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公开(公告)号：CN108986195A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810668844.1
申请日：2018-06-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种结合环境映射和全局光照渲染的单镜头混合现实实现方法，包括对虚拟物体进行定位，并生成现实场景模型；对现实场景模型和虚拟物体进行体素化及过滤；环境贴图生成，将现实场景图像采用均匀分配方式切分，再进行翻转映射为环境贴图；锥追踪渲染，采用加入环境映射的锥追踪方式渲染输出成为合成图像。本发明能够利用GPU的强大图形计算能力，增强一般的混合现实系统的输出效果，能够在单镜头的条件下模拟光亮物体对周围环境的反映效果。
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公开(公告)号：CN104796641B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201510164960.6
申请日：2015-04-09
Applicant: 康佳集团股份有限公司 , 东南大学
IPC: H04N5/44 , H04N13/302 , H04N13/332 , H04N13/398 , H04N13/359
Abstract: 本发明公开了眼镜式和自由式二合一立体电视机；包括：电视机主板、数据处理电路、液晶光栅驱动电路、液晶光栅、显示液晶驱动电路、显示液晶屏、眼镜同步发射器。液晶光栅驱动电路用于控制液晶光栅工作在透明玻璃模式的无源模式或狭缝光栅模式的有源模式；所述电视机主板还用于输出眼镜同步信号给眼镜同步发射器，对外发射眼镜同步信号，以控制3D眼镜接收到同步信号，实现观察者的左眼看到左眼图像，右眼看到右眼图像。本发明即具有眼镜式3D电视体验3D时串扰小、3D效果好的优点，又具有自由式3D电视无须佩戴眼镜的优点，同时，还解决了现有自由式3D电视因粘贴柱镜光栅膜导致图像分辨率受损的问题。
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公开(公告)号：CN107135388A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710392000.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种光场图像的深度提取方法。本发明的方法包括两个阶段：光场重构和深度提取，所述光场重构阶段包括：S1：将输入的光场数据进行预处理后根据该图像的图像中心位置重构出光场，生成多视点图像；所述深度提取阶段包括：S2：对视点图像提取极平面图，计算视差图，优化得到最优深度图。本发明能够对光场数据处理后获得清晰多视点图像并进行精确深度提取。
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公开(公告)号：CN103198330B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310086776.5
申请日：2013-03-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于深度视频流的实时人脸姿态估计方法，其步骤包括抽样及训练和实时估计两个阶段，在抽样及训练阶段，获取各个脸部角度的景深图；然后对各个角度的景深图做随机取样，得到训练样本集；再采用监督学习方法做训练，得到分类器，在实时估计阶段，首先提取采集设备输出的深度视频流中的实时人脸景深图并转化为积分图；再对积分图进行随机切片抽样，并利用训练得到的分类器对样本进行分类，得到若干个估计结果；对这些结果剔除异常结果并进行加权平均，得到最终的人脸姿态结果。本发明提供的基于深度视频流的实时人脸姿态估计方法，避免了光照等因素对最终结果的影响，并且拥有良好的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN104869386A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510164850.X
申请日：2015-04-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04N13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分层处理虚拟视点合成方法，首先分别左右视点的深度图进行深度修正和色彩校正的预处理，然后在采用分层3D Warping生成虚拟视点的图像，根据分层信息融合由DIBR生成的左右两幅参考视点的彩色图像和深度图像，再对融合后的深度图像进行滤波处理，然后根据该深度图对虚拟视点图像进行修复，消除图像中的空洞，最后进行图像插值并且后处理，移除图像中的鬼影现象，最终生成高质量的新视点。本方法能够根据任意两个视点快速合成中间视点，并且新合成视点的图片质量较高。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104142968A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201310577657.X
申请日：2013-11-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明公开了一种基于solr技术的分布式搜索方法及系统。其中，该方法包括：1）当离线客户端系统对电子文件进行登记归档时，首先基于朴素贝叶斯算法，对电子文件进行自动分类；2）电子文件分类完毕后，根据电子文件所属类别，基于一致性哈希算法对电子文件进行分布式索引；3）索引文件建立完毕后，用户输入查询语句进行电子文件的查询。该系统采用开源搜索工具Solr的分发模式，将查询请求分发到分布式节点，各个分布式节点响应搜索请求，然后对结果进行合并去重，排序好后返回给用户，实现了分布式垂直搜索。通过上述方式，本发明能够提高电子文件自动分类的准确性，增强系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN103678491A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310563664.4
申请日：2013-11-14
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F17/30194 , G06F17/30094
Abstract: 本发明公开了一种基于Hadoop中小文件优化和倒排索引的方法，能够向HDFS分布式文件系统上传海量小文件和对HDFS分布式文件系统上的文件建立倒排索引，所述方法包括小文件优化和建立倒排索引过程；主要包括以下步骤：（1）用户向Hadoop上传大量相对于HDFS块大小的小文件到小文件队列；（2）定时计算文件队列中小文件的大小；（3）使用Sequencefile序列文件方法将达到要求的小文件队列中的文件进行合并后上传到HDFS；（4）对HDFS上的文件建立倒排索引。该方法针对Hadoop处理小文件方便的不足提出优化方案，能够优化小文件的处理性能，释放内存，提高检索的速度和效率。
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公开(公告)号：CN103268470A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310131244.9
申请日：2013-04-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于任意场景的视频对象实时统计方法，其首先对事先标记好的一定数量的视频场景，采用融合了帧差法和块跟踪方法的混合高斯背景建模方法提取出运动的前景像素，通过阴影检测去除阴影区域后得到较为精确的前景区域；然后采用连接成分算法，提取出每一个连通分块，计算这一分块的一些特征，对所有场景下的分块及其对应的对象数进行训练，训练后即可对任一未知场景的视频对象采用上述前景提取算法、提取每个分块的特征后实现实时视频对象数目统计。通过本发明能够实时获取公共场所视频监控下的对象数目信息，对公共安全、局部场景流量控制有很大帮助，有效地节约了人力成本，提高了监控的智能化。
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公开(公告)号：CN103198330A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310086776.5
申请日：2013-03-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于深度视频流的实时人脸姿态估计方法，其步骤包括抽样及训练和实时估计两个阶段，在抽样及训练阶段，获取各个脸部角度的景深图；然后对各个角度的景深图做随机取样，得到训练样本集；再采用监督学习方法做训练，得到分类器，在实时估计阶段，首先提取采集设备输出的深度视频流中的实时人脸景深图并转化为积分图；再对积分图进行随机切片抽样，并利用训练得到的分类器对样本进行分类，得到若干个估计结果；对这些结果剔除异常结果并进行加权平均，得到最终的人脸姿态结果。本发明提供的基于深度视频流的实时人脸姿态估计方法，避免了光照等因素对最终结果的影响，并且拥有良好的实时性和准确性。
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