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公开(公告)号：CN119251389A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411218444.2
申请日：2024-09-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于源视角几何约束的三维场景重建方法、系统、计算机设备及介质，该方法包括如下步骤：步骤一、构建基于源视角的三维场景几何表达，实现三维场景几何表达的规范化；步骤二、对三维空间中的采样点按照受各源视角的贡献程度进行转换，得到源视角的深度分布；步骤三、在步骤二所得到源视角的深度分布上施加损失函数，实现基于源视角几何约束的三维场景重建。该方法所构建的三维场景几何表达更加符合真实场景的几何形状，明显地改善了基于前推网络的三维场景重建方法对未知目标视角的生成效果，提升其与源视角的一致性。
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公开(公告)号：CN118850109A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410888775.0
申请日：2024-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于动静态解耦世界模型的端到端自动驾驶规划方法，包括以下步骤：步骤S1、对鸟瞰图空间下环境特征进行时序转变：对图像和导航路线图的浅层特征进行提取，从图像空间到鸟瞰图空间进行转换，在鸟瞰图空间下，融合特征中的动态物体和静态物体在时序上的演变；步骤S2、利用环境特征通过级联模块预测控制动作，从而得到端到端自动驾驶规划方法。本发明不仅可以高效建模复杂的三维驾驶环境，同时能够端到端地优化决策的最终目标，显著提高了自动驾驶规划的性能和可靠性。
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公开(公告)号：CN118115665A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410194834.4
申请日：2024-02-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于有限视角图像的NeRF重建方法，包括：步骤1：构建辐射场重建系统；步骤2：基于辐射场重建系统获取预处理后的观测物体成像并获取相机位姿；步骤3：基于预处理后的观测物体成像和相机位姿进行辐射场重建。本发明采用稀疏特征匹配方法能够弥补频率正则方法在高频区域的几何缺失和扭曲问题，显著提升高频细节的精细化能力，同时能够充分利用频率正则方法在低频区域重建的优异性能，本发明能够显著能够降低重建辐射场对拍摄所需相机数目或拍摄频次，降低辐射场重建所需的硬件成本，具有更强的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114418852B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210064957.7
申请日：2022-01-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T17/00 , G06N3/0895
Abstract: 本发明一种基于自监督深度学习的点云任意尺度上采样方法属于点云处理技术领域；该方法通过估计顶点到点云对应的隐表面的距离，生成一系列种子顶点；对于每个种子顶点，将距离其最近的若干个点云顶点坐标作为神经网络的输入，输出该顶点在隐表面上的投影点；最后通过最远点采样，调节投影点数量至目标顶点数量。由于种子节点的密度可以任意设置，因此上采样倍率也可任意设置，又因为每个投影点都是独立生成的，网络每次仅需要处理一个顶点的情况，与上采样倍率无关，故无需重复训练网络；同时，在生成训练数据时，仅需要三维网格模型，在模型附近生成种子顶点以及其对应的投影方向与投影距离，无需成对的稠密点云‑稀疏点云，故本方法是自监督的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117498574A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311284327.1
申请日：2023-10-07
Abstract: 变介质条件下双LC电场耦合式无线电能传输系统控制方法，它涉及一种无线电能传输系统控制方法。本发明为了解决双LC型电场耦合式无线电能传输系统，在外界环境变化时，由于耦合极板耦合电容的变化，进而带来整个系统谐振失衡的问题。本发明的步骤包括步骤1、设定初始参数关系；步骤2、设定变介质参数值；步骤3、判断变介质下输出是否保持稳定；是，结束并输出恒定的恒流，否，则返回步骤1并采用可变电容与可变电感作为谐振补偿单元。本发明属于无线电能传输技术领域。
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公开(公告)号：CN114418852A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210064957.7
申请日：2022-01-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明一种基于自监督深度学习的点云任意尺度上采样方法属于点云处理技术领域；该方法通过估计顶点到点云对应的隐表面的距离，生成一系列种子顶点；对于每个种子顶点，将距离其最近的若干个点云顶点坐标作为神经网络的输入，输出该顶点在隐表面上的投影点；最后通过最远点采样，调节投影点数量至目标顶点数量。由于种子节点的密度可以任意设置，因此上采样倍率也可任意设置，又因为每个投影点都是独立生成的，网络每次仅需要处理一个顶点的情况，与上采样倍率无关，故无需重复训练网络；同时，在生成训练数据时，仅需要三维网格模型，在模型附近生成种子顶点以及其对应的投影方向与投影距离，无需成对的稠密点云‑稀疏点云，故本方法是自监督的。
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公开(公告)号：CN119228862A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411291373.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/55 , G06T3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提出一种具有结构一致性的自监督多相机深度预测方法，包括：S1：将相邻视角的RGB图像输入深度估计网络，获取对应RGB图像的深度基；S2：对RGB图像的深度基权重进行优化，并和深度基进行线性求和，得到初始深度图；S3：以初始深度图为基础，将相邻视角RGB图像的特征图像的特征投影到同一视角下，获取合并后的投影特征；S4：将合并后的投影特征输入权重更新网络进行优化；S5：对更新后的被投影特征权重和深度基进行线性求和计算，得到优化一次后的深度图；S6：重复S1‑S5，对深度图进行迭代优化，直至深度基权重收敛，得到自监督多相机协同深度预测结果。本发明能够利用相机之间的小重叠信息，实现深度预测的结构一致性。
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公开(公告)号：CN117834926A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410003863.8
申请日：2024-01-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种图像数据DNA存储的编解码方法，包括如下步骤：步骤S1、将需要编码的图像转化为二进制数据串，拆分为子串后，按序为其进行二进制编号，拼接编号与二进制子串，得到组合数据串；步骤S2、建立二进制串与碱基序列的映射表后，将组合数据串进行碱基转换，得到碱基序列；步骤S3、将所述碱基序列添加校验信息并重复，得到冗余碱基序列，添加新的引物并进行DNA合成，得到DNA存储数据。本发明的用于DNA存储的图像编解码方法，在编码前先压缩数据，可以提高编码密度，还可以根据实际数据与对还原数据的要求，在压缩比和还原质量之间进行平衡。
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公开(公告)号：CN116959309A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310849313.3
申请日：2023-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于语音交互的自学式盲文教育系统、装置及工作方法，涉及涉及盲人教育领域，解决了现有技术中解决了现有盲文教育领域的学习机普遍存在着价格昂贵、功能单一、盲人自主操作困难的缺陷。本发明提供以下方案：语音交互的自学式盲文教育系统包括至少一个移动终端、云服务器端和外部设备；语音输入单元，用于将采集语音信息发送给云服务器端；云服务器端，用于将接收的语音信息转换成文本信息，并将文本信息转换成盲文信息；语音输入单元，用于采集外部输入的语音信号，并将其发送给控制系统；盲文点显器，用于根据驱动信号驱动盲文点阵，形成盲文点阵；语音播放单元，用于将接收到的语音信息放大之后播放输出。还适用于盲人语音教学及测试领域。
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