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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110332929A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910619114.7
申请日：2019-07-10
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种车载行人定位系统及方法，该方法包括：根据预设的采样周期获取包含行人的视频图像；通过训练好的神经网络获取所述视频图像中的行人坐标；根据所述视频图像获取图片视差，并根据图片视差与深度值的关系，以及所述视频图像中的行人坐标预估行人相对车辆的距离；获取车辆的实时位置信息；将车辆的实时位置信息转换为本地坐标系下的坐标值，并结合所述行人相对车辆的距离，得到行人的GPS坐标信息；根据行人的GPS坐标信息，在地图上实时显示车辆和行人的位置。本发明简洁易行，对设备、环境的依赖较少，且可以实时的输出车辆及行人在地图上的位置。
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公开(公告)号：CN112036511B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202011060588.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 上海美迪索科电子科技有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制—图卷积网络以及课程学习的基于内容的图像检索方法，包括下列步骤：根据数据集的特征分布情况划分数据集，将数据集划分为简单、中等和困难以及不可使用四种字集，利用课程学习原理由易到难将四种子集输入到深度学习神经网络中。然后使用基于图卷积的深度学习网络模块提取图片的显著特征，构建图片的空间特征图并进行推理得到最终的特征表示。最后使用最终的特征表示进行关联匹配进行图像检索。
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公开(公告)号：CN118736087A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410639274.9
申请日：2024-05-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种高精度动态人脸重建和高分辨率纹理生成方法和系统，包括：输入标定好的多视角视频和一个预先配准好的中性人脸模型；使用高斯人脸模型作为人脸表示方式；基于多视角视频的第一帧和预先配准好的中性人脸模型，对第一帧进行高斯人脸初始化；后续每一帧，均在前一帧的信息基础上，进行几何优化、几何提取、纹理优化、纹理提取，获得一个动态人脸模型和一张高分辨率纹理贴图。本发明采用高斯溅射作为三维场景表示方法，可以高效地进行高分辨率场景渲染，同时无需大量数据进行训练，可以泛化到任意拍摄系统和拓扑结构；本发明逐帧在前一帧的基础上进行优化，确保了较强的时间一致性。
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公开(公告)号：CN118521751A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410670275.X
申请日：2024-05-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T19/20 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于拖拽的三维高保真人脸编辑方法和系统，包括：对输入图像进行拖拽，基于三平面特征面，进行三维一致的人脸变形；训练一个编码器，通过所述编码器消除所述人脸变形感知的扭曲；将原始图像与三维一致人脸变形后的图像输入所述编码器并作差得到方向向量，基于所述方向向量，对脸型或者表情进行编辑。本发明不再局限于现有技术中的图像可视部分的编辑，而是将图像变为三维模型，从多角度实现三维一致人脸编辑，通过使用关键点拖拽的方式实现编辑可以对人脸的脸型(朝向、脸型、五官)和表情进行编辑；操作更具可控性，更方便、直观。
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公开(公告)号：CN112036511A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011060588.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 上海美迪索科电子科技有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制—图卷积网络以及课程学习的基于内容的图像检索方法，包括下列步骤：根据数据集的特征分布情况划分数据集，将数据集划分为简单、中等和困难以及不可使用四种字集，利用课程学习原理由易到难将四种子集输入到深度学习神经网络中。然后使用基于图卷积的深度学习网络模块提取图片的显著特征，构建图片的空间特征图并进行推理得到最终的特征表示。最后使用最终的特征表示进行关联匹配进行图像检索。
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