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公开(公告)号：CN117557871A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410043041.2
申请日：2024-01-11
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供了三维模型标注方法、装置、设备及存储介质，属于三维模型标注技术领域。方法通过将三维模型导入预设的三维渲染引擎，通过预设视角对三维模型进行渲染，获得二维图集；对二维图集进行语义分割，获得分割图像集；利用多个多模态大语言模型对分割图像集进行图像识别，获得多个图集内容；对多个图集内容进行交集运算，并将交集运算的结果标注到三维模型的模型文件中。本申请利用多模态大语言模型来对语义分割后的二维图像进行图像识别处理，极大程度的拓展了识别内容，能够快速得到标注结果，且避免了预先训练的过程，从而降低模型标注的训练成本，无需再次对模型进行识别训练，提高了三维模型标注技术的适应性。
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公开(公告)号：CN119206153B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411720514.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司 , 成都甲子经纬科技有限公司
Abstract: 本发明涉及三维场景编辑技术领域，公开了一种三维场景编辑方法、装置、设备及存储介质，通过将目标编辑用户输入的自然语言编辑指令转换为步骤指令和操作指令，提取出参数指标表征信息，基于目标编辑用户的操作参数标准模型，生成步骤指令下的操作指令对应的操作参数，最后基于每个步骤指令对应的操作指令和操作参数，构建三维场景。本发明利用大语言模型将三维编辑器替换为基于自然语言控制的三维场景编辑框架，将用户输入的自然语言编辑指令转换为每个步骤指令下对应操作指令的操作参数，引入操作参数标准模型记录每个用户的参数指标表征习惯特征，提高三维场景编辑效率与使用灵活性，降低三维场景编辑操作门槛。
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公开(公告)号：CN118864740B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411357578.2
申请日：2024-09-27
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
IPC: G06T17/00 , G06V10/50 , G06V10/75 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于视频图像的三维城市场景生成方法及系统，该方法包括：确定目标视频图像对应场景模型库中每个模型的点特征直方图；提取目标视频图像中的特征点，从目标视频图像中构建场景稠密点云进行聚类处理，计算每个稠密点云集的点特征直方图；基于每个稠密点云集的点特征直方图和场景模型库中每个模型的点特征直方图的匹配关系，生成目标视频图像的三维模型。本发明通过将原本需要整体处理的点云数据进行分类处理，利用预处理的场景模型库进行模型特征匹配，利用匹配结果进行场景生成，提高了并行处理效率、三维场景生成效率和三维场景生成质量，使得生成的三维场景具备可交互的特点。
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公开(公告)号：CN116991298B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311262098.3
申请日：2023-09-27
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
IPC: G06F3/04847 , G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 本申请涉及一种基于对抗神经网络的虚拟镜头控制方法，涉及虚拟镜头控制技术领域。方法通过对虚拟场景中的场景元素进行特征标记，获得场景特征；同时获取上一时刻的镜头控制参数，并依据上一时刻的镜头控制参数和场景特征构建对抗神经网络模型，利用对抗神经网络模型生成当前时刻的镜头控制参数；对抗神经网络模型依据当前时刻的镜头控制参数，利用渲染引擎进行镜头渲染，输出渲染序列；最后将渲染序列输入模型进行镜头渲染效果判断，并根据镜头渲染效果对模型参数进行调整，输出符合预期渲染效果的渲染序列。本发明采用对抗神经网络的方式训练镜头控制参数，节省了人工成本，降低了(56)对比文件CN 113822221 A,2021.12.21CN 114677386 A,2022.06.28CN 115037869 A,2022.09.09CN 115272548 A,2022.11.01CN 115346262 A,2022.11.15CN 115461780 A,2022.12.09CN 116489336 A,2023.07.25DE 102019121570 A1,2020.02.13CN 114549722 A,2022.05.27洪志国;王永滨;石民勇.基于双目立体视觉原理的立体视频自动生成软件开发.中国传媒大学学报(自然科学版).2016,(第03期),12-16+21.王语斌.压缩视频中的人类动作识别与摄像头运动参数估计.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑).2015,I138-505.秦国防.基于虚拟现实的数字三维全景技术的研究与实现.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑).2012,I138-1873.许苗苗.基于视频序列的目标三维重构研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑).2022,I138-921.王滨;戴树岭.虚拟现实系统中的可见光成像仿真.系统仿真学报.2007,(第06期),1312-1315+1319.陈爱华;高诚辉;何炳蔚.计算机视觉中的摄像机标定方法.中国工程机械学报.2006,(第04期),498-504.
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公开(公告)号：CN116503070B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310739067.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数字资产确权及交易方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括对目标数字资产进行所有权确权；当第二用户节点发起与第一用户节点的数字资产交易时，判断所述数字资产交易的交易内容；若所述交易内容为所有权，对目标数字资产进行所有权交易动作；若所述交易内容为使用权，对目标数字资产进行使用权确权，并对目标数字资产进行使用权交易动作。本发明通过将数字资产划分为未确权资产、所有权确权资产和使用权确权资产，能够实现数字资产的所有权自由交易、使用权自由交易。数字资产的所有者能够进行两种类型交易，分别为所有权交易、使用权交易。而数字资产的使用权拥有者能够进行使用权的交易。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113535861B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110806262.7
申请日：2021-07-16
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多尺度特征融合与自适应聚类的轨迹预测方法，包括：S1：在每个单一的特征空间进行单特征聚类，得到多尺度特征聚类结果；S2：对多尺度特征聚类结果进行融合；S3：根据融合的轨迹聚类结果建立模型，对用户当前轨迹进行分类；S4：使用类别中聚类中心作为预测候选集。本发明通过在每一个特征向量空间聚类的基础上，根据每个特征空间的聚类结果进行融合特征聚类，不仅能有效的缓解了早融合聚类的时候维数不统一带来的数学处理问题，同时多尺度特征融合使得聚类的结果更准确，并能够更好的捕获用户潜在运动模式，共同模式聚类挖掘能够一定程度上扩展了用户运动轨迹数据集，填充信息缺失部分，轨迹预测准确率更高。
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公开(公告)号：CN118864740A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411357578.2
申请日：2024-09-27
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
IPC: G06T17/00 , G06V10/50 , G06V10/75 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于视频图像的三维城市场景生成方法及系统，该方法包括：确定目标视频图像对应场景模型库中每个模型的点特征直方图；提取目标视频图像中的特征点，从目标视频图像中构建场景稠密点云进行聚类处理，计算每个稠密点云集的点特征直方图；基于每个稠密点云集的点特征直方图和场景模型库中每个模型的点特征直方图的匹配关系，生成目标视频图像的三维模型。本发明通过将原本需要整体处理的点云数据进行分类处理，利用预处理的场景模型库进行模型特征匹配，利用匹配结果进行场景生成，提高了并行处理效率、三维场景生成效率和三维场景生成质量，使得生成的三维场景具备可交互的特点。
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公开(公告)号：CN118379393A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410832391.7
申请日：2024-06-26
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
Abstract: 本发明涉及可视化技术领域。特别涉及一种热力图绘制方法，包括：根据第一预设范围对原始画布进行分割，获取区域集，其中所述区域集中的任意一个区块与其他至少一个区块之间存在第二预设范围的重叠；获取数据点集；将所述数据点集映射到所述原始画布的坐标中，根据预设阈值对所述区域集进行遍历，绘制所述原始画布的中像素点对应的热力值。本发明通过栅格方式对原始点集进行预处理，首先得出点集的分布规律，基于点集的分布规则选用效果更优的算法。
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公开(公告)号：CN117557871B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410043041.2
申请日：2024-01-11
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供了三维模型标注方法、装置、设备及存储介质，属于三维模型标注技术领域。方法通过将三维模型导入预设的三维渲染引擎，通过预设视角对三维模型进行渲染，获得二维图集；对二维图集进行语义分割，获得分割图像集；利用多个多模态大语言模型对分割图像集进行图像识别，获得多个图集内容；对多个图集内容进行交集运算，并将交集运算的结果标注到三维模型的模型文件中。本申请利用多模态大语言模型来对语义分割后的二维图像进行图像识别处理，极大程度的拓展了识别内容，能够快速得到标注结果，且避免了预先训练的过程，从而降低模型标注的训练成本，无需再次对模型进行识别训练，提高了三维模型标注技术的适应性。
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公开(公告)号：CN116958478B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311209047.4
申请日：2023-09-19
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市建筑模型程序化生成方法、装置、设备及存储介质，包括获取建筑卫星地图、建筑街景图和建筑高程图；提取建筑卫星地图和建筑街景图中的建筑特征信息，生成PCG规则库；提取建筑高程图、建筑卫星地图和建筑街景图中的第一风格特征和第二风格特征；以第一风格特征为输入，调用PCG规则库中不同的PCG规则，生成基础的城市建筑模型；基于第二风格特征和生成的基础的城市建筑模型，生成目标城市建筑模型。本发明通过提取的建筑特征信息生成PCG规则库，利用建筑的第一风格特征和第二风格特征依次建立基础城市建筑模型和最终的目标城市建筑模型，实现了低重复度、低人工操作量以及高还原性的城市场景下批量建筑模型生成。
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