-
公开(公告)号:CN116051784A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202310028532.5
申请日:2023-01-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网格形变的单目三维重建方法及装置,本发明涉及基于机器学习的三维重建技术领域,其中包括:获取目标物体的第一点集和初始三维网格的第二点集;计算第一点集与第二点集之间的最近距离关系;根据最近距离关系,确定第二点集中各点对应的查询频率;基于查询频率,分别对第二点集和第一点集进行更新,得到更新后的第二点集和更新后的第一点集;计算更新后的第一点集与更新后的第二点集之间的倒角距离,并基于计算的倒角距离,对初始三维网格进行形变;重复对初始三维网格的形变迭代过程,直至达到预设迭代次数时,输出最终的三维网格数据。通过应用本申请的技术方案,能够减少三维网格的自相交情况,保证网格拓扑结构的合理性。
-
公开(公告)号:CN116471300A
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310318592.0
申请日:2023-03-28
Applicant: 东北大学
IPC: H04L67/12 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/092 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开一种基于DQN的云际资源接入的决策方法及系统,涉及云计算领域,包括设定动作;初始化评估网络;设置目标网络;采集状态信息;评估网络执行动作;迭代训练评估网络;更新目标网络;将状态信息输入新目标网络,得到初步接入决策;根据初步接入决策判断是否接入,若接入,云商提供待接入资源;若不接入,云商判断是否改变待接入资源信息,若是,将改变后的状态信息输入新目标网络,再次判断是否接入,若否,不接入资源;将接入情况反馈至平台,状态信息st更新后,跳转至采集状态信息st步骤。本发明应用深度强化学习中的DQN算法进行接入决策,能够节约大量人力成本,同时极大程度提高资源接入的效率。
-