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公开(公告)号：CN114065928B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202010750439.1
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种虚拟数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：选取预先构建的虚拟建筑物模型，虚拟建筑物模型由多个建筑物平面构成，每个建筑物平面设置有相应的建筑物标签；对虚拟建筑物模型进行多视角采样，获得虚拟建筑物模型的多个视角图像，每个视角图像中包括至少一个建筑物视角平面，每个建筑物视角平面为其对应的建筑物平面在视角图像所对应视角下的视图；对每个视角图像中的每个建筑物视角平面及该建筑物视角平面对应的建筑物标签进行增强处理，获得每个建筑物视角平面对应的训练平面及训练标签；将训练平面及训练标签作为用于神经网络训练的虚拟数据。应用本公开提供的方法，能够有效提升神经网络的训练数据的质量。
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公开(公告)号：CN112767489A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110125682.9
申请日：2021-01-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开公开了一种三维位姿确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法为：获取包括目标建筑物的图像；将图像输入关键点检测模型，获得各个角点的二维坐标；根据各个角点在世界三维坐标系下的初始三维坐标以及各个角点的二维坐标，确定初始姿态参数；根据初始姿态参数和各个角点在世界坐标系下的第一三维坐标，确定第一三维坐标对应的相机三维坐标系下的第二三维坐标，并根据第二三维坐标和图像二维坐标系与相机三维坐标系的投影对应关系，确定各个角点的预测二维坐标；根据各个角点的预测二维坐标与各个角点的二维坐标的比对结果，确定优化姿态参数，并根据优化姿态参数确定目标建筑物的三维位姿。本公开提高了三维位姿检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN109840928A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910100730.1
申请日：2019-01-31
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T11/00
Abstract: 本公开提供了一种针织图像的生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取用户输入的图像；对所述图像进行预处理，得到与预处理后的图像边缘相切的白板外边缘一周上的多个坐标点；根据所述多个坐标点之间的连线确定预处理后图像的穿线路径；按照所述穿线路径绘制所述图像，生成针织图像。通过本公开的针织图像的生成方法，在确定与图像边缘相切的白板外边缘一周上的多个坐标点后，自动地按照坐标点之间的连线确定穿线路径，减少了计算量，提高了运算效率。
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公开(公告)号：CN113822102B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202010567738.1
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，可以提高获取姿态信息的准确度和鲁棒性。该方法包括：获取包含目标物体的目标图像；对目标图像进行特征提取，得到目标物体的姿态特征和关键特征，关键特征包括关键点特征和边缘轮廓特征中的至少一个；根据姿态特征和关键特征，得到目标物体的姿态信息。
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公开(公告)号：CN114065928A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010750439.1
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种虚拟数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：选取预先构建的虚拟建筑物模型，虚拟建筑物模型由多个建筑物平面构成，每个建筑物平面设置有相应的建筑物标签；对虚拟建筑物模型进行多视角采样，获得虚拟建筑物模型的多个视角图像，每个视角图像中包括至少一个建筑物视角平面，每个建筑物视角平面为其对应的建筑物平面在视角图像所对应视角下的视图；对每个视角图像中的每个建筑物视角平面及该建筑物视角平面对应的建筑物标签进行增强处理，获得每个建筑物视角平面对应的训练平面及训练标签；将训练平面及训练标签作为用于神经网络训练的虚拟数据。应用本公开提供的方法，能够有效提升神经网络的训练数据的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113706543A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110950899.3
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种三维位姿的构建方法、设备及存储介质，涉及图像处理领域。本公开实施例至少解决相关技术中，预测建筑的三维位姿的效果鲁棒性较差的问题。该方法包括：获取待构建图像的图像数据，待构建图像包括待构建建筑；将待构建图像的图像数据输入到预先训练好的分割模型，预测得到目标分割数据以及目标法向数据；目标分割数据包括至少一个平面上的像素点的二维坐标，至少一个平面为在待构建图像上待构建建筑的平面，目标法向数据包括待构建图像上的像素点对应的法向量；基于目标分割数据以及目标法向数据，确定至少一个平面上的像素点在三维坐标系中对应的三维坐标，以得到待构建建筑的三维位姿。
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公开(公告)号：CN114077891B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202010788041.7
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/045 , G06V10/774 , G06T7/194 , G06T5/50
Abstract: 本公开关于一种风格转换模型的训练方法及虚拟建筑检测模型的训练方法，属于图像处理技术领域。该风格转换模型的训练方法包括：将每个样本虚拟图像与样本真实图像输入至风格转换模型的第一生成器，以生成每个样本虚拟图像对应的转换图像，以及每个样本虚拟图像与样本真实图像的注意力热力图；将每个转换图像和样本真实图像输入至风格转换模型的判别器，以生成每个转换图像与样本真实图像的判别结果与注意力热力图；根据判别器的判别结果、各注意力热力图，分别生成对抗损失值与类激活映射损失值；根据对抗损失值与类激活映射损失值和，对风格转换模型进行训练。由此，改善了模型的虚拟图像真实化的效果，提升了虚拟图像的真实度。
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公开(公告)号：CN114077891A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010788041.7
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06T7/194 , G06T5/50
Abstract: 本公开关于一种风格转换模型的训练方法及虚拟建筑检测模型的训练方法，属于图像处理技术领域。该风格转换模型的训练方法包括：将每个样本虚拟图像与样本真实图像输入至风格转换模型的第一生成器，以生成每个样本虚拟图像对应的转换图像，以及每个样本虚拟图像与样本真实图像的注意力热力图；将每个转换图像和样本真实图像输入至风格转换模型的判别器，以生成每个转换图像与样本真实图像的判别结果与注意力热力图；根据判别器的判别结果、各注意力热力图，分别生成对抗损失值与类激活映射损失值；根据对抗损失值与类激活映射损失值和，对风格转换模型进行训练。由此，改善了模型的虚拟图像真实化的效果，提升了虚拟图像的真实度。
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公开(公告)号：CN113724300A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202010453236.6
申请日：2020-05-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T7/30 , G06T7/70 , G06F16/535
Abstract: 本公开关于一种图像配准方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取包含目标对象的目标图像；将目标图像输入至网络模型输出目标对象的位置信息和旋转角度信息；根据位置信息和旋转角度信息从图像数据库中查询得到包含目标对象的参考图像；将目标图像和参考图像进行图像配准，得到目标图像中的目标对象在参考图像中的对应位置。本公开利用网络模型确定目标对象在目标图像中的位置信息和旋转角度信息，利用该信息在图像数据库中查询到尺度相近且视角相近的参考图像，以便于从目标图像和参考图像中可以提取足够多的特征描述子，进而提升图像配准的准确性。
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公开(公告)号：CN113139546B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202010058528.X
申请日：2020-01-19
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本申请是关于一种图像分割模型的训练方法、图像分割的方法和装置，属于图像处理技术领域。该方法包括获取多个样本图像；将每个样本图像输入到神经网络模型中，进行多阶段处理，在每一阶段中进行多层卷积处理得到特征图像；将每一阶段输出的特征图像输入到对应的输出层，输出每一阶段对应的预测关键点位置和预测语义分割信息；基于每个样本图像的各个阶段对应的预测关键点位置或预测语义分割信息，以及样本图像的基准关键点位置或基准语义分割信息，得到样本图像在各个阶段的损失值；基于各个样本图像的每一阶段的损失值，对神经网络模型进行训练，得到图像分割模型。使用本方法，可以提高图像分割的准确性。
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