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公开(公告)号：CN113706714B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202111033534.0
申请日：2021-09-03
Applicant: 中科计算技术创新研究院
IPC: G06T17/20 , G06T15/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度图像和神经辐射场的新视角合成方法。适用于计算机图形学以及深度学习领域。本发明的技术方案为：一种基于深度图像和神经辐射场的新视角合成方法，其特征在于：获取场景多个视角的真实RGB‑D图像；基于场景多个视角的RGB‑D图像生成该场景完整的场景彩色点云，场景彩色点云中每个点的颜色值与RGB‑D图像相应位置的颜色对应；基于场景完整的场景彩色点云生成该场景带颜色的三角网格表示；渲染带颜色的三角网格表示生成大量渲染图像；利用渲染图像作为网络真值预训练神经辐射场网络；利用所述RGB‑D图像对应的真实RGB图像作为网络真值继续训练所述神经辐射场网络；通过经渲染图像和RGB图像训练的神经辐射场网络生成指定新视角的图像。(56)对比文件Aihua Mao.STD-Net: Structure-preserving and Top ology-adaptiveDeformation Network for 3D Reconstructionfrom a Single Image《.arXiv》.2020,1-14.Ben Mildenhall.NeRF: RepresentingScenes as Neural Radiance Fields for ViewSynthesis《.ECCV》.2020,99-108.R.M. Lacher.Nonrigid reconstructionof 3D breast surfaces with a low-costRGBD camera for surgical planning andaesthetic evaluation《.Medical ImageAnalysis》.2019,11-25.徐超.基于新视角合成的视频摘要交互式浏览《.电子学报》.2015,2263-2270.常远.基于神经辐射场的视点合成算法综述《.图学学报》.2021,376-384.
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公开(公告)号：CN116129086A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310124911.4
申请日：2023-02-16
Applicant: 中科计算技术创新研究院 , 杭州中科睿鉴科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于激光雷达点云数据的图纸生成方法。本发明的技术方案为：获取激光雷达围绕物体一圈采集的若干帧点云数据；将该若干帧点云数据拼接融合，形成一个整体三维点云数据；对整体三维点云数据进行预处理，得到物体的三维点云数据；将物体的三维点云数据投影至绘图平面，形成物体的二维投影图；在二维投影图上标示出平面线段集合L'2d中的线段，并根据点云线段集合L'3d中对应起始点和结束点坐标计算该线段的实际长度并标记在二维投影图上。本发明适用于图纸生成技术领域。
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公开(公告)号：CN114429538A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210340649.2
申请日：2022-04-02
Applicant: 中科计算技术创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种交互式编辑神经辐射场几何的方法，为：利用物体对象的多视角图像训练神经辐射场网络，建立神经辐射场表示；从物体对象的神经辐射场表示提取显式的三角网格表示；基于三角网格表示生成包裹三角网格表示的四面体网格表示；将三角网格表示变为具有相同顶点和连通关系但有不同顶点位置的变形后三角网格表示；在四面体网格表示上查找三角网格表示上每个三角网格顶点所在的四面体，将四面体网格表示变换为变形后四面体网格表示；利用变形前后四面体网格表示的对应关系，得到变形前后四面体四个顶点的位移；通过对四面体四个顶点的位移进行重心插值，得到光线采样点的位移；基于光线采样点的位移对光线进行弯曲，渲染生成神经辐射场图像。
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公开(公告)号：CN113470182A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111029442.5
申请日：2021-09-03
Applicant: 中科计算技术创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种人脸几何特征编辑方法及深度人脸重塑编辑方法，为：获取几何基础人脸图像，从几何基础人脸图像上检测出人脸关键点；根据几何基础人脸图像上五官位置将人脸关键点连接成网格，将网格输入图卷积变分自动编码器进行编码；图卷积变分自动编码器在人脸数据集上针对人脸关键点训练而成，将自然人脸脸型参数化，使其隐空间的特征能解码出自然光滑且符合人脸几何特征的人脸关键点；获取人脸关键点中用户确定的不动点和经用户拖动的拖动点，图卷积变分自动编码器根据拖动点拖动前后坐标差和不动点位置优化人脸关键点中其余点位置和人脸关键点连接成的网格；将优化出的网格渲染成人脸几何特征图。本发明适用于计算机视觉、计算机图形学领域。
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公开(公告)号：CN111553916B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010388676.8
申请日：2020-05-09
Applicant: 中科计算技术创新研究院 , 杭州中科睿鉴科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/90 , G06T1/00 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法。本发明的目的是提供一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法。本发明的技术方案是：一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法，其特征在于：获取待检测图像：对待检测图像进行基于双重压缩痕迹特征的篡改检测；将待检测图像输入具有RGB流和噪声流双流输入的双流卷积篡改检测网络模型进行检测；对待检测图像进行基于图像匹配的复制‑粘帖检测；输出检测结果。本发明适用于数字图像取证领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115641626A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210384132.3
申请日：2022-04-13
Applicant: 中科计算技术创新研究院
IPC: G06V40/16 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/46 , G06V10/74 , G06F16/23
Abstract: 本发明涉及一种基于人体骨架关键点检测的特定类型人员识别方法，为：获取该特定类型人员易出现位置的监控视频片段；对监控视频片段中的单帧图像进行人脸检测、行人检测与行人跟踪和人体骨架关键点检测；基于人脸检测的人脸框和行人检测的行人框位置关系关联相应的人脸与行人；根据行人的人体骨架关键点检测结果判断行人是否进行了该标志性动作；当行人在监控视频片段内出现的时间超过设定阈值，或当行人在监控视频片段内进行标志性动作的次数超过设定阈值时，判断该行人为疑似特定类型人员；基于疑似特定类型人员的全身照特征和关联的人脸特征比对全身照特征库和人脸特征库，匹配已有行人ID或构建新的行人ID，并更新特征库中该ID对应的特征。
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公开(公告)号：CN115469896A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211193353.9
申请日：2022-09-28
Applicant: 中科计算技术创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于低代码的复杂业务应用建模系统及方法。本发明的技术方案为一种基于低代码的复杂业务应用建模系统，其特征在于，包括：低代码平台，具有若干按照应用建模语言规范定义的元模型，能根据开发用户基于元模型的操作生成对应的应用配置信息；所述应用建模语言规范定义的元模型分为实类型元模型和虚类型元模型，其中实类型元模型为应用构成的基本组件，能实例化为应用的一个具体组件；所述虚类型元模型为实类型元模型的组成部分。本发明适用于低代码开发领域。
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公开(公告)号：CN115296957A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210711750.4
申请日：2022-06-22
Applicant: 中科计算技术创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于低代码的物联网网关装置。适用于基于低代码的物联网网关装置。本发明所采用的技术方案是：一种基于低代码的物联网网关装置，其特征在于，配置有：物联网协议转换单元，用于将多种物联网协议转换为预设的标准协议；业务应用单元，与所述物联网协议转换单元之间通过标准协议对接，具有低代码引擎，该低代码引擎为运行应用模型的容器；所述应用模型由开发者在低代码云平台上开发完成后通过低代码云平台和业务应用单元之间的长连接协议通道推送至业务应用单元。
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公开(公告)号：CN114677690A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210317167.5
申请日：2022-03-29
Applicant: 中科计算技术创新研究院 , 杭州中科睿鉴科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于滑动窗口频域特征融合的文档篡改检测方法。适用于文档篡改检测领域。本发明所采用的技术方案是：一种基于滑动窗口频域特征融合的文档篡改检测方法，其特征在于：S1、利用滑动窗口对文档图像的文本行进行图像块的提取，滑动窗口长为W’，高为H，滑动步长为S，其中W’＜相应文本行的长W，H与相应文本行的高一致，S＜W’；S2、将通过滑动窗口获得的图像块输入基于频域特征融合模型，得到图像块对应的篡改预测分值；S3、将文本行按滑动步长S划分成多个子区域，并将子区域所在图像块的篡改预测分值平均数作为该子区域的区域篡改分值，形成与文本行对应的分值列表，分值列表上的每个区域篡改分值与文本行每个子区域一一对应。
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公开(公告)号：CN114493991A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111547284.2
申请日：2021-12-16
Applicant: 之江实验室 , 中科计算技术创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力循环对抗网络的风格迁移系统、方法、装置，该方法首先选取两张不同风格图像的A,B图像输入网络；对A图像随机嵌套式剪裁多个小块输入多尺度块transformer编码器学习特征，通过反卷积和上采样逐层融合低维全局信息，最后融合动态过滤后的高维全局信息生成迁移结果；通过循环对抗的方式，同时训练A2B和B2A的映射；引入基于块的判别器和内容损失函数训练收敛，最终完成A,B的风格互相迁移。本发明首次提出了基于循环对抗网络的零次学习风格迁移方法，利用嵌套式剪裁小块挖掘块内部和块之间的关系特征，可以生成真实合理的迁移效果。优于现有方法，具有通用性强、数据依赖性小，风格生成个性化强等优点。
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