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公开(公告)号：CN116805354B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311063067.5
申请日：2023-08-23
Abstract: 型。本发明公开了一种基于神经辐射场的珍稀鸟类三维模型重构方法与装置，其包括：步骤1，采集珍稀鸟类目标物的离散旋转光场数据；步骤2，估计离散旋转光场数据对应的场景多视点图像对应的相机位姿；步骤3，根据步骤2获取的场景多视点图像对应的相机位姿，获得多视点图像相机位姿的转换矩阵，进而通过NDC中的齐次坐标变换和射线变换，将步骤1采集到的珍稀鸟类目标物的离散旋转光场数据，转换到NDC空间中；步骤4，利用神经辐射场，在离散旋转光场数据NDC空间下生成旋转光场新视点图像；步骤5，根(56)对比文件程龙;郭立;袁红星;陈晓琳.基于光场渲染的动态3D目标重构技术.中国科学院研究生院学报.2009,(第06期),全文.
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公开(公告)号：CN116777750A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310943431.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会 , 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视差维滤波的聚焦堆栈视差维超分辨方法和装置，其包括：S1，通过低通滤波器#imgabs0#对低视差分辨率聚焦堆栈频谱#imgabs1#进行视差维滤波，并输出；S2，对S1输出的滤波后的聚焦堆栈频谱#imgabs2#进行三维傅里叶逆变换，获得高视差分辨率的聚焦堆栈#imgabs3#。本发明获得的高视差分辨率的聚焦堆栈能够为视差估计等计算成像应用提供数据支撑。本发明属于计算成像和计算机视觉技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118823831A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410923287.9
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京信息科技大学 , 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会
IPC: G06V40/10 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的鸟类细粒度识别增量学习方法和装置，包括：步骤1，搭建增量学习模型；步骤2，将预处理图像重构变为序列；步骤3，接收预处理图像，获得查询特征；步骤4，接收种级类别标签，输出对应的多粒度文本信息，转化为独热编码向量，作为文本提示向量；步骤5，构建视觉提示池，选择最终视觉提示子集；步骤6，将文本提示池和视觉提示池共同与嵌入特征拼接；步骤7，将拼接结果先后输入编码模块、分类头，输出预测分类结果，再根据预测分类结果对增量学习模型的参数进行优化，并随着增量学习模型学习不同分类任务来更新增量学习模型的参数，引导增量学习模型进行预测。本发明能够实现对鸟类图像进行高精度识别。
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公开(公告)号：CN116805015A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311075124.1
申请日：2023-08-25
IPC: G06F16/901 , G06F18/23 , G06Q10/047 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS跟踪数据的鸟类迁飞路线图论建模方法，其包括：步骤1，考虑鸟类的迁飞行为模式和停歇点的时空分布特征，根据GPS跟踪数据中的轨迹，构建自适应时空聚类模块，自适应时空聚类模块用于将相邻的合并状态段进行合并，并提取出合并状态段，获取候选停留点；步骤2，考虑鸟类迁飞的能量衰减系数，给出候选停留点之间的边的权重，进而建立鸟类迁飞路线的图模型#imgabs0#，V表示图模型G的节点集合，E表示连接图模型G的两个节点的边的集合。本发明用于分析、评估不同鸟类的迁飞路线。本发明属于时空数据的图形挖掘与处理技术领域。
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公开(公告)号：CN116805354A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311063067.5
申请日：2023-08-23
Abstract: 本发明公开了一种基于神经辐射场的珍稀鸟类三维模型重构方法与装置，其包括：步骤1，采集珍稀鸟类目标物的离散旋转光场数据；步骤2，估计离散旋转光场数据对应的场景多视点图像对应的相机位姿；步骤3，根据步骤2获取的场景多视点图像对应的相机位姿，获得多视点图像相机位姿的转换矩阵，进而通过NDC中的齐次坐标变换和射线变换，将步骤1采集到的珍稀鸟类目标物的离散旋转光场数据，转换到NDC空间中；步骤4，利用神经辐射场，在离散旋转光场数据NDC空间下生成旋转光场新视点图像；步骤5，根据步骤4生成的旋转光场新视点图像，重构珍稀鸟类三维模型。本发明属于计算机视觉和计算机图形学的技术。本发明用于重构珍稀鸟类三维模型。
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公开(公告)号：CN116777750B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310943431.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会 , 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视差维滤波的聚焦堆栈视差维超分辨方法和装置，其包括：S1，通过低通滤波器#imgabs0#对低视差分辨率聚焦堆栈频谱#imgabs1#进行视差维滤波，并输出；S2，对S1输出的滤波后的聚焦堆栈频谱#imgabs2#进行三维傅里叶逆变换，获得高视差分辨率的聚焦堆栈#imgabs3#。本发明获得的高视差分辨率的聚焦堆栈能够为视差估计等计算成像应用提供数据支撑。本发明属于计算成像和计算机视觉技术领域。
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公开(公告)号：CN116805015B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311075124.1
申请日：2023-08-25
IPC: G06F16/901 , G06F18/23 , G06Q10/047 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS跟踪数据的鸟类迁飞路线图论建模方法，其包括：步骤1，考虑鸟类的迁飞行为模式和停歇点的时空分布特征，根据GPS跟踪数据中的轨迹，构建自适应时空聚类模块，自适应时空聚类模块用于将相邻的合并状态段进行合并，并提取出合并状态段，获取候选停留点；步骤2，考虑鸟类迁飞的能量衰减系数，给出候选停留点之间的边的权重，进而建立鸟类迁飞路线的图模型 ，V表示图模型G的节点集合，E表示连接图模型G的两个节点的边的集合。本发明用于分析、评估不同鸟类的迁飞路线。本发明属于时空数据的图形挖掘与处理技术领域。
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