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公开(公告)号：CN120031835A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510110268.9
申请日：2025-01-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 发明涉及点云生成领域，公开一种基于部件分析和分解的多样性形状补全方法，步骤包括：将物体表示为抽象模板结构，通过深度学习网络预测和残缺点云匹配的模板结构参数，推导出物体的完整结构表示。对物体进行部件分解，获取各部件内部点在平面上的投影细节，将投影细节输入网络，生成各部件的实心的细节信息。进行三视图补全，结合对称零件的细节信息，推导得到物体完整部件细节。通过比较残缺和完整的三视图识别缺失区域，判断是否需要多样性生成。在完整的细节图中遮罩需要多样性生成的区域，进行图像到图像的扩散生成，得到多样化的完整细节三视图。根据三视图重建三维区域，得到对应的符号距离场，通过移动立方体算法获取水密的补全结果。
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公开(公告)号：CN117409129A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311298753.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 南京大学
IPC: G06T15/06 , G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的表面材质重建方法、装置及存储介质，本发明首先建立材质重建网络模型，所述材质重建网络模型包括编码器模块、特征组合门控循环模块、双分支模块、分支选择开关、特征融合门控循环模块和解码器模块，其次获取若干物体图像作为训练样本，将对应材质图像作为标签，输入材质重建网络模型进行训练；最后将待重建图像输入训练好的材质重建网络模型，得到物体的表面材质重建图像。本发明重建效果更好，成本更低。
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公开(公告)号：CN112801042B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202110251597.7
申请日：2021-03-08
Applicant: 南京大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和视频轨迹的学生上课行为识别方法，包括以下步骤1：使用手工标注的学生上课行为训练样本训练双流卷积网络；步骤2：利用改进的轨迹算法从行为视频中提取出视频轨迹；步骤3：使用步骤2提取的轨迹和行为视频作为输入通过步骤1训练得到的双流卷积网络提取出每个视频轨迹时刻的特征；步骤4：使用步骤3提取的视频轨迹特征作为输入使用循环神经网络提取视频轨迹特征在时间维度的特征；步骤5：使用步骤4得到的特征通过时空池化后拼接获得整个视频的特征；步骤6：根据步骤5得到的视频特征训练一个线性SVM分类器
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公开(公告)号：CN116681824A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310603940.9
申请日：2023-05-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种物体表面材质重建方法、装置及存储介质，本发明首先建立了材质重建网络模型，所述材质重建网络模型包括预处理模块、高光感知分支、标准卷积分支、拼接层、注意力机制结构、第一低秩适配器和第二低秩适配器；其次获取若干物体图像作为训练样本，将对应材质图像作为标签，输入材质重建网络模型进行训练；最后将待重建材质的图像输入训练好的材质重建网络模型，得到物体的表面材质重建图像。本发明性能更高，且不需要大量算力和数据就可以实现自行调优。
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公开(公告)号：CN116342813A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310344258.2
申请日：2023-04-03
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于频域的端到端人体三维模型重建方法，包括以下步骤：步骤1：对单张给定的彩色图像进行降采样；步骤2：对原图和降采样后的图像进行特征提取；步骤3：利用原图中提取到的高分辨率特征得到无遮挡人体UV图；步骤4：利用降采样后的图像中提取到的全局特征和UV空间特征，在频域中进行特征提取，得到代表衣服细节的偏移UV图；步骤5：叠加无遮挡人体UV图和偏移UV图，进行采样，得到最终的重建人体。本发明利用了人体先验信息保证重建结果的合理性，并使用了对应人体表面之上的偏移UV图来描述衣服细节，同时使用频域的高频和低频特征使得衣服重建结果更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115239555A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210750172.5
申请日：2022-06-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种使用辅助缓冲区的渲染内容超分方法、装置和设备，方法包括：(1)建立多尺度融合网络模型，包括RGB图像处理分支、G‑buffer处理分支和多尺度融合预测分支；(2)在渲染场景下生成若干包括低清RGB图像和对应高清G‑buffer图像的图像对作为样本，将在高分辨率下渲染生成的RGB图像作为样本标签，输入建立好的多尺度融合网络模型，进行网络训练；(3)将待超分的低清RGB图像和对应的高清G‑buffer图像输入训练好的多尺度融合网络模型，得到超分后的高清RGB图像。本发明效果更好。
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公开(公告)号：CN108230409B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201810263619.X
申请日：2018-03-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于颜色和内容多因素综合的图像相似性定量分析方法，包括：步骤1，读取图像img1及img2，进行预处理；步骤2，颜色相似性分析；步骤3，内容相似性分析；步骤4，颜色、内容综合相似性分析；步骤5，综合操作：对步骤2、3、4得到的结果进行综合操作，得到图像的综合相似性值similarity_pri；步骤6，对图像的综合相似性值similarity_pri进行修正：根据步骤1中预处理得到的结果，对similarity_pri进行细致修正，得到最后两张图像的定量相似性值similarity_val。
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公开(公告)号：CN107527347B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710941755.5
申请日：2017-10-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于计算机视觉图像处理的港口集装箱起吊安全监测方法。本发明对两个摄像头采集到的数据，用两个线程并行执行，其中对每个摄像头的判断流程如下：1.获取初始化数据；2.根据初始化数据计算参数；3.对图像感兴趣区域运行直线分割检测器LSD，检测直线线段；4.计算集装箱与卡车较为精确的交界位置；5.在交界位置进行标记，获得要跟踪的点集；6.对标记点进行运动目标跟踪；7.触发起吊信号，每一帧给出一个判断结果直到给出最终结果或触发结束信号；8.综合判断。本发明为港口集装箱起吊安全监测提供了实时的、高准确率的有效方法。
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公开(公告)号：CN107146264B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201710291472.0
申请日：2017-04-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种提取材质表面几何和光照物理属性的方法，包括以下步骤：步骤1，搭建拍摄环境；步骤2，拍摄用于光线补偿的图片；步骤3，拍摄材质图片；步骤4，计算材质表面的几何曲面形状；步骤5，计算材质表面的漫反射系数；步骤6，计算材质表面的镜面反射系数；步骤7，计算材质表面的置换信息；步骤8，计算材质的透明度值。
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公开(公告)号：CN105869203B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201610183158.6
申请日：2016-03-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06T15/02
Abstract: 本发明公开了一种三维场景的彩铅风格处理方法，包括以下步骤：步骤1，导入三维场景模型，输入参数；步骤2，提取三维场景轮廓：提取三维场景的外轮廓线以及由曲率变化导致的内轮廓线，使用随光照变化的阈值模拟实际绘画中轮廓线的粗细变化；步骤3，生成排线：根据输入参数自动生成排线并存储；步骤4，生成纸纹：根据输入参数，生成纸纹；步骤5，实现排线动态效果：实时获取摄像机的平移、旋转以及缩放参数，对三维场景模型进行真实感渲染，对渲染结果采样得到排线的实时颜色参数，计算排线的参数变化并显示；步骤6，生成彩铅效果：将步骤5得到的排线结合步骤2得到的三维场景轮廓以及步骤4得到的纸纹，合成最终效果。
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