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公开(公告)号：CN116151358A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111357123.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/084 , G06N3/0464 , G06T17/00
Abstract: 本申请实施例公开了一种神经网络模型训练方法、矢量化三维模型建立方法及设备，涉及人工智能AI技术领域，该方案中，神经网络模型在训练过程中基于平面作为重建单元对样本图像和对应的矢量化三维模型进行训练，由此可以直接通过将图像输入至训练好的神经网络模型得到矢量化三维模型，极大降低了重建成本的同时也实现了全自动重建，无需人工干预，还可以在弱纹理区域有较好的重建效果。
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公开(公告)号：CN118613792A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202280090751.X
申请日：2022-05-13
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种地图生成方法、模型训练方法、可读介质和电子设备。在利用神经网络模型生成矢量地图的过程中，通过对目标区域的样本图像中的地图元素的几何特征的学习，来将地图元素的轮廓掩膜转换为矢量地图，而不是通过由技术人员设置矢量化规则来实现，如此可以提高得到的矢量地图的精度。此外，通过本申请提供的方法，对于不同的目标区域，通过不同目标区域的样本图像重新训练神经网络模型后，即可利用重新训练的神经网络来得到该不同区域的矢量地图，而无需进行复杂的参数调校和矢量化规则设定，保证精度的同时提高了生成矢量地图的效率，更适用于生成大尺度地图的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115147564A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110280138.1
申请日：2021-03-16
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了人工智能领域的一种三维模型构建方法、神经网络训练方法以及装置，用于实现图元层面的实例分割，得到简化的三维模型。该方法包括：首先，获取点云数据，该点云数据包括多个点以及每个点对应的信息；随后，将点云数据输入至子流形预测网络，得到多个点的预测结果，预测结果用于标识多个点中的每个点和相邻点是否属于同一个子流形，其中，子流形预测网络从点云数据提取每个点对应的特征，并根据每个点对应的特征确定每个点和相邻点是否属于同一子流形；根据多个点的预测结果从多个点中筛选出多个角点，多个角点包括多个点形成的各个子流形的边界上的点；根据多个角点构建三维模型，多个角点形成的网格组成三维模型中的流形。
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公开(公告)号：CN119678076A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202280098926.1
申请日：2022-10-28
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G01S19/14
Abstract: 一种渲染方法，应用于对三维模型进行渲染。该方法通过基于不同视角下的多个图像中像素的颜色，来求解三维模型中各个体素的球谐函数，进而实现利用球谐函数来表示各个体素在不同视角下的颜色；并且结合多个图像中的像素颜色，比较每个体素在删除前后三维模型的颜色表示效果，确定体素是否需要删除(即体素的不透明度是否为0)，进而实现求取三维模型中各个体素的不透明度，最终基于三维模型中各个体素的不透明度以及在不同视角的颜色实现三维模型的渲染。方法能够以较少的参数量来表示三维模型在各个视角下的颜色，且体素的颜色和不透明度的求解过程简单，无需反复迭代训练，能够有效地提高三维模型的渲染效率。
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公开(公告)号：CN114491913A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011273450.X
申请日：2020-11-13
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例公开一种模型的处理方法以及相关设备，用于模型求解领域中。方法可以包括：获取与第一模型对应的图结构，对图结构进行随机分割，以得到至少两个第一集合，每个第一集合包括至少一个第一自变量，采用列文伯格‑马夸尔特LM算法，对第一自变量的取值进行更新；重复执行随机分割和对第一自变量的取值进行更新的操作，直至满足第一模型的收敛条件，得到第一模型中多个第一自变量的解。将第一模型的求解问题进行了分割，在求解一个子问题的时候就无需占用过多的内存资源；采用随机分割的方式，保证了分割过程的效率；将第一模型的求解问题分割为包括较少自变量的模型的求解问题，有利于执行并行化求解，有利于提高求解过程的效率。
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公开(公告)号：CN118830005A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202280093047.X
申请日：2022-03-04
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06T17/10 , G06N3/0499 , G06F30/13 , G06F30/27
Abstract: 本申请实施例公开一种建筑物建模方法，方法包括：获取针对于目标建筑物采集的点云数据，点云数据包含目标建筑物的多个墙面的第一点云数据；根据第一点云数据，获取拓扑信息，拓扑信息包括每个墙面的投影线段的位置信息、以及由多个投影线段包围形成的至少一个地面区域的位置信息；其中，多个投影线段为多个墙面在水平面上的投影线所在的直线相交所形成的；根据拓扑信息，通过目标神经网络，确定每个投影线段或者地面区域是否被保留，其中，被保留的投影线段以及地面区域用于构建目标建筑物的建筑信息模型BIM。本申请可以在对建筑物采集的数据覆盖不全面时，仍然得到较高精度的建筑物模型。
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公开(公告)号：CN118736086A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310375539.4
申请日：2023-03-30
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种渲染方法，可以用于对大规模真实场景的渲染，如：应用在三维地图、工厂巡检等应用上。该渲染方法，可以根据用户浏览目标场景的视角，根据压缩纹理信息，恢复该视角对应的待渲染图像上每个像素点在各自对应的多个方向中每个方向的颜色值，每个像素点各自对应的多个方向为从目标场景的辐射场模型采样颜色值的方向，然后根据待渲染图像中每个像素点在各自对应的多个方向中每个方向的颜色值进行渲染。本申请方案可以用较小的存储空间就能实现对大规模场景的高逼真度的实时渲染。
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