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911204811.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种非刚性三维模型之间点点匹配的方法，该方法包括以下步骤：先建立各向异性谱流形小波描述符；再以建立的描述符作为模型点的描述符约束，采用模型上各点的热核关系作为点对关系约束，建立目标函数，实现模型点间的最优匹配。本发明先在前期建立各向异性谱流形小波描述符，再采用热核关系作为点对关系约束。相较于现有方法而言，各向异性谱流形小波描述符具有等距变形不变性、能区分模型的内蕴对称性、具有高分辨能力和定位能力、计算效率高，结构紧凑的优势；热核关系作为点对关系约束比其他采用测地距离的方法计算效率和稳定性更优越；从而保证本方法计算明确，结果鲁棒，匹配准确。
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公开(公告)号：CN115674684B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211307715.2
申请日：2022-10-25
Applicant: 中南大学
IPC: B29C64/386 , B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种内部自支撑结构镂空的3D打印方法，包括获取待打印结构的三维模型；将模型转换为实心体素化模型；对实心体素化模型逐层镂空得到镂空模型；基于镂空模型进行迭代体素镂空得到镂空体素模型；对步镂空体素模型进行局部补充，完成内表面生成得到待打印结构的的3D打印模型；根据3D打印模型完成最终的3D打印。本发明还公开了一种包括所述内部自支撑结构镂空的3D打印方法的桌面摆件打印方法。实现了三角网格模型向实心体素化模型的转化，实现了模型内部自支撑结构镂空，最后将体素化模型重新还原成网格模型，完成了空间中3D模型的内部自支撑结构镂空；因此本发明方法的复杂度低，可靠性高，材料节约。
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公开(公告)号：CN115674684A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211307715.2
申请日：2022-10-25
Applicant: 中南大学
IPC: B29C64/386 , B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种内部自支撑结构镂空的3D打印方法，包括获取待打印结构的三维模型；将模型转换为实心体素化模型；对实心体素化模型逐层镂空得到镂空模型；基于镂空模型进行迭代体素镂空得到镂空体素模型；对步镂空体素模型进行局部补充，完成内表面生成得到待打印结构的的3D打印模型；根据3D打印模型完成最终的3D打印。本发明还公开了一种包括所述内部自支撑结构镂空的3D打印方法的桌面摆件打印方法。实现了三角网格模型向实心体素化模型的转化，实现了模型内部自支撑结构镂空，最后将体素化模型重新还原成网格模型，完成了空间中3D模型的内部自支撑结构镂空；因此本发明方法的复杂度低，可靠性高，材料节约。
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公开(公告)号：CN109636879A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811495256.9
申请日：2018-12-07
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06T11/203 , G06F8/34 , G06T11/206
Abstract: 本发明公开了一种带岛的多边形曲线偏移算法，它首先对各多边形的时针方向进行定向；其次对多边形偏移方向和时针方向进行约定；接着对多边形上各顶点进行凹点或凸点的判定区分；然后对于判定为凹点的顶点采用法向‑线偏移，对于判定为凸点的顶点采用点偏移；再判定局部无效边并去除；最后去除全局无效边即可得到偏移后的曲线。在整个过程中第一步检测曲线方向并且偏移所有的顶点，时间复杂度为O(n)；判定去除局部无效边时，时间复杂度为O(nlogn)；去除全局无效边具有O(n2/log(n))的时间复杂度，总而言之，整个偏移算法的时间复杂度可以被视为O(nlogn)，降低了算法复杂度。
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公开(公告)号：CN109559325A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811467679.X
申请日：2018-12-03
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06T7/13 , G06K9/2054 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于棋谱RGB图像的围棋棋谱识别方法，它包括以下步骤：步骤一、输入棋谱RGB图像；步骤二、对RGB图像进行预处理，去除颜色特性的影响、过滤低频信息；步骤三、粗定位棋盘位置，去除无关信息的干扰；步骤四、识别棋盘线，实现棋盘精确定位；步骤五、对棋盘线的交叉点进行搜索，将交叉点标记无子或黑子或白子；步骤六、输出识别结果。与现有技术相比，本发明能够做到不需要人为设定阈值，且能自动判别棋盘路数，对当前移动端主流网络围棋对弈平台棋谱进行跨平台快速准确识别。
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