公开(公告)号：CN120014168A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510103687.X

申请日：2025-01-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 黎勇 ,  文悠然 ,  刘锐 ,  王逸群

IPC: G06T17/00 ,  G06T15/00 ,  G06T7/80 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及三维重建领域，尤其涉及一种基于联合注意力机制的高斯溅射三维重建方法，将通道注意力机制和空间注意力机制相结合，使得模型能够发现并利用不同高斯之间可能存在的位置相关性，通过位置权重对三维高斯的不同参数进行了优化，并利用优化后的参数进行重建和渲染，提高了三维重建图像的整体质量和局部表现。

公开(公告)号：CN119954538A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510145819.5

申请日：2025-02-10

Applicant: 重庆大学 ,  重庆交通大学 ,  重庆远献环境科技有限公司 ,  重庆川卓环境科技有限公司

Inventor： 古励 ,  伍军 ,  张浩程 ,  蒋晖 ,  李金择 ,  潘伟亮 ,  王逸群 ,  赵厚成 ,  刘丰畅 ,  李勇

IPC: C05F15/00 ,  C05F11/08 ,  C05F17/20

Abstract: 本发明公开了一种白酒窖底黄液的资源化处理利用方法，其核心是将窖底黄液引入堆肥用的堆体，通过添加窖底黄液调节堆体的湿度，再采用堆肥处理工艺使堆体在有氧条件下发酵，从而处理窖底黄液。采用本发明的显著效果是，减少了高浓度酿酒废水处理所需的处理设施，减少了因窖底黄液处理所需的基础设施的投资成本；大幅度降低了高浓度酿酒废水‑窖底黄液处理所需的处理成本；实现了高浓度酿酒废水窖底黄液的零排放，减少了因窖底黄液排放的环保压力，并实现了窖底黄液中碳氮磷资源化的循环利用；处理后的产物可作为有机肥来栽培植物、蔬菜等，实现资源循环利用，增加了经济效益。

公开(公告)号：CN118071917A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202311572875.4

申请日：2023-11-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 王逸群 ,  徐紫慧 ,  黎勇 ,  秦红星

IPC: G06T17/00 ,  G06T15/00 ,  G06T15/08

Abstract: 本申请涉及一种基于神经隐式表示的模糊视图三维重建方法及装置，属三维重建技术领域，使用运动模糊核预测模块来模拟训练阶段的模糊过程，在训练阶段对射线进行优化，并将光线上的坐标输入到SDF网络中，同时将光线上的坐标输入和SDF网络所学习到的特征输入到神经辐射场，通过体渲染得到光线的颜色。然后，将所有光线的渲染颜色进行混合，得到模糊像素的颜色，在验证阶段，去掉运动模糊核预测模块，直接渲染出清晰的像素，得到清晰的新视角图像，同时可以从SDF网络中恢复出物体的三维几何结构。

公开(公告)号：CN117994125A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410219005.7

申请日：2024-02-28

Applicant: 重庆大学

Inventor： 王逸群 ,  张雷达 ,  刘凯

IPC: G06T3/14 ,  G06T15/08 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种神经辐射场的深度配准方法及系统，通过在训练NeRF(神经辐射场)的过程中引入符号距离函数网络(Signed Distance Function，SDF)，源NeRF场和目标NeRF场之间的距离直接由SDF网络得出。并通过列文伯格‑马夸尔特算法(Levenberg‑Marquardt Algorithm，LMA算法)进行迭代优化，从而精确地将NeRF场配准到一起。该方法直接在隐式空间配准，并通过基于梯度的优化算法解决配准问题，不需要将隐式的NeRF场转化为显式的特征点表示，也不需要再训练配准部分的网络模块，更加简便快捷。

公开(公告)号：CN118135109A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410314731.7

申请日：2024-03-19

Applicant: 重庆大学

Inventor： 王逸群 ,  徐紫慧

IPC: G06T17/00 ,  G06T15/00

Abstract: 本发明涉及一种基于三维显式监督的模糊图像表面重建方法及系统，属于计算机三维视觉技术领域。该方法包括以下步骤：S1、建立模型并进行定义；S2、在模型中引入隐式位移场；S3、在模型中引入三维点云监督；S4、体渲染阶段，通过体渲染得到模糊光线颜色；S5、完成表面提取。本发明在模型训练时，通过引入隐式位移函数预测隐式表面的偏移，来模拟模糊效果，并使用显式的模糊稀疏点云直接对表面进行监督，优化隐式表面网络学习；通过本发明方案能够从模糊图像中恢复出细节丰富的几何表面，提高模糊图像重建质量，本发明技术方案具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN117911650A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410105713.8

申请日：2024-01-25

Applicant: 重庆大学

Inventor： 王逸群 ,  杨鑫 ,  秦红星 ,  黎勇

IPC: G06T17/20 ,  G06T19/20 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明涉及计算机视觉和图形图像处理技术领域，具体公开了一种图神经网络的双线性参数化方法及三维形状分析系统，其使用两个线性参数化来近似谱滤波器，同时满足性能、鲁棒性和速度的要求。第一个线性参数化的基函数是小波滤波器基函数。通过用小波滤波器基函数参数化频谱滤波器，不仅能够保持滤波器的局部性质，还能够融入全局感知信息，以进一步增强卷积操作的信息聚合能力。第二个线性参数化的基函数是切比雪夫多项式基函数。可以通过用切比雪夫多项式参数化小波滤波器，从而在加速卷积操作的同时，保持对网格离散化或点云采样的鲁棒性，并降低了图卷积的计算复杂度。随后，可使用不同的框架将其应用到三维形状对应、分割、分类任务上。