一种基于霍夫投票的点云参数化边缘曲线检测方法

    公开(公告)号:CN118212253A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410327760.7

    申请日:2024-03-21

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于霍夫投票的点云参数化边缘曲线检测方法,包括:采集代表CAD模型的点云和边缘曲线参数数据;对点云进行点分类,得到点云的边缘点集;对边缘点集进行卷积操作;获得投票点集;以投票点为中心,找到附近的投票点集,聚合特征得到每个点的局部特征;对投票点进行位置编码,与局部特征拼接,输入到编码其中获取曲线特征信息;将曲线特征信息输入到曲线参数预测网络中,得到曲线参数、类型以及置信度;获得筛选后的曲线点集;融合边缘点位置、点特征、对应的投票点位置和曲线特征生成新的曲线特征;得到最终预测的边缘曲线参数集合。本发明这种从粗到细的策略在全局和局部两个层面上优化了模型,提高了模型的鲁棒性和适应性。

    纳米片-纳米棒复合结构双功能催化剂及其制备和应用

    公开(公告)号:CN116770355A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310816952.X

    申请日:2023-07-05

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开一种纳米片‑纳米棒复合结构双功能催化剂及其制备和应用,属于碱水电解制氢技术领域。该催化剂是在导电衬底上生长出纳米片‑纳米棒复合结构的材料,纳米片原位生长在纳米棒表面;纳米棒为Ni/MoO2复合物,直径100‑500nm,长10‑30μm;纳米片为层状双氢氧化物,尺寸为100‑300nm;制备时,先通过水热反应在导电衬底上沉积钼酸镍纳米棒,在H2/Ar气氛中热还原成镍/氧化钼纳米棒,再将纳米片电沉积生长在纳米棒表面即形成纳米片‑纳米棒复合结构;该催化剂在碱水电解的阴极析氢反应(HER)及阳极析氧反应(OER)中均展现出低过电位与高稳定性,在全解水(OWS)中展现优异的催化活性。

    基于模型驱动工程的将AADL组件转换到接口自动机模型方法

    公开(公告)号:CN103049602B

    公开(公告)日:2016-05-18

    申请号:CN201210539042.3

    申请日:2012-12-13

    Applicant: 南京大学

    CPC classification number: Y02T10/82

    Abstract: 一种基于模型驱动工程的将AADL组件转换到接口自动机模型方法,包括步骤:步骤10:使用OSATE建立AADL模型;步骤11:使用EMF建立AADL元模型;步骤12:使用EMF建立IA元模型;步骤13:新建一个ATL工程,编写转换文件,将AADL模型以及AADL元模型,接口自动机元模型导入到ATL工程中;步骤14:运行ATL工程转换得到转换结果接口自动机;该方法主要特点为可以有效解决半形式化的AADL构件模型转换到接口自动机的形式化模型,基于模型驱动工程理念而非传统方法,有效利用现有建模框架和模型转换方法等。

    一种基于笔画合成的图像风格迁移合成方法

    公开(公告)号:CN104239855A

    公开(公告)日:2014-12-24

    申请号:CN201410446767.7

    申请日:2014-09-03

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于笔画合成的图像风格迁移合成方法,包括以下步骤:步骤(1),对用户输入的目标图像进行图像分割,得到一组图像区域;步骤(2),根据步骤(1)的图像区域,对分割后的目标图像的各区域进行笔画设置;步骤(3),对样本图像进行特征分析,进行基于不规则四边形的笔画迁移合成得到结果图像;步骤(4),将目标图的颜色信息传递给结果图,得到保留原图颜色信息的结果图。

    一种基于Kinect的计算机三维模型建模方法

    公开(公告)号:CN103325142A

    公开(公告)日:2013-09-25

    申请号:CN201310207984.6

    申请日:2013-05-29

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect的计算机三维模型建模方法,包括以下步骤:建立候选三维模型集合并进行一致性分割并进行标注,得到标注各部件后的三维模型集合S;使用微软Kinect设备扫描待建模物体得到包含待建模物体的点云数据和图像数据;利用图像分割算法分割出待建模物体在点云数据和图像数据中对应的前景物体;选出代表模型,驱动前景物体的点云数据与图像数据进行标注分割,得到前景物体的各个组成部件;采用部件级形状描述子从各部件标注后的三维模型集合中检索与前景物体的每个组成部件相似度最高的三维模型对应部件;采用轮廓驱动形变技术利用点集数据配准算法将每个部件与对应点云数据进行重新配准以获得准确的位置组合。

    基于模型驱动工程的将AADL组件转换到接口自动机模型方法

    公开(公告)号:CN103049602A

    公开(公告)日:2013-04-17

    申请号:CN201210539042.3

    申请日:2012-12-13

    Applicant: 南京大学

    CPC classification number: Y02T10/82

    Abstract: 一种基于模型驱动工程的将AADL组件转换到接口自动机模型方法,包括步骤:步骤10:使用OSATE建立AADL模型;步骤11:使用EMF建立AADL元模型;步骤12:使用EMF建立IA元模型;步骤13:新建一个ATL工程,编写转换文件,将AADL模型以及AADL元模型,接口自动机元模型导入到ATL工程中;步骤14:运行ATL工程转换得到转换结果接口自动机;该方法主要特点为可以有效解决半形式化的AADL构件模型转换到接口自动机的形式化模型,基于模型驱动工程理念而非传统方法,有效利用现有建模框架和模型转换方法等。

    一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法

    公开(公告)号:CN114693923B

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202210221944.6

    申请日:2022-03-09

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于上下文和注意力的三维点云语义分割方法,包括:步骤1,对输入三维点云模型数据集采集数据;步骤2,用关系形状网络对点云数据进行逐点特征提取,得到包含形状信息的点云特征;步骤3,用上下文—注意力模块对提取的点云特征进行类内类间特征约束和强化,得到具备上下文先验和全局语义关联的点云特征;步骤4,采用多层感知机分类器对点云特征进行分类,得到点云数据中每个点的最终预测标签。

    一种用于图形处理的三维点云修复方法

    公开(公告)号:CN112785526A

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN202110116229.1

    申请日:2021-01-28

    Applicant: 南京大学

    Inventor: 朱佩浪 张岩 刘琨

    Abstract: 本发明提供了一种用于图形处理的三维点云修复方法,包括:步骤1,对输入点云模型数据集采集数据;步骤2,采用基于Self‑Attention自注意力机制的方法和多层感知机MLP相结合得到长距离依赖关系提取网络,用该长距离依赖关系提取网络将输入点云映射为全局特征向量,再采用拓扑根树结构的解码器生成不完整点云的缺失部分;步骤3,将不完整点云及生成的缺失部分点云合成到一起,得到最终修复后的完整点云模型。

    基于融合多视角特征的投影全卷积网络三维模型分割方法

    公开(公告)号:CN108389251B

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201810235912.5

    申请日:2018-03-21

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了基于融合多视角特征的投影全卷积网络三维模型分割方法,包括:步骤1,对输入三维网格模型数据集采集数据;步骤2,用融合多视角特征的FCN全卷积网络对模型投影渲染图进行语义分割,得到模型在各个视点方向下投影渲染图的像素被预测为各个标签的概率;步骤3,对模型在各个视点方向下投影渲染图语义分割概率图进行反投并采用最大视角池化,得到模型面片被预测为各个标签的概率;步骤4,采用Graph Cut图割算法进行优化,得到模型面片的最终预测标签。

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