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公开(公告)号：CN116416407A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310191084.0
申请日：2023-03-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种衣物仿真中碰撞和自碰撞处理方法、系统、设备及介质，涉及计算机图形学领域，包括：获取当前帧的质点位置信息、法向量信息和邻接信息；确定当前帧的轴对齐长方体包围盒，并按照设定粒度将包围盒分割成若干个相同尺寸的三维体素；构造当前帧的空间距离场；根据当前帧的衣物质点位置信息和空间距离场确定当前帧的各衣物质点的碰撞势能；确定当前帧的质点‑体素索引；根据当前帧的邻接信息和质点‑体素索引，对当前帧的各衣物质点进行自碰撞检测，并对存在自碰撞的衣物质点对施加自碰撞势能；以碰撞势能与自碰撞势能的和最小为目标进行求解，得到无碰撞和自碰撞的最优质点坐标。本发明能够实现碰撞和自碰撞的实时、准确处理。
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公开(公告)号：CN116416376A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310191306.9
申请日：2023-03-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00 , G06T15/00 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种三维头发的重建方法、系统、电子设备及存储介质，涉及计算机图形学与计算机视觉技术领域，所述方法包括：获取待重建RGB人像；将待重建RGB人像输入三维体素头发重建模型中得到目标三维体素头发；三维体素头发重建模型利用训练人像集、三维头发训练集和对应的文本对重建网络训练得到；重建网络包括图像编码器和训练好的体素解码器，训练好的体素解码器根据训练好的VAE‑Patch_SNGAN网络确定，训练好的VAE‑Patch_SNGAN网络利用三维头发训练集对VAE‑Patch_SNGAN网络进行训练得到；根据目标三维体素头发重建目标三维头发图像。本发明提高了三维头发的重建速度和精度。
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公开(公告)号：CN114648612A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210398615.9
申请日：2022-04-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种脊柱三维重建方法和系统，属于图像处理技术领域。所述脊柱三维重建方法，在采用彩色图像的光影信息对深度图像进行处理，得到处理后的深度图像之后，基于彩色图像和处理后的深度图像得到背部棘突线，接着，提取背部棘突线的局部对称性信息，然后，于人体脊柱先验知识，构建人体脊柱先验模型后，基于人体脊柱先验模型，利用背部棘突线的局部对称性信息构建约束函数，最后，基于约束函数确定特征参数后，根据特征参数精确得到脊柱的三维模型，进而实现提高脊柱重建精确性的目的。并且，本发明摒弃了以X光片或者CT数据为数据基础的处理手段，能够显著降低成本，同时采用图像处理的方式也能简化脊柱三维重建操作过程。
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公开(公告)号：CN114647969A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210399244.6
申请日：2022-04-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06T17/20 , G16C60/00 , G16C10/00 , G06F113/12 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种布料参数测量方法及系统，包括：获取目标布料形变前图像和形变后图像；根据形变前图像确定目标布料形变前关键点的第一坐标；关键点为人工标志点；根据形变后图像确定目标布料形变后关键点的第二坐标；根据第一坐标和第二坐标确定关键点的形变梯度；根据布料参数、关键点的形变梯度以及格林应变张量模型确定各关键点的受力；随机向各关键点进行布料参数的初始赋值；采用格林应变张量模型对布料参数进行迭代优化，得到布料参数最优值；所述布料参数最优值用于布料仿真。本发明的布料参数测量方法采用格林应变张量模型对布料进行建模，得到的布料参数准确性高，从而提高了其建模的真实性。
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公开(公告)号：CN113139996A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110490222.6
申请日：2021-05-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于三维点云几何特征学习的点云配准方法，首先使用自重建网络学习三个域转换模块：点云块到几何形状域的形状编码器、几何形状域到点云块的解码器以及点云块到采样域的采样编码器，并通过孪生交换结构保证几何特征的旋转不变性和采样一致性；然后使用形状编码器得到点云的几何特征描述并形成匹配对，初步筛选后利用RANSAC优化得到位姿估计；最后使用三个域转换网络构建点到曲面模型的精准匹配，进一步微调位姿实现点云配准，继而增量式定位激光雷达并获取点云地图。本发明的算法输入为激光雷达连续多帧点云，输出结果为各个时刻激光雷达的位姿和点云地图。本发明的算法结果可运用于自动驾驶、三维重建和虚拟现实等应用课题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113076571A
公开(公告)日：2021-07-06
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：CN113065506A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110411237.9
申请日：2021-04-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种人体姿态识别方法，所述识别方法包括如下步骤：获取当前帧的不同视角下的多张人体图像；根据多张所述人体图像，采用卷积神经网络算法建立三维人体模型；分别将每张所述人体图像上的相邻像素进行聚类，获得多个像素块；建立每个所述像素块的二维像素块模型；根据每个所述像素块的二维像素块模型对所述三维人体模型进行优化，获得优化后的三维人体模型；根据优化后的三维人体模型确定当前帧的人体姿态。本发明首先采用卷积神经网络算法，简单快速的建立一个三维人体模型，然后利用图像中人体姿态对所述三维人体模型进行优化，利用优化后的三维人体模型进行姿态识别，实现了在保证人体姿态估计精度的同时，提高人体姿态估计的速度。
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公开(公告)号：CN111401356A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910006044.8
申请日：2019-01-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的快递单手写体电话号码识别方法，属于计算机视觉领域。本发明解决的问题是：针对目前快递单扫描件上电话号码识别准确率低、鲁棒性差的缺点，提出一种利用深度学习进行定位和识别号码的方法。本发明的核心部分在于提出了一种端到端的定位并识别手写体电话号码的方法，利用神经网络从快递单扫描件中定位出电话号码的位置，裁剪出多个电话号码区域，将电话号码图片送入序列识别网络，得到号码信息。这种端到端的方法避免了对号码进行切割，在背景图片存在严重干扰时有较强的鲁棒性，且能达到实时处理效果。
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公开(公告)号：CN106650827A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611271555.5
申请日：2016-12-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于结构指导深度学习的人体姿态估计方法和系统，属于计算机视觉和机器学习领域。本发明解决的问题是：针对一般直接预测人体关节点的神经网络由于没有包含人体结构信息而导致的准确率低和鲁棒性差的缺点，提出一种利用人体骨架的结构知识，进行指导学习的方法。主要包括输入数据预处理，结构指导卷积神经网络预测，融合卷积神经网络预测和最终的输出处理。本发明通过引入人体结构的先验知识指导学习，隐含地学习出人体模型，从而可以准确地识别出人体姿态，对一些复杂姿态和遮挡问题均能准确地识别，具有很高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105354591A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510688156.8
申请日：2015-10-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6226 , G06K9/6277
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。
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