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公开(公告)号：CN106648109A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611271591.1
申请日：2016-12-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种基于三视角变换的真实场景实时虚拟漫游系统，属于计算机视觉领域。本发明解决的问题是：用普通相机21在不同位置、不同角度拍摄同一场景的三张照片，用户佩戴上虚拟现实头盔23就可以实现真实场景的虚拟漫游，而不需要传统方法的3D建模或者详细的几何信息。本发明系统的主要算法的核心部分在于三张图片同时变换到同一平面并实时计算出中间视角。本发明在传统的两张图片后向变换算法的基础上，进一步提出了一种三张图片后向变换算法，使之能够适应大视差的情况。本发明连接了计算机视觉领域上游的数据采集和下游的视觉控制技术，极大地促进了虚拟现实、街景服务等应用的发展。
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公开(公告)号：CN103337083B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310291320.2
申请日：2013-07-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种针对公开场合下处于大运动中人体体征参数的测量方法及“运动恢复—人体建模”串行测量系统，本发明在不限制测量目标运动状态以及测量目标所着衣物的条件下，首先通过多层运动滤波器，全自动地连续恢复时间轴上人体运动参数；将多个姿态下的人体模型经由深度图像优化，并根据事先测定的“深度误差—单位法向内积”曲线空时加权，获得一致平均模型；以一致模型与原始模型的基线差方向作为方向约束，对多帧下的优化模型最优基线差进行时空分析，最终借助运动信息，消除衣物影响，真实测量人体体征参数。本方法对测量目标属于非侵入测量，既不限制测量目标的运动状态，也不限制测量目标的衣着状态，可于日常公开场合得到广泛应用。
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公开(公告)号：CN105184861A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510688248.6
申请日：2015-10-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明是一种利用视频进行人体三维重建的系统，属于计算机视觉领域。本发明解决的问题是：用普通相机101拍摄人运动的视频，电脑102借助2D关节点、3D骨骼，利用人的运动信息对图像上的人体进行分割、重建，实现了运动中对人体模型进行重建。本发明的主要算法的核心部分在于利用人体的运动信息对图像上的人体进行分割，将人体这一复杂非刚性体转化成许多刚性体的组合。本发明提出的方法能够简单、廉价的获取比较准确的人体三维模型。
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公开(公告)号：CN103686664A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210325923.5
申请日：2012-09-06
Applicant: 南京大学
IPC: H04W8/00
Abstract: 本发明是一种分布式环境中基于随机游走消息包的资源预发布方法，所属技术领域为无线通信技术。本发明所解决的问题是：在分布式环境这一缺乏骨干架构以及专属服务器的环境中，资源预发布方法难以通过专属的服务器收集的全局信息，从而难以实现全局目标资源预发布问题。本发明所提出的方案是：当网络中需要预发布资源时，采用一个随机游走消息包，通过若干次转发，寻找资源副本的最佳持有者。每一次转发依靠一个通过本地信息及相邻节点信息所构建的状态转移矩阵实现。由此在缺乏全局信息的情况下，分布式的逼近全局目标资源分布的资源预发布方法。
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公开(公告)号：CN119810122A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510005939.5
申请日：2025-01-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请公开了一种极高分辨率原画图像分层分割方法、设备、介质及产品，涉及图像分割领域，该方法包括获取极高分辨率的待分割原画图像；利用SAM模型对待分割原画图像进行初步分割，得到初步分割结果；初步分割结果中含有多个初始掩膜区域；利用GrabCut算法对初步分割结果进行全局优化、边缘优化和残洞补全，得到优化后的分割结果；利用泊松方程对优化后的分割结果的边缘进行重建，得到最终分割结果。本申请能够根据自己的需求将图像分割到不同的粒度大小。在分割过程中，本申请利用SAM模型和GrabCut算法实现了极大程度的自动化，除此之外，本申请对最后的分割结果边缘进行了优化，极大地提高了图像分割的效率和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111062136B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201911325532.1
申请日：2019-12-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种实时的衣物形态确定方法及系统。方法包括：获取当前帧物体的三维网格数据和运动参数和当前帧衣物的多个质点的初始位置；确定质点的第一势能和第二势能；确定质点的初始总能量；根据质点的初始位置和质点的初始总能量，对质点的当前位置进行更新；根据更新后的质点的当前位置，对质点的当前总能量进行更新；判断更新后质点的当前总能量与质点的当前总能量的差值是否小于更新阈值；并确定下一帧质点的位置；根据下一帧所有质点的位置，确定下一帧的衣物形态。本发明所提供的一种实时的衣物形态确定方法及系统，解决现有技术中衣物仿真中的衣物形态的真实性低和仿真的效率低的问题。
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公开(公告)号：CN113052953B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110411842.6
申请日：2021-04-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变化光源人脸图像的人脸本质参数确定方法，所述确定方法，首先，固定相机视角，获取不同光照条件下的多张人脸图像；然后，由于反射率和光照球谐系数无法得到事先粗略估计，因而先固定法向量，对反射率和光照进行估计。再固定光照参数和人脸反射率，对法向量进行优化。本发明采用不同光源下的多张人脸图像进行人脸的本质参数的估计，克服了单张人脸图像估计的局限性，能够更加准确的对人脸的各个本质参数进行估计。
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公开(公告)号：CN113076571B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110411454.8
申请日：2021-04-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/20 , G06F113/12
Abstract: 本发明公开了一种三维衣物实时仿真编辑方法及系统。该方法包括：读取并分析衣物二维版型文件，获取衣物二维版型轮廓线段信息；基于衣物二维版型轮廓线段信息，利用层次结构模型在逻辑和数据结构上对衣物进行建模，得到衣物模型；基于固定背景三角网格以及轮廓线生成仿真三角网格；基于仿真三角网格，将衣物模型在人体模型上进行物理仿真；基于物理仿真结果在三维空间中对衣物进行编辑，得到编辑向量；基于编辑向量对衣物模型进行更新。用户能够在三维空间中实时对衣物进行编辑操作，同时获得准确的二维面片版型。基于固定背景三角网格进行衣物网格更新的方法，不仅能保证仿真速度的实时性，还能够保证衣物物理仿真参数在编辑过程中不会发生改变。
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公开(公告)号：CN113129347A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110453009.8
申请日：2021-04-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种自监督单视图三维发丝模型重建方法及系统，获取肖像图像样本的发型区域占用图、发丝纹理方向图和投影视角，构建初始的单视图3D发型重建网络，以发型区域占用图和2D占用图的对应像素的差值以及发丝纹理方向图和2D方向图的对应像素的差值构建损失函数，对初始的单视图3D发型重建网络进行训练，最后将待重建肖像图像输入训练好的单视图3D发型重建网络，获得3D数字化发型。本发明在网络训练时无需2D到3D的真实数据对做监督，而是利用单张照片作为输入，借助可微分体积场重投影，将三维数据映射回二维，以输入本身作为约束，完成自监督，利用训练好的单视图3D发型重建网络实现了一种端到端的三维发型重建，让用户快速获取发型重建结果。
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公开(公告)号：CN112906675A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110457655.1
申请日：2021-04-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种固定场景中的无监督人体关键点检测方法及系统，利用相机阵列中不同拍摄视角的彩色相机同步拍摄的多个人物彩色图像样本对卷积神经网络进行训练，将不同拍摄视角的待检测人物彩色图像输入训练好的卷积神经网络的编码器，获得不同拍摄视角的待检测人物热度图，从不同拍摄视角的待检测人物热度图中即可提取待检测人物的人体关键点的三维坐标。本发明对卷积神经网络进行无监督训练，解决了神经网络的训练需要大量标注数据的问题，并利用卷积神经网络实现人体关键点的三维坐标的精确测量，解决了传统人体关键点监测时需要穿戴marker的问题。
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