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公开(公告)号：CN109257584B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201810886661.7
申请日：2018-08-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N13/117 , H04N13/366 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种360度视频传输的用户观看视点序列预测方法，所述方法包括：将用户过去时刻的视点位置作为视点序列预测模型的输入，通过所述视点序列预测模型预测未来多个时刻的视点位置，所述未来多个时刻的视点位置构成第一视点序列；通过视点跟踪模型，将视频内容作为所述视点跟踪模型的输入，通过所述视点跟踪模型预测未来多个时刻的视点位置，所述未来多个时刻的视点位置构成第二视点序列；结合第一视点序列和第二视点序列，确定用户未来的观看视点序列。本发明中的预测方法能够具有良好的实用性和扩展性，能够根据用户头部运动速度改变预测视点的序列长度。
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公开(公告)号：CN109257584A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810886661.7
申请日：2018-08-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N13/117 , H04N13/366 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种360度视频传输的用户观看视点序列预测方法，所述方法包括：将用户过去时刻的视点位置作为视点序列预测模型的输入，通过所述视点序列预测模型预测未来多个时刻的视点位置，所述未来多个时刻的视点位置构成第一视点序列；通过视点跟踪模型，将视频内容作为所述视点跟踪模型的输入，通过所述视点跟踪模型预测未来多个时刻的视点位置，所述未来多个时刻的视点位置构成第二视点序列；结合第一视点序列和第二视点序列，确定用户未来的观看视点序列。本发明中的预测方法能够具有良好的实用性和扩展性，能够根据用户头部运动速度改变预测视点的序列长度。
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公开(公告)号：CN112163990B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010932741.9
申请日：2020-09-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图卷积神经网络的360度图像的显著性预测方法及系统首先采用测地线二十面体构图方法将等距矩形投影格式的图像构造成球面图信号，然后将球面图信号输入提出的图卷积神经网络中进行特征提取并且生成球形显著性图信号，而后使用提出的基于球冠的插值算法将球形显著性图信号重建成等距矩形投影格式的显著性图。本发明进一步提出具有稀疏一致性的KL散度损失函数。本发明可以在主观和客观上达到优秀的显著性预测性能，并且在计算复杂度上优于现有方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111160436A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911330871.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种旋转等变的图卷积神经网络的球形图像分类方法及系统，该方法包括：利用测地线二十面体采样方式构建球形图，利用构建的球形图表示球形图像；利用切比雪夫多项式滤波器构建具有旋转等变性质的图卷积层，对球形图进行图卷积；利用细分构图逆操作的池化层保持旋转等变性，对经过图卷积后的球形图进行图池化；利用基于图节点的均值及方差统计的过渡层，对经过图池化后的球形图的节点上的信号值进行统计，以通过全连接层对信号统计值进行处理进而对球形图像进行分类。该系统包括：依次连接的球形图构建模块、图卷积模块、图池化模块及图过渡模块。通过本发明，提高了对旋转图像的特征提取能力和识别能力，具有良好的实用性和扩展性。
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公开(公告)号：CN117853715A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211196141.6
申请日：2022-09-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于旋转等变性的图卷积层的球形图像分类与分割方法及系统，其主要基于球形图，采用注意力机制获得具有旋转等变性的图卷积层；基于所述图卷积层，设计具有旋转不变性的球形图像分类框架；基于所述图卷积层，设计具有旋转等变性的球形图像分割框架。本发明构造过渡层实现了具有旋转不变性的球形图像分类；基于Unet框架实现了具有旋转等变性的球形图像分割。该球形图像分类方法与分割方法分别具有良好的实用性和扩展性，能够对旋转的图像具有很强的特征提取能力和识别能力。
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公开(公告)号：CN111160436B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201911330871.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06V20/20 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种旋转等变的图卷积神经网络的球形图像分类方法及系统，该方法包括：利用测地线二十面体采样方式构建球形图，利用构建的球形图表示球形图像；利用切比雪夫多项式滤波器构建具有旋转等变性质的图卷积层，对球形图进行图卷积；利用细分构图逆操作的池化层保持旋转等变性，对经过图卷积后的球形图进行图池化；利用基于图节点的均值及方差统计的过渡层，对经过图池化后的球形图的节点上的信号值进行统计，以通过全连接层对信号统计值进行处理进而对球形图像进行分类。该系统包括：依次连接的球形图构建模块、图卷积模块、图池化模块及图过渡模块。通过本发明，提高了对旋转图像的特征提取能力和识别能力，具有良好的实用性和扩展性。
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公开(公告)号：CN112163990A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010932741.9
申请日：2020-09-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图卷积神经网络的360度图像的显著性预测方法及系统首先采用测地线二十面体构图方法将等距矩形投影格式的图像构造成球面图信号，然后将球面图信号输入提出的图卷积神经网络中进行特征提取并且生成球形显著性图信号，而后使用提出的基于球冠的插值算法将球形显著性图信号重建成等距矩形投影格式的显著性图。本发明进一步提出具有稀疏一致性的KL散度损失函数。本发明可以在主观和客观上达到优秀的显著性预测性能，并且在计算复杂度上优于现有方法。
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公开(公告)号：CN213217953U
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202020761436.3
申请日：2020-05-10
IPC: A61F5/01
Abstract: 一种步态矫形鞋，包括鞋面、鞋底、若干个绑带、若干个公粘扣、若干个子粘扣和若干个连接环，若干个绑带的位置和若干个连接环的位置相对应，鞋底的头部外侧缘向内侧缘为增高坡度斜三角型，且头部外侧缘厚于跟部外侧缘，形成外侧厚于内侧、头部厚于跟部的斜坡状。本实用新型通过矫形鞋底斜坡式的设计，在穿着时，能够提升患者脚背的背身角度，能够对足内翻患者的足部进行辅助矫正，从而能够利于患者肢体血液的循环，能够提高对足内翻患者的脚部矫形效果，进而提高该矫形鞋的矫形效果，并且通过绑带、公粘扣、子粘扣和连接环的相互配合能够使该矫形鞋穿着简单，便于患者单手操作，并且经济实惠，利于患者治疗使用，提高了该矫形鞋的推广使用。
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