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公开(公告)号：CN117975169B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410362658.0
申请日：2024-03-27
申请人： 先临三维科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/56 , G06T17/00 , G06V10/54
摘要： 本公开实施例提供一种对象分类方法、计算机程序产品、设备及存储介质。所述方法包括：获取待分类对象的三维模型，所述三维模型携带纹理信息；将所述三维模型分别按照预设的多个投影视角投影，得到多帧RGB图像；从所述多帧RGB图像中选取目标RGB图像，其中，所述目标RGB图像中的有效信息的信息量符合预设条件，所述有效信息为可用于辨识所述待分类对象材质的信息；对所述目标RGB图像进行特征提取，基于提取的特征确定所述待分类对象所属的材质类别。通过这种方式，既可以区分待分类对象的材质类别，同时，在区分材质类别时，可以实现在计算量较小的前提下得到比较准确的分类结果。
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公开(公告)号：CN118799857A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411259661.6
申请日：2024-09-09
申请人： 先临三维科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06T3/06
摘要： 本申请提供一种残冠识别方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质。残冠识别方法包括：获取待识别的第一单牙模型以及第一单牙模型在第一牙齿模型中的空间信息；利用预先训练好的残冠识别模型对第一单牙模型和第一单牙模型的空间信息进行残冠识别处理，得到与第一单牙模型对应的残冠识别结果；其中，残冠识别模型基于若干训练样本进行有监督训练得到，训练样本包括第二单牙模型和所述第二单牙模型在第二牙齿模型中的空间信息、以及用于指示第二单牙模型的残冠信息的标签。实现提高残冠识别效率和识别准确率。
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公开(公告)号：CN118470437A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410910147.8
申请日：2024-07-08
申请人： 先临三维科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/09 , G06V10/80
摘要： 本申请公开了一种物体检测方法、物体识别模型的训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，物体检测方法包括：获取对目标场景进行扫描获得的点云，目标场景包括待识别的目标物体；按照至少两种体素参数分别对点云进行体素划分，得到与至少两种体素参数分别对应的至少两个体素集合；对各个体素集合中的各个体素进行三维特征提取，得到体素的体素特征，并基于各个体素集合中的各个体素的体素特征，将体素集合转换为二维伪图像；基于从至少两个二维伪图像中分别提取到的二维特征的融合结果识别出目标物体，在整体上提高识别目标物体的精度。
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公开(公告)号：CN117409285A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311719012.5
申请日：2023-12-14
申请人： 先临三维科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/44
摘要： 本公开实施例提供一种图像检测方法、装置及电子设备。可以获取镜头模组采集的当前帧图像，以及在采集该当前帧图像之前和/或之后采集的多帧参考图像，并且提取得到当前帧图像的浅层局部特征图，以及各帧参考图像的浅层局部特征图。然后将各帧参考图像的浅层局部特征图融合到当前帧图像的浅层局部特征图中，通过选取特定的融合方式，使得在融合的过程中，当前帧图像的浅层局部特征图中与参考图像的浅层局部特征图中相似度较高的位置上的特征值得到了增强，进而得到融合浅层局部特征图，由于最终得到的融合浅层局部特征图中，脏污的特征变得更加显著，进而基于该融合浅层局部特征图得到的脏污检测结果也更加准确。
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公开(公告)号：CN116311409A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211105135.5
申请日：2022-09-09
申请人： 先临三维科技股份有限公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/82 , G06T15/10 , G06N3/0464
摘要： 本公开实施例涉及一种三维人脸关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中该方法包括：获取目标人脸在不同视角下的多张投影视图；对每张投影视图进行处理，得到每张投影视图的人脸特征参数；基于每张投影视图的人脸特征参数和预设的三维人脸公式进行计算，得到每张投影视图的预测三维人脸；基于每张投影视图的预测三维人脸、人脸特征参数和预设的投影公式进行计算，确定每张投影视图的二维关键点；建立每个二维关键点对应的关键点视角射线，并基于多条关键点视角射线进行处理，得到目标三维关键点。采用上述技术方案，基于各个不同视角下的人脸信息进行处理，能够快速获取高精度的三维关键点，以应用到人脸有关领域中，更加满足应用需求。
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公开(公告)号：CN115471613A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211170645.0
申请日：2022-09-23
申请人： 先临三维科技股份有限公司
IPC分类号： G06T17/00
摘要： 本公开实施例涉及一种人脸模型的生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标用户的真实人脸模型、以及获取模板人脸模型；基于真实人脸模型，采用预设的人脸注册算法对模板人脸模型进行人脸注册处理，得到注册后的模板人脸模型；利用目标纹理展开图对注册后的模板人脸模型进行纹理映射处理，得到纹理映射后的模板人脸模型；将真实人脸模型上的纹理颜色替换为纹理映射后的模板人脸模型上的纹理颜色，得到目标人脸模型。根据本公开实施例，可以通过修改真实人脸模型的纹理得到人造的人脸，如此，既可避免直接使用真实的人脸模型带来的隐私泄露、侵犯肖像权等一系列问题，又可以满足医疗、工业、商业等领域中对人脸模型的使用需求。
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公开(公告)号：CN114782345A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210383604.3
申请日：2022-04-12
申请人： 先临三维科技股份有限公司
摘要： 本公开实施例涉及一种基于人工智能的口腔检测方法、装置、电子设备及介质，其中该方法包括：获取三维牙齿模型对应的二维纹理图，基于预先训练的口腔检测模型对二维纹理图进行处理，得到病变区域，将病变区域反投影至三维牙齿模型，得到三维牙齿模型的病变位置。采用上述技术方案，针对二维纹理图进行检测以避免病变区域被遗漏的问题，并基于预先训练的口腔检测模型识别病变区域，提高病变区域的识别精度，以三维模型的方式呈现病变位置，呈现效果更加直观，进一步提高口腔检测场景下的检测效率和效果。
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公开(公告)号：CN118799859A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411262137.4
申请日：2024-09-09
申请人： 先临三维科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06T3/06 , G06T5/50
摘要： 本申请提供一种牙齿异常区域识别方法、训练方法、装置、设备及介质。牙齿异常区域识别方法包括：获取待识别的第一牙齿模型中的纹理以及第一牙齿模型中的三维点的几何信息；将第一牙齿模型中的纹理以及第一牙齿模型中的三维点的几何信息分别进行投影，得到第一牙齿模型的纹理图和几何信息图；将第一牙齿模型的纹理图和几何信息图叠加成第一目标图像；利用预先训练好的牙齿异常区域识别模型对第一目标图像进行牙齿异常区域识别处理，得到与第一目标图像对应的异常区域识别结果。实现提升牙齿异常区域识别的效率与准确性。
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公开(公告)号：CN118691774A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410843258.1
申请日：2024-06-26
申请人： 先临三维科技股份有限公司
摘要： 本申请提供一种三维模型变形模拟方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取面部模型，确定面部的多个局部轮廓点；基于预设的路径算法，从所述多个局部轮廓点中确定多个目标点；连接所述多个目标点，得到目标区域；在所述目标区域内进行邻域搜索，确定所述目标区域对应的区域特征点；基于预设的面部模板以及所述区域特征点，对所述目标区域进行变形，得到效果图。本申请能够降低人工成本以及提高局部整形的准确度。
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公开(公告)号：CN117975169A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410362658.0
申请日：2024-03-27
申请人： 先临三维科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/56 , G06T17/00 , G06V10/54
摘要： 本公开实施例提供一种对象分类方法、计算机程序产品、设备及存储介质。所述方法包括：获取待分类对象的三维模型，所述三维模型携带纹理信息；将所述三维模型分别按照预设的多个投影视角投影，得到多帧RGB图像；从所述多帧RGB图像中选取目标RGB图像，其中，所述目标RGB图像中的有效信息的信息量符合预设条件，所述有效信息为可用于辨识所述待分类对象材质的信息；对所述目标RGB图像进行特征提取，基于提取的特征确定所述待分类对象所属的材质类别。通过这种方式，既可以区分待分类对象的材质类别，同时，在区分材质类别时，可以实现在计算量较小的前提下得到比较准确的分类结果。
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