公开(公告)号：CN109903393A

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201910133353.1

申请日：2019-02-22

Applicant: 清华大学

Inventor： 徐枫 ,  唐瑞杰 ,  杨东

IPC: G06T19/00 ,  G06T13/20 ,  G06T3/40

Abstract: 本申请提出基于深度学习的新视角场景合成方法和装置，其中，方法包括：通过控制相机在训练场景下按照预设圆轨道旋转，每旋转预设角度对所述训练场景拍摄一张图像得到训练图像集，获取训练图像集中N张连续训练图像中第一张训练图像和第N张训练图像及其对应的相机位置参数信息；通过计算得到第一张训练图像和第N张训练图像的图像特征以对场景合成模型进行训练，根据合成场景图像和真实训练场景图像对应的损失函数值对场景合成模型的网络参数进行调整，以完成对场景合成模型的训练。由此，通过训练场景中的训练图像的不同图像特征对场景合成模型进行训练，提高了场景合成的准确度。

公开(公告)号：CN109902616A

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201910138641.6

申请日：2019-02-25

Applicant: 清华大学

Inventor： 徐枫 ,  王至博 ,  杨东

IPC: G06K9/00 ,  G06T17/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人脸三维特征点检测方法及系统，其中，该方法包括：建立人脸数据集，通过人脸三维重建对人脸数据集中的人脸图片进行处理获取人脸几何；在人脸模板上标定特定顶点为特征点，建立人脸图片与其对应的人脸三维特征点构成的数据集；训练输入为人脸图片，且输出为人脸三维特征点坐标的分布热度图的深度神经网络；训练时采用生成对抗网络以利用鉴别网络，输入为人脸图片和三维特征点分布热度图，输出真假值表示输入的人脸图片和三维特征点分布热度图是否配套，以通过训练后的神经网络得到检测结果。该方法可以检测图片中人脸特征点的三维坐标，且人脸边缘点与人脸模型之间具有很强的联系，使得人脸重建结果更为准确。

公开(公告)号：CN206600186U

公开(公告)日：2017-10-31

申请号：CN201720228105.1

申请日：2017-03-09

Applicant: 清华大学 ,  中煤(北京)环保工程有限公司 ,  环境保护部环境工程评估中心

Inventor： 王恩志 ,  李明光 ,  刘晓丽 ,  李庭 ,  栾合冰 ,  郭二民 ,  杜秋浩 ,  杨东 ,  原沁波 ,  方坤 ,  钟建文 ,  陈阳 ,  王芳

IPC: E21F17/16

Abstract: 本实用新型所述的煤矿矿井水地下储库，包括天然隔水层、隔水煤柱、人工坝体和储水空间；其中：所述储水空间是由所述天然隔水层、所述隔水煤柱、所述人工坝体共同形成的密闭空间，用于存储矿井水；所述天然隔水层在采空区的边界处，用于隔离所述煤矿矿井水地下储库和采区外空间；所述隔水煤柱在采空区周围，用于隔离所述煤矿矿井水地下储库和相邻工作面；所述人工坝体设置在所述隔水煤柱之间，用于隔离所述煤矿矿井水地下储库和巷道；本实用新型所述的煤矿矿井水地下储库，解决矿井水的处理难题，尤其是高矿化度矿井水的处理，实现井下矿井水的资源化、无害化处理，保障了矿井水的安全储存。