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公开(公告)号：CN114359892B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111502649.X
申请日：2021-12-09
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V20/64 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种三维目标检测方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：采用目标检测模型的语义提取模块提取待检测图像的图像语义特征；根据所述目标检测模型的检测模块，对所述图像语义特征以及所述待检测图像进行预测，得到所述待检测图像的二维框信息以及中间三维框信息；通过所述检测模块对所述二维框信息以及所述中间三维框信息进行检测，得到三维目标框信息，其中，所述目标检测模型包括依次连接的所述语义提取模块以及所述检测模块。本发明旨在提高检测图像中三维目标的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111698508B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010514172.6
申请日：2020-06-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/13 , H04N19/132 , H04N19/184 , H04N19/42
Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨率的图像压缩方法、设备及存储介质，该方法包括：输入待压缩图像，由压缩分辨率CR模块对所述待压缩图像的分辨率进行压缩，获得目标低分辨率图像；获取目标低分辨率图像的相位一致性特征；将相位一致性特征输入预先设置的编解码器，由编解码器输出初始压缩图像；将初始压缩图像输入超分辨率SR模块，由SR模块对所述初始压缩图像进行超分辨率处理，获得与待压缩图像尺寸一致的目标压缩图像。由此通过CR模块获得待压缩图像的低分辨率图像，并提取低分辨率图像的相位一致性特征，再通过编解码器获得初始压缩图像，并基于SR模块进行超分辨率处理，达到了提升压缩图像的质量，获的性能增益的效果。
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公开(公告)号：CN111698508A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010514172.6
申请日：2020-06-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/13 , H04N19/132 , H04N19/184 , H04N19/42
Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨率的图像压缩方法、设备及存储介质，该方法包括：输入待压缩图像，由压缩分辨率CR模块对所述待压缩图像的分辨率进行压缩，获得目标低分辨率图像；获取目标低分辨率图像的相位一致性特征；将相位一致性特征输入预先设置的编解码器，由编解码器输出初始压缩图像；将初始压缩图像输入超分辨率SR模块，由SR模块对所述初始压缩图像进行超分辨率处理，获得与待压缩图像尺寸一致的目标压缩图像。由此通过CR模块获得待压缩图像的低分辨率图像，并提取低分辨率图像的相位一致性特征，再通过编解码器获得初始压缩图像，并基于SR模块进行超分辨率处理，达到了提升压缩图像的质量，获的性能增益的效果。
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公开(公告)号：CN116596884A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310563165.9
申请日：2023-05-18
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/66 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种先天性心脏病的预测方法及装置，包括：获取目标患者的目标三维心脏点云；将目标三维心脏点云输入至预先构建好的分割分类模型中，确定目标三维心脏点云中各点的法向量，并基于各点的法向量将同一曲面的点进行聚类，确定出各心脏结构的三维结构点云；针对每个心脏结构，根据该心脏结构的预设结构权重对该心脏结构的三维结构点云进行加权处理，确定各心脏结构的三维加权结构点云；将包括各心脏结构的三维加权结构点云输入至分割分类模型中进行先天性心脏病预测，确定出至少一种预测结果。这样，通过本申请的方案，可进行精准的心脏结构分割以及多种先天性心脏病的同时预测，从而可有效的提高先天性心脏病识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114359892A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111502649.X
申请日：2021-12-09
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V20/64 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种三维目标检测方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：采用目标检测模型的语义提取模块提取待检测图像的图像语义特征；根据所述目标检测模型的检测模块，对所述图像语义特征以及所述待检测图像进行预测，得到所述待检测图像的二维框信息以及中间三维框信息；通过所述检测模块对所述二维框信息以及所述中间三维框信息进行检测，得到三维目标框信息，其中，所述目标检测模型包括依次连接的所述语义提取模块以及所述检测模块。本发明旨在提高检测图像中三维目标的准确性。
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公开(公告)号：CN112348056A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011114532.X
申请日：2020-10-16
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种点云数据分类方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：提取预设点云数据的点云特征向量；基于预设升维算法对所述点云特征向量进行升维，得到升维后点云特征向量；对所述升维后点云特征向量进行分类，得到分类结果。本发明实现了通过预设升维算法对点云特征向量进行升维，得到升维后点云特征向量，升维后点云特征向量的维度高于点云特征向量的维度，从而丰富了对点云数据进行分类时的输入特征，使得升维后点云特征向量的特征表示能力强于点云特征向量的特征表示能力，进而提高了点云数据分类结果的准确性。
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