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公开(公告)号：CN114663599A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210398618.2
申请日：2022-04-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多视图的人体表面重建方法及系统。该方法包括获取多视角的室内RGB图片，并利用训练好的人体UV估计网络得到每个视角的UV坐标图；根据每个视角的UV坐标图计算相邻两个视角的光流；并根据光流以及相机外参矩阵得到初始深度图；根据多视角的室内RGB图片以及初始深度图，利用训练好的多视角深度估计神经网络确定每个视角的深度图；根据每个视角的深度图提取人体点云，并基于marching‑cubes算法将提取的人体点云融合为人体三维表面；根据人体三维表面进行任意视角下的渲染可视化。本发明实现一种端到端的三维人体表面重建系统，让用户快速、准确获取人体重建结果。
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公开(公告)号：CN111462324B
公开(公告)日：2022-05-17
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。
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公开(公告)号：CN107862733B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201711087652.3
申请日：2017-11-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06T15/08 , G01S17/894
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。
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公开(公告)号：CN108399643A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810232731.7
申请日：2018-03-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种激光雷达和工业相机之间外参标定的方法，属于计算机视觉和机器人领域。本发明解决的问题是：激光雷达和工业相机协同工作时，需要统一坐标系，需要估计激光雷达和工业相机之间的外参。主要包括通过相机棋盘格获取相机姿态，通过雷达数据获取激光雷达的姿态，根据激光雷达和相机之间的外参关系，估计激光雷达和工业相机之间的外参，进一步，结合多帧数据，优化激光雷达和工业相机之间的外参。本专利能够很好的估计激光雷达和相机之间外参。
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公开(公告)号：CN105337703A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510701476.2
申请日：2015-10-21
Applicant: 南京大学
CPC classification number: H04L1/0606 , H04L27/266
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103685038A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210325921.6
申请日：2012-09-06
Applicant: 南京大学
IPC: H04L12/761 , H04W40/02
Abstract: 本发明是一种在无线自组织网中基于节点相对运动速度和节点所处区域密集程度的广播路由选择方法。本发明解决的技术问题是：针对在Ad-hoc网络中广播风暴问题和节点快速移动的路由稳定问题。本发明针对这一现象，提出了一种新的路由选择算法，使广播分组的传输过程更稳定，丢包率更小。该技术方案的要点是：我们利用节点相互发送hello协议包来计算和传递节点的相对运动速度，同时设置定时器来设定广播包转发的时间并收集广播包副本被接受次数，以此两点来计算广播包转发概率。最后以此概率定向转发分组。本技术方案主要用途是提高高速运动的Ad-hoc网络中的广播路由建立传输的可靠性并改善广播风暴问题。
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公开(公告)号：CN103678004A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310700225.3
申请日：2013-12-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种针对云计算中心主机的负载预测方法，属于云计算领域。本发明解决的问题是：针对云计算环境中主机负载的变化更加剧烈，噪声更大的问题，提出了一种将未来一段时间内的负载分割成若干连续的时间段，对这些时间段内的平均负载进行预测。本发明的主要算法的核心部分在于利用非监督的特征学习的方法对历史数据进行特征提取，将自动学习到的特征作为分类器的输入，分类器的分类结果作为预测的负载。本发明将传统的负载预测问题从回归问题转化成分类问题，通过与目前已有的一些方法相比较，本发明提出的方法能够取得更加精确的预测结果。
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公开(公告)号：CN102737389A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201110092112.0
申请日：2011-04-13
Applicant: 南京大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明是一种针对颜色编码结构光扫描系统的自适应反射率校正方法。所属技术领域为结构光三维扫描技术。本发明解决的技术问题是：针对颜色编码结构光扫描系统易受物体表面反射率和环境光等因素的影响，本发明提出了一种利用相对反射率进行自适应颜色校正的方法，这种方法通过估计两个颜色通道的相对反射率来对图像颜色进行自适应校正，从而达到减少物体反射率及环境光干扰的目的。解决该问题的技术方案要点是：将获取的图像进行投影仪与摄像头颜色(Crosstalk)校正，然后进行通道分离，将通道间的直方图进行匹配，并通过定义的相对反射率函数计算出每个灰度级的相对反射率，利用相对反射率函数对经过投影仪与摄像头颜色(Crosstalk)校正的图像进行颜色校正。本发明的主要用途是在颜色编码结构光扫描系统中进行自适应反射率校正颜色，从而提高颜色解码正确率，使颜色编码结构光扫描系统能适用于各种颜色物体的扫描以及在非暗室环境下扫描。
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公开(公告)号：CN102404819A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201210000650.7
申请日：2012-01-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种在无线自组织网中基于路径跳数和节点相对运动速度的路由选择方法，所属技术领域是无线通信技术。本发明解决的技术问题是：在移动的无线自组织网络(Ad-hoc)中，应用AODV等路由协议，数据传输往往不稳定，丢包率较高。本发明针对这一现象，提出了一种新的路由选择算法，改进了AODV路由协议，使数据传输的过程更稳定，丢包率更小。该技术方案的要点是：通过无线节点之间互相发送hello协议包来计算各个节点的相对运动速度，在中间节点转发源节点的RREQ协议包时把自身的相对运动速度压入RREQ包中，目的节点收到RREQ包后计算这条路径的M值并判断是否更新路由表，更新了路由表就意味着选择了一条更优的路径。本技术方案主要用途是提高高速运动的Ad-hoc网络中的数据传输的可靠性。
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公开(公告)号：CN101166108B
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN200610097815.1
申请日：2006-11-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种带有动态扩展性的分布式任务调度软总线方法。所属的技术领域为面向服务的远程控制领域。本发明解决的技术问题是：对于具备网络管理支持的系统，网络各设备节点有时所承载的功能节点或各子设备在功能上具备一定的配置能力，因此对于单一设备功能节点的增减，具有动态增减的能力。解决该问题的技术方案的要点是：在分布式网络中建立SRB(服务机端运行期代理)，IRB(设备运行期代理)及FRB(功能运行期代理)，SRB管理所有的IRB及FRB；服务节点设备通过与网络中心通过Service-Request-Response模式，State模式以及Event-Trap模式进行数据交互。本发明的主要用途是使用该技术能在分布式网络中能动态的对设备节点的数据、信息进行有效的管理。网络管理架构及相关流向图如附图所示。
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