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公开(公告)号:CN118781597A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410759383.4
申请日:2024-06-13
Applicant: 东华大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种智能服装草图局部样式编辑方法,旨在帮助服装设计师对服装草图的局部样式进行智能精确编辑,增强设计的可控性和灵活性。本发明使用语义分割和稀疏主成分分析方法实现服装草图的局部样式编辑。首先,对完整服装草图进行语义分割,以分割的语义部分为引导将潜在空间进行分解;然后基于编码器的方法训练一个VGG结构的编码器和StyleGAN解码器,获取完整草图和分割草图的潜在向量,并在潜在空间用稀疏主成分分析提取出更加简洁和解释性强的特征,沿着主要方向施加不同程度的扰动,实现服装草图的局部样式编辑。
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公开(公告)号:CN116682293A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310636431.6
申请日:2023-05-31
Applicant: 东华大学
IPC: G09B5/02 , G09B23/24 , G02B27/01 , G02B30/00 , B01L9/00 , B01L3/00 , G06T19/00 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于增强现实和机器视觉的实验教学系统,以微软Hololens2眼镜为硬件基础,包括开发端、客户端、服务器端三部分,具体为虚拟实验器材库、三维注册模块、材质渲染模块、智能指导模块、信息传输模块、目标识别模块和人机交互模块,本发明可用于中学实验的智能教学。具体分析不同实验的特点,对实验器材进行建模,以深度学习算法为基础,结合机器视觉算法识别出实验器材,对实验过程进行实时监测和分析,对学生的实验操作进行实时反馈和指导,本发明解决了现有虚拟实验沉浸感差、无法提供实验智能指导问题,并且可扩展为多人协同实验。
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公开(公告)号:CN116310118A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310268517.8
申请日:2023-03-17
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多角度深度相机的三维人体重建装置及配准重建方法,相比传统三维人体重建设备,本装置操作便捷;针对传统的ICP算法以及基于深度学习的方法在低重叠情况下配准效率低的问题,使用有代表性的重叠点进行配准,通过点特征和全局特征之间的信息交互预测点重叠分数,采用点云变换器来丰富点的特征,并根据特征估计相似度矩阵,获得有代表性的重叠点,并从源点云中去除非代表性的点,采用加权的SVD来估计变换矩阵,最终计算出精确的变换矩阵,将各角度点云两两配准,得到完整的人体点云。最终重建出的融合颜色信息的三维人体模型与真实人体形状相符,重建结果无需进行额外后处理,可用于个性化服装定制、虚拟试衣等应用。
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公开(公告)号:CN118735628A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410737578.9
申请日:2024-06-07
Applicant: 东华大学
IPC: G06Q30/0601 , G06T19/00 , G06T3/18 , G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于全局流服装变换的虚拟试衣方法,包括以下步骤:输入待试穿服装与用户图像至服装变形模块,用于将服装扭曲变形至人体姿态;将变形后的服装与用户图像输入至服装虚拟试穿模块,用于生成最终的用户试穿效果图。服装变形模块基于全局外观流与局部注意力,用于将待试穿的服装扭曲变形至与人体姿态一致;服装虚拟试穿模块基于U‑Net网络,用于将变形后的服装在用户身上试穿。解决了虚拟试穿技术对硬件要求高且无法满足服装大幅度变形的问题,实现了以用户为中心的服装虚拟试穿的全流程设计,基于全局流的方法感知全局信息,增强服装变形结果的真实感极大地改善了用户试穿体验,大大提高了虚拟试穿平台实际应用的效率。
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公开(公告)号:CN117951763A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202311631856.4
申请日:2023-11-30
Applicant: 东华大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/74 , G10L15/26
Abstract: 本发明涉及多模态数据驱动的生成式时尚兼容服装设计方法及系统,针对服装设计研究功能单一,效果不佳和交互体验差问题,该系统包括语音智能识别、服装手稿智能渲染、服装属性交互式设计、服装美学评分模块;该方法包括语音智能识别模块将用户输入的音频数据进行文本识别分析;服装手稿智能渲染模块,基于生成对抗思想对服装手稿区域进行目标风格高质量渲染;服装属性交互式设计模块,基于多尺度的编码器‑解码器架构分层控制服装各种属性样式的生成;服装美学评分模块,获得最终的属性兼容信息矩阵及兼容分数。可实现多种类型服装的手稿风格设计,属性参数化设计及时尚性评估辅助设计,并为提供语音交互设计方式,提高时装设计效率与实用性。
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公开(公告)号:CN116342580A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310462406.0
申请日:2023-04-25
Applicant: 上海大风实验室设备有限公司 , 东华大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及一种基于机器视觉的探究液体内部压强相关因素实验评分系统,属于计算机视觉和智慧教育领域,本申请可实现计算机快速准确地对考生的探究液体内部压强相关因素实验操作进行评分;该系统分为视觉检测模块、评分决策模块及界面可视化模块;首先根据实验要求确定视觉检测特征,形成评分方案。其次采集每个得分特征对应的图像进行标注制作图像集,并构建和训练视觉智能检测模型Dlia‑Yolo v3,形成视觉检测模块;然后根据评分方案与模型测试结果,建立智能评分决策机制;最后,设计智能评分界面、集成视觉检测算法、评分决策机制,形成智能评分系统,应用在实际实验考试中对学生进行评分。
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