-
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。
-
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN111462324A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010418823.1
申请日：2020-05-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种在线时空语义融合方法和系统。该方法包括：获取待语义融合对象的初始数据和2D语义分割网络；以初始数据为输入，采用2D语义分割网络确定单帧点云数据中每一数据点的信息；以体素为基本单位，将单帧点云数据变换到三维世界坐标系中，并使用字典数据结构建立三维体素网格地图；根据三维体素网格地图中的体素生成体素数据集；获取在线时空语义融合网络；以体素数据集中体素的图像特征向量为输入，采用在线时空语义融合网络确定待语义融合对象的三维语义融合地图。本发明提供的方法和系统，创新性的使用基于注意力机制的网络化方法，以解决现有技术只能追溯有限帧数据，无法充分利用历史信息的问题，具有效率高、语义融合完全的特点。
-
公开(公告)号：CN111462274A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010418445.7
申请日：2020-05-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SMPL模型的人体图像合成方法及系统。该方法包括：获取训练好的人体图像合成网络；人体图像合成网络包括SMPL模型、外表编码网络、全连接网络和解码网络；人体图像合成网络中包括待合成人物的外表参数；获取待合成图像；调整SMPL模型中的SMPL参数，生成待合成人物的uv图；利用外表编码网络得到当前人体的外表编码；根据人体的外表编码，利用全连接网络得到待合成人物的外表特征图；外表特征图与uv图大小一致；根据外表特征图和uv图，利用解码网络得到前景人体合成图像和二值掩膜；根据二值掩膜，将背景图像和前景人体合成图像相加，得到待合成图像对应的人体合成图像。本发明可以提高人体图像合成的准确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111401113A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910006045.2
申请日：2019-01-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体姿态估计的行人重识别算法，属于计算机视觉领域。本发明解决的问题是：行人重识别任务中由于人体姿势和摄像机角度的不固定使得识别效果不鲁棒的问题。本发明的主要算法的核心部分在于利用人体姿态估计算法得到行人图片中的人体关节点，通过关节点将行人图片分割为人体各个部分的图片。通过对人体各个部分的图片训练神经网络，提取出对于部分的特征向量。进一步，将特征向量融合，最后对特征向量进行距离度量。本专利能够提高行人重识别任务中对行人姿态不固定样本的鲁棒性，具有一定的创新性。
-
公开(公告)号：CN105354591B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201510688156.8
申请日：2015-10-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明是一种针对三维室外场景语义分割的系统，属于计算机视觉领域。本发明解决的问题是：针对三维室外场景中遮蔽多、点云密度不均、物体结构复杂等问题，提出一种利用高阶与类别相关的先验知识的分割分类三维点云场景的系统。本发明系统的主要算法的核心部分在于提出了一种利用与类别相关的高阶语义分割框架，并分析了三维室外场景中类别相关的先验信息，提出了相应的高阶函数模型。本发明在传统的高阶单一先验知识的语义分割框架的基础上，进一步提出了一种利用类别相关先验知识的语义分割方法，能够更加精确的分割分类三维室外场景。
-
公开(公告)号：CN105184861B
公开(公告)日：2019-02-12
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。
-
公开(公告)号：CN105337703B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201510701476.2
申请日：2015-10-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种针对存在载波频率偏移的协作通信系统的传输方案，属于无线通信领域。本发明解决的问题是：针对协作通信系统中存在的载波频率偏移，使得信号传输的可靠性急剧下降的问题，提出了一种频率翻转的编码方案和一种低复杂度的迫零译码方法。本发明的主要算法的核心部分在于编码码字的频率翻转，使得协作通信系统的中继节点与目的节点之间的等效信道矩阵是一个复正交矩阵，目的节点对接收到的信号进行简单的处理就可以正确地还原发射信号。通过与目前已有的一些方法相比较，本发明提出的方法使得协作通信系统的可靠性更高，并且译码复杂度更低。
-
公开(公告)号：CN107862733A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711087652.3
申请日：2017-11-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于视线更新算法的大规模场景实时三维重建方法和系统，属于计算机视觉和机器人领域。本发明解决的问题是：针对一般算法无法实现激光雷达的大规模点云数据的实时重建问题，提出一种根据当前三维点云生成视线，实现数据更新，从而实时重建的方法。主要包括三维点云获取以及传感器外参数据计算，基于视线算法计算隐式表面的符号距离值，符号距离值加权融合，对体数据进行体绘制并保存，实时显示重建效果。本发明通过引入视线更新算法，实时地更新隐式表面，从而实现基于雷达等深度传感器的大规模场景实时重建，不仅在速度上具有较大优势，在重建质量上也取得了较好的效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
86
records
(took 0.022 seconds)
