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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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公开(公告)号：CN116958478A
公开(公告)日：2023-10-27
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116468860B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310733602.7
申请日：2023-06-20
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种三维模型文件生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括获取目标三维模型的权益信息、资产信息和标注信息；利用加密公钥对所述资产信息和标注信息进行加密处理；将加密公钥存储至目标三维模型的权益信息，获得更新后的权益信息；将所述更新后的权益信息、所述资产信息和所述标注信息转换为JSON格式，以生成三维模型文件。本发明通过在三维模型中设置权益信息、资产信息和标注信息，采用加密的方式对资产信息进行加密，在使用时利用对应私钥进行解密，能够有效的保证资产资源的合法合规使用，与传统的资产与权证分离的模式相比能够有效保障权证拥有者的合法权益。使用权的可交易性又进一步保障了购买者的长久利益。
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公开(公告)号：CN116468860A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310733602.7
申请日：2023-06-20
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种三维模型文件生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括获取目标三维模型的权益信息、资产信息和标注信息；利用加密公钥对所述资产信息和标注信息进行加密处理；将加密公钥存储至目标三维模型的权益信息，获得更新后的权益信息；将所述更新后的权益信息、所述资产信息和所述标注信息转换为JSON格式，以生成三维模型文件。本发明通过在三维模型中设置权益信息、资产信息和标注信息，采用加密的方式对资产信息进行加密，在使用时利用对应私钥进行解密，能够有效的保证资产资源的合法合规使用，与传统的资产与权证分离的模式相比能够有效保障权证拥有者的合法权益。使用权的可交易性又进一步保障了购买者的长久利益。
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公开(公告)号：CN116193098B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310438076.1
申请日：2023-04-23
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
IPC: H04N13/275 , H04N13/122
Abstract: 本发明公开了一种三维视频生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：拆解接收到的三维视频需求，获得包括目标场景信息、目标对象信息和目标事件信息的结构化需求信息；根据目标场景信息，在模型库中匹配对应的场景资源数据，并基于场景资源数据，生成三维视频场景；根据目标对象信息，在模型库中匹配对应的对象模型；根据目标事件信息，控制对应的对象模型在三维视频场景中执行对应的动作，生成目标三维视频。本发明将三维视频需求拆解为目标场景信息、目标对象信息和目标事件信息，并通过控制目标对象信息在目标场景信息中执行目标事件信息对应的动作来生成三维视频，提高了三维视频生成效率和三维视频质量。
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公开(公告)号：CN116452756A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310709986.9
申请日：2023-06-15
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，生成三维变换参数；调用生成器获取三维变换参数，在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。本发明通过将三维场景生成的组件分为采样器、运算器、生成器，通过编写对应的生成脚本，使用采样器进行环境采样，利用计算器将采样结果进行运算后使用生成器在计算结果位置生成对应三维模型，达到虚拟环境构建的功能，有效避免场景的重复，实现精确化的复杂环境生成。
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公开(公告)号：CN113868474A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111027849.4
申请日：2021-09-02
Applicant: 子亥科技(成都)有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制和动态图的信息级联预测方法，包括：S1：将每条消息转发记录对应一张级联图，并采样得到该级联图在观测时间内的演变子图；对采样得到的演变子图分别进行编码，得到节点的向量表示矩阵；S2：通过向量表示矩阵计算节点及其邻居节点的注意力权重，并将该节点的邻居节点的特征聚合到该节点，得到该节点新的向量表示；S3：向量表示和该节点的位置嵌入求后，对每个节点的历史状态进行学习，得到每个节点的表示；S4：将得到的每个节点的表示输入到多层感知器中，得到级联增量的预测结果。本发明避免了人工标记特征所造成级联图表示的困难问题，减少了信息的损失，提升了预测性能。
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