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公开(公告)号：CN107798198B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201711079078.7
申请日：2017-11-06
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06T13/60 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于物理的融化现象逼真模拟方法，适用于自然世界中融化现象的建模，步骤为：(1)根据粒子模型，建立物体从固态到液态的粒子关系、热量传递模型、热源辐射温度模型计算方式；(2)使用光滑粒子流体动力学模型与界面力学理论计算液滴表面张力模型；(3)液滴生成后，还需建立液滴与固体之间流动时粘附力模型，以完成液滴的真实感流动，再进一步绘制得到真实感效果。本发明能够快速获得保护细节的融化现象，并设计了物体融化所需的热量传递模型、约束液滴行为的表面张力模型、以及体现融化流动的粘附力模型。本发明可以实现常见的物体融化场景的逼真模拟，方法简洁、稳定性好，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN114202803B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111553555.5
申请日：2021-12-17
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/52 , G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于残差网络的多阶段人体异常动作检测方法，步骤为：将待检测视频片段，切分为等长度的视频实例；使用目标检测网络模型得到每个监控视频实例中出现的人体目标边界框和位置和尺寸大小；根据人体边界框信息，使用动作识别网络模型在每个监控视频实例中计算边界框中人体动作的类别与置信度；使用异常分数学习模型给出每个监控视频实例的异常得分并进行加权融合。本发明能够快速获得监控视频中的异常动作信息，并设计了检测人体边界框所需的目标检测网络模型、分析人体动作的动作识别网络模型以及预测异常得分的异常分数学习模型。本发明实现常见监控视频场景下的人体异常动作检测，方法简洁、误报率低，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN110717269A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910956536.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于网格和粒子耦合的流体表面细节保护方法：(1)求解纳维-斯特克斯方程(Navier-Stokes，N-S)采用网格方法，构成主体流体的仿真模型；(2)改进LBM-VOF方法，并利用改进的VOF-LBM耦合算法追踪流体的表面；(3)在异常表面网格位置生成粒子，然后通过粒子方法对粒子进行演化；(4)设计网格和粒子的耦合算法，将网格流体和粒子流体集成到同一个场景中，以此保证整个流场的物理守恒以及网格和粒子之间进行合理的物理信息传递；(5)最后利用屏幕空间方法进行真实感渲染，依次通过绘制球体，并计算每个像素点的深度值，进行深度滤波，根据深度值和像素点的位置信息求法向量，以及光照渲染，在GPU上实现一个逼真和实时的流体渲染。
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公开(公告)号：CN114202803A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111553555.5
申请日：2021-12-17
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于残差网络的多阶段人体异常动作检测方法，步骤为：将待检测视频片段，切分为等长度的视频实例；使用目标检测网络模型得到每个监控视频实例中出现的人体目标边界框和位置和尺寸大小；根据人体边界框信息，使用动作识别网络模型在每个监控视频实例中计算边界框中人体动作的类别与置信度；使用异常分数学习模型给出每个监控视频实例的异常得分并进行加权融合。本发明能够快速获得监控视频中的异常动作信息，并设计了检测人体边界框所需的目标检测网络模型、分析人体动作的动作识别网络模型以及预测异常得分的异常分数学习模型。本发明实现常见监控视频场景下的人体异常动作检测，方法简洁、误报率低，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN107657131A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710972384.7
申请日：2017-10-18
Applicant: 北方工业大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06T17/20 , G06T2210/56 , G06T2210/61
Abstract: 一种基于GPUs集群的流体交互仿真方法及系统，用于多种基于拉格朗日方法的流体动画的建模，交互仿真方法的步骤包括：(1)对3D模型进行采样，基于粒子移动速度的方法提取覆盖物体表面的边界粒子；(2)对于场景间的动态交互，设计惩罚力和密度耦合的方式，计算流体与交互场景中的物体的位置与相对关系；(3)设计基于GPUs集群的并行结算器，根据计算复杂性自适应划分计算负载；(4)利用异步数据传输策略，优化数据传输开销；(5)定义高度抽象的开发框架接口，实现对流体动画场景的快速构建与模拟。本发明提出的交互仿真方法及系统具有易构建、轻量级、普适性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113222003B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110498856.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RGB‑D的室内场景逐像素语义分类器构造方法及系统，其方法包括：S1：对室内场景进行图像采集，获取RGB数据和Depth数据；S2：定义图像中的物体类别，并对其每一个像素进行类别标注；S3：将RGB数据和Depth数据，分别输入特征提取模块，同时将RGB数据输入深度估计模块，对RGB数据特征提取过程进行监督，得到对应的特征frgb和fdepth；S4：将frgb和fdepth输入尺度感知模块，得到尺度感知特征和S5：将和分别输入自注意力机制模块，获得特征和特征S6：将和输入模态自适应模块，计算模态自适应权重，利用模态自适应权重，融合和得到图像的逐像素语义分类。本发明可以应用在室内场景的理解上，利用采集到的RGB‑D图像逐像素语义信息，可以有效的帮助室内自动导航等应用。
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公开(公告)号：CN110717269B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201910956536.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于网格和粒子耦合的流体表面细节保护方法：(1)求解纳维‑斯特克斯方程(Navier‑Stokes，N‑S)采用网格方法，构成主体流体的仿真模型；(2)改进LBM‑VOF方法，并利用改进的VOF‑LBM耦合算法追踪流体的表面；(3)在异常表面网格位置生成粒子，然后通过粒子方法对粒子进行演化；(4)设计网格和粒子的耦合算法，将网格流体和粒子流体集成到同一个场景中，以此保证整个流场的物理守恒以及网格和粒子之间进行合理的物理信息传递；(5)最后利用屏幕空间方法进行真实感渲染，依次通过绘制球体，并计算每个像素点的深度值，进行深度滤波，根据深度值和像素点的位置信息求法向量，以及光照渲染，在GPU上实现一个逼真和实时的流体渲染。
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公开(公告)号：CN113781372B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202110980096.2
申请日：2021-08-25
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06T11/00 , G06T7/49 , G06T5/50 , G06V40/16 , G06T3/00 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06V10/72 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的戏曲脸谱生成方法及系统，其方法包括：S1：对人脸图片进行数据清洗与预处理，构建数据集；S2：根据素颜人脸图像和戏曲脸谱图像的人脸关键点，建立二者的映射关系；将对应人脸关键点进行融合，得到具有素颜人脸结构的伪戏曲艺术人脸图像；S3：将素颜人脸图像和戏曲艺术人脸图像输入深度学习生成网络，生成结果图像；S4：构建K个重叠人脸局部鉴别器，与结果图像同步进行对抗，实现对戏曲脸谱高频细节的提取和鉴别，最终输出目标戏曲艺术人脸图像。本发明提供的方法基于深度学习进行不同域之间的戏曲脸谱建模，对戏曲脸谱的高频色彩、纹理特征进行生成，获得逼真的戏曲脸谱效果。
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公开(公告)号：CN113781372A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110980096.2
申请日：2021-08-25
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的戏曲脸谱生成方法及系统，其方法包括：S1：对人脸图片进行数据清洗与预处理，构建数据集；S2：根据素颜人脸图像和戏曲脸谱图像的人脸关键点，建立二者的映射关系；将对应人脸关键点进行融合，得到具有素颜人脸结构的伪戏曲艺术人脸图像；S3：将素颜人脸图像和戏曲艺术人脸图像输入深度学习生成网络，生成结果图像；S4：构建K个重叠人脸局部鉴别器，与结果图像同步进行对抗，实现对戏曲脸谱高频细节的提取和鉴别，最终输出目标戏曲艺术人脸图像。本发明提供的方法基于深度学习进行不同域之间的戏曲脸谱建模，对戏曲脸谱的高频色彩、纹理特征进行生成，获得逼真的戏曲脸谱效果。
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公开(公告)号：CN113222003A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110498856.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RGB‑D的室内场景逐像素语义分类器构造方法及系统，其方法包括：S1：对室内场景进行图像采集，获取RGB数据和Depth数据；S2：定义图像中的物体类别，并对其每一个像素进行类别标注；S3：将RGB数据和Depth数据，分别输入特征提取模块，同时将RGB数据输入深度估计模块，对RGB数据特征提取过程进行监督，得到对应的特征frgb和fdepth；S4：将frgb和fdepth输入尺度感知模块，得到尺度感知特征和S5：将和分别输入自注意力机制模块，获得特征和特征S6：将和输入模态自适应模块，计算模态自适应权重，利用模态自适应权重，融合和得到图像的逐像素语义分类。本发明可以应用在室内场景的理解上，利用采集到的RGB‑D图像逐像素语义信息，可以有效的帮助室内自动导航等应用。
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