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公开(公告)号:CN117292041B
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311586576.6
申请日:2023-11-27
Applicant: 广东广物互联网科技有限公司 , 华南理工大学
IPC: G06T15/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种语义感知多视角三维人体重建方法、装置及介质,属于计算机视觉技术领域。其中方法包括:采集人体多视角图像数据集;将人物图像和语义类别定义为高斯变量和类别变量的连续‑离散联合分布;构建并训练一个文本引导的高斯‑类别扩散生成模型,生成语义感知的人物图像;训练一个基于单幅人物图像和相机相对参数的合成新视角图像的扩散模型;构建一个仰角估计模块,通过再投影误差估计输入图像的仰角;根据估计的仰角,将人物图像输入到合成新视角图像的扩散模型,生成多视角人物图像;引入量化坐标从多视图图像中学习神经隐式函数,重建三维人体。本发明可根据给定的一句人物相关的文本描述,生成相对应的高仿真度隐式三维人体模型。
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公开(公告)号:CN116342817A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310622513.5
申请日:2023-05-30
Applicant: 华南理工大学 , 广东广物互联网科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种室外大规模三维场景重建方法、系统、设备和介质,属于三维场景重建的技术领域。该方法包括:获取室外场景数据集,根据室外场景数据集获取场景重建数据集;构建三维场景重建模型,在场景重建数据集上迭代训练三维场景重建模型;将待处理的相机轨迹输入训练后的三维场景重建模型,输出场景重建的结果;其中,三维场景重建模型包括外观编码模块、颜色预测模块、图卷积模块和距离场表示模块。本发明的三维场景重建模型,通过图卷积模块对采样点位置、距离场和预测颜色向量进行信息的传递,改进预测质量,有效解决了室外大规模场景重建表面不精确和训练效率低下的问题,提升训练三维重建模型的效率的同时,提高了场景重建表面精度。
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公开(公告)号:CN117292041A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311586576.6
申请日:2023-11-27
Applicant: 广东广物互联网科技有限公司 , 华南理工大学
IPC: G06T15/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种语义感知多视角三维人体重建方法、装置及介质,属于计算机视觉技术领域。其中方法包括:采集人体多视角图像数据集;将人物图像和语义类别定义为高斯变量和类别变量的连续‑离散联合分布;构建并训练一个文本引导的高斯‑类别扩散生成模型,生成语义感知的人物图像;训练一个基于单幅人物图像和相机相对参数的合成新视角图像的扩散模型;构建一个仰角估计模块,通过再投影误差估计输入图像的仰角;根据估计的仰角,将人物图像输入到合成新视角图像的扩散模型,生成多视角人物图像;引入量化坐标从多视图图像中学习神经隐式函数,重建三维人体。本发明可根据给定的一句人物相关的文本描述,生成相对应的高仿真度隐式三维人体模型。
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公开(公告)号:CN116342817B
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310622513.5
申请日:2023-05-30
Applicant: 华南理工大学 , 广东广物互联网科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种室外大规模三维场景重建方法、系统、设备和介质,属于三维场景重建的技术领域。该方法包括:获取室外场景数据集,根据室外场景数据集获取场景重建数据集;构建三维场景重建模型,在场景重建数据集上迭代训练三维场景重建模型;将待处理的相机轨迹输入训练后的三维场景重建模型,输出场景重建的结果;其中,三维场景重建模型包括外观编码模块、颜色预测模块、图卷积模块和距离场表示模块。本发明的三维场景重建模型,通过图卷积模块对采样点位置、距离场和预测颜色向量进行信息的传递,改进预测质量,有效解决了室外大规模场景重建表面不精确和训练效率低下的问题,提升训练三维重建模型的效率的同时,提高了场景重建表面精度。
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公开(公告)号:CN116152487A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202310403005.8
申请日:2023-04-17
Applicant: 广东广物互联网科技有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0499
Abstract: 本申请公开了一种基于深度IoU网络的目标检测方法、装置、设备及介质,涉及目标检测领域,包括:对输入图像进行特征提取,并通过预设特征图处理模块进行处理,以得到处理后特征图;对处理后特征图进行预测,以获得相应的特征信息,基于预设交并比预测层生成处理后特征图中若干预测边界框相关的交并比值;基于交并比值以及预获取数据确定深度IoU网络的网络损失,并利用网络损失训练深度IoU网络,以便利用训练后网络输出包含准确边界框的输出图像;对输出图像进行测试,以便对所述输出图像中的准确边界框进行过滤与聚合,得到与输入图像对应的目标图像。这样一来,可以通过引入预设特征图处理模块实现对密集场景中微小对象边界框的精确检测。
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公开(公告)号:CN307926286S
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202230564322.4
申请日:2022-08-27
Applicant: 广东广物互联网科技有限公司
Abstract: 1.本外观设计产品的名称:带采购与销售钢材某软件图形用户界面的电脑。
2.本外观设计产品的用途:用于运行程序。
3.本外观设计产品的设计要点:在于屏幕中的图形用户界面的界面内容。
4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。
5.图形用户界面的用途:本软件用于客户在钢铁王国上采购与销售钢材等操作。
主视图为软件初始界面。
在主视图中点击“钢材商城”按钮进入变化状态图1;在主视图中点击“报价大厅”按钮进入变化状态图2;在主视图中点击“云仓储”按钮进入变化状态图3;在主视图中点击“数据中心”按钮进入变化状态图4;在主视图中点击“竞拍活动”按钮进入变化状态图5。
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