-
公开(公告)号：CN118521735A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410853216.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T17/20 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于倾斜摄影数据的预训练生成式三维网格重建方法，涉及三维重建技术领域，包括S1、构建初始的三维网络重建模型；S2、获取训练数据集，导入初始的三维网络重建模型，并对其进行训练优化，获得优化后的三维网络重建模型；S3、获取待重建的倾斜摄影数据，导入优化后的三维网络重建模型生成重建后的三维网络；将三维网格作为大模型生成的一种新的对象，实现了具有清晰边缘和完整拓扑结构的三维面片显示表达。通过三角面片作为几何标记，实现了以自回归生成完整连续物体表面三维网格的方法。本发明降低了对操作人员调试能力的要求，提升了三维重建模型的表面精度和计算效率。
-
公开(公告)号：CN117726954A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410178606.8
申请日：2024-02-09
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像海陆分割方法及系统，属于图像处理领域，包括：将遥感图像分别输入Swin‑Transformer Block单元和ResNet单元提取不同的图像特征，构建特征图；将特征图输入到MCA单元中，通过深度可分离卷积模块和自注意力空间金字塔池化模块捕捉特征图中不同窗口大小和尺度的特征，引入SE模块关注重要特征；采用上采样模块进行上采样，通过长程残差连接得到长程残差后的特征图，将长程残差后的特征图继续输入上采样模块恢复到初始尺寸，输出预测图片。本发明提高了模型的特征信息提取能力，在海陆分割任务中实现了狭长水域的正确分割，减少了低区别度区域的分割错误，提升了整体分割的精确性与稳定性。
-
公开(公告)号：CN119722908B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510222983.1
申请日：2025-02-27
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于动态采样范围的多视图神经隐式表面重建方法，涉及计算机技术领域，包括S1、构建均匀栅格；S2、选取栅格内体素的位置输入几何网络，计算不透明度值和占用信息，标记对应体素是否被物体占用；S3、生成N条光线；S4、分析核心采样区域；S5、分层体积采样获得采样点；S6、预测符号距离函数值和颜色值；S7、分析像素颜色；S8、联合监督预测信息和像素颜色；S9、是否达到迭代次数，是进S10；反之返回S2；S10、提取几何表面模型；基于占据栅格生成逐步缩小的动态采样范围，减少无效空间内的采样，提高光线与采样点的利用效率。通过在动态采样范围内使用分层体积采样策略，集中采样点于物体表面附近，减少采样偏差。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119722908A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510222983.1
申请日：2025-02-27
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于动态采样范围的多视图神经隐式表面重建方法，涉及计算机技术领域，包括S1、构建均匀栅格；S2、选取栅格内体素的位置输入几何网络，计算不透明度值和占用信息，标记对应体素是否被物体占用；S3、生成N条光线；S4、分析核心采样区域；S5、分层体积采样获得采样点；S6、预测符号距离函数值和颜色值；S7、分析像素颜色；S8、联合监督预测信息和像素颜色；S9、是否达到迭代次数，是进S10；反之返回S2；S10、提取几何表面模型；基于占据栅格生成逐步缩小的动态采样范围，减少无效空间内的采样，提高光线与采样点的利用效率。通过在动态采样范围内使用分层体积采样策略，集中采样点于物体表面附近，减少采样偏差。
-
公开(公告)号：CN117726954B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410178606.8
申请日：2024-02-09
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像海陆分割方法及系统，属于图像处理领域，包括：将遥感图像分别输入Swin‑Transformer Block单元和ResNet单元提取不同的图像特征，构建特征图；将特征图输入到MCA单元中，通过深度可分离卷积模块和自注意力空间金字塔池化模块捕捉特征图中不同窗口大小和尺度的特征，引入SE模块关注重要特征；采用上采样模块进行上采样，通过长程残差连接得到长程残差后的特征图，将长程残差后的特征图继续输入上采样模块恢复到初始尺寸，输出预测图片。本发明提高了模型的特征信息提取能力，在海陆分割任务中实现了狭长水域的正确分割，减少了低区别度区域的分割错误，提升了整体分割的精确性与稳定性。
-
公开(公告)号：CN117726550B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410179633.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种多尺度门控注意力遥感图像去雾方法和系统，属于图像处理技术领域，包括：构建一个包含多空间分辨率、多复杂地形的遥感图像数据集；构建适用于多空间分辨率、多复杂地形的遥感图像去雾模型；将构建的遥感图像数据集输入到遥感图像去雾模型中进行训练得到训练模型；将需要进行去雾处理的遥感图像输入到训练模型中进行去雾处理。本发明的多尺度融合模块实现了浅层的语义信息与深层的局部信息结合，能够有效减少卷积过程的信息损失并提升模型的稳定性，多通路卷积相结合的方式也能够保证模型在对多空间分辨率的遥感影像去雾时避免过拟合，影响去雾性能。
-
公开(公告)号：CN117726550A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410179633.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种多尺度门控注意力遥感图像去雾方法和系统，属于图像处理技术领域，包括：构建一个包含多空间分辨率、多复杂地形的遥感图像数据集；构建适用于多空间分辨率、多复杂地形的遥感图像去雾模型；将构建的遥感图像数据集输入到遥感图像去雾模型中进行训练得到训练模型；将需要进行去雾处理的遥感图像输入到训练模型中进行去雾处理。本发明的多尺度融合模块实现了浅层的语义信息与深层的局部信息结合，能够有效减少卷积过程的信息损失并提升模型的稳定性，多通路卷积相结合的方式也能够保证模型在对多空间分辨率的遥感影像去雾时避免过拟合，影响去雾性能。
-
公开(公告)号：CN206238606U
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201620631620.X
申请日：2016-06-24
Abstract: 本实用新型涉及一种带噪声防护的电磁手环，包括带电磁线圈的腕带和设于腕带上的用于电磁信号发送和噪声、时间显示的智能手环主体；由噪声探测模块、录放音模块、电磁信号产生模块、处理器模块、OLED显示屏、开关和可充电电池组成；所述噪声防护电磁手环的噪声探测模块通过连接线与处理器的模数转换接口相连，录放音模块的录放功能选择线与处理器模块的数字I/O相连，同时处理器模块通过其显示接口与OLED相连，电磁信号产生模块通过开关与电池相连，可充电电池为系统供电；装置由噪声探测模块测量噪声，处理器判断噪声的大小，当噪声大于设定值时，处理器模块控制录放音电路，使录音电路工作；处理器模块含计时芯片为系统提供当前时间；电磁信号产生模块由脉冲产生电路产生电磁脉冲经射频放大电路放大信号，经射频发送电路将射频信号发送出去。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.025 seconds)
