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公开(公告)号：CN119888029A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510361549.1
申请日：2025-03-26
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种聚焦关节点感知的数字人重建方法，将RGB图像帧序列中第一帧的人体网格模型作为标准人体网格模型；对相应标准人体网格模型进行高斯场初始化；根据第二信息构建当前RGB图像帧的当前人体网格模型；计算当前RGB图像帧对应高斯基元的新参数；根据当前RGB图像帧对应高斯基元的新参数和人体相机位姿渲染得到人体渲染图片，计算人体渲染图片与当前RGB图像帧之间的损失，根据最小化损失的训练策略迭代优化所有RGB图像帧的高斯基元的参数，组合所有优化后的高斯基元，输出重建的数字人。本发明提高了数字人重建精度。
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公开(公告)号：CN119206016B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411721488.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06T15/00 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式人工智能的极端暴雨天气渲染方法，属于图像渲染技术领域，本申请在训练阶段制作对应暴雨天气的数据集并进行处理，使用包括风力和降水量等特征的图像块建立训练集，随后利用生成式人工智能网络对这些数据进行学习，获得高仿真度的渲染模型，对于新的预测降水数据，本申请可自动处理并输出具有高度真实感的暴雨天气视觉效果，本申请能够高效地生成逼真的暴雨天气效果，并达到高水平的视觉精度，使用本申请可以更加高效地处理和展示即将到来的暴雨天气情况，为公众和决策者提供更为直观、易于理解的天气信息，有效地支持了应急管理和灾害预防工作。
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公开(公告)号：CN119206016A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411721488.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T15/00 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式人工智能的极端暴雨天气渲染方法，属于图像渲染技术领域，本申请在训练阶段制作对应暴雨天气的数据集并进行处理，使用包括风力和降水量等特征的图像块建立训练集，随后利用生成式人工智能网络对这些数据进行学习，获得高仿真度的渲染模型，对于新的预测降水数据，本申请可自动处理并输出具有高度真实感的暴雨天气视觉效果，本申请能够高效地生成逼真的暴雨天气效果，并达到高水平的视觉精度，使用本申请可以更加高效地处理和展示即将到来的暴雨天气情况，为公众和决策者提供更为直观、易于理解的天气信息，有效地支持了应急管理和灾害预防工作。
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公开(公告)号：CN117726954A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410178606.8
申请日：2024-02-09
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像海陆分割方法及系统，属于图像处理领域，包括：将遥感图像分别输入Swin‑Transformer Block单元和ResNet单元提取不同的图像特征，构建特征图；将特征图输入到MCA单元中，通过深度可分离卷积模块和自注意力空间金字塔池化模块捕捉特征图中不同窗口大小和尺度的特征，引入SE模块关注重要特征；采用上采样模块进行上采样，通过长程残差连接得到长程残差后的特征图，将长程残差后的特征图继续输入上采样模块恢复到初始尺寸，输出预测图片。本发明提高了模型的特征信息提取能力，在海陆分割任务中实现了狭长水域的正确分割，减少了低区别度区域的分割错误，提升了整体分割的精确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN119888028A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510361546.8
申请日：2025-03-26
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种聚焦面部的数字人体重建方法，涉及数字人重建技术领域，包括对人脸识别到的人脸区域依次进行超分处理、语义分割，得到当前人脸RGB图像帧；根据初始化参数、当前RGB图像帧的表情参数，基于多层感知机得到当前RGB图像帧对应头部网格的高斯基元的新参数；通过最小化损失的训练策略，优化当前RGB图像帧对应头部网格的高斯基元的参数，迭代处理其他RGB图像帧，组合优化后的所有高斯基元，得到重建的数字头部；根据重建的数字头部和重建的数字人体渲染得到聚焦面部的人体图像。本发明不仅关注了人体整体的重建，而且对脸部的高精度重建进行了强化，在后续渲染中能够呈现出流畅且逼真的人体动画效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119784974A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411879003.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T17/20 , G06N3/0442 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提出了一种基于大脑EEG信号的高质量3D Mesh重建方法，能够将脑电图信号快速、高效地转换为高保真的三维网格模型。首先，EEG编码器从EEG信号中提取时域和频域特征，增强信号的表示能力。然后，该时频嵌入被输入至由EEG引导的两阶段图像生成模块，生成高质量的二维图像。最后，通过多视角扩散模型和稀疏视图重建技术，利用生成的二维图像作为输入，快速完成三维网格的重建。该方案有效解决了EEG信号转换为三维对象的技术难题，并在脑电信号处理与三维重建领域取得了重要突破，能够为认知科学、心理学和神经科学领域的研究提供新的视角和工具。
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公开(公告)号：CN117726550A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410179633.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种多尺度门控注意力遥感图像去雾方法和系统，属于图像处理技术领域，包括：构建一个包含多空间分辨率、多复杂地形的遥感图像数据集；构建适用于多空间分辨率、多复杂地形的遥感图像去雾模型；将构建的遥感图像数据集输入到遥感图像去雾模型中进行训练得到训练模型；将需要进行去雾处理的遥感图像输入到训练模型中进行去雾处理。本发明的多尺度融合模块实现了浅层的语义信息与深层的局部信息结合，能够有效减少卷积过程的信息损失并提升模型的稳定性，多通路卷积相结合的方式也能够保证模型在对多空间分辨率的遥感影像去雾时避免过拟合，影响去雾性能。
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公开(公告)号：CN117372644A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311363583.X
申请日：2023-10-20
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T17/10 , G06T15/20 , G06T7/77 , G06T7/80 , G06T3/02 , G06T3/4053 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0499 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于周期隐式表示的三维内容生成方法。首先，采用具有周期性激活函数的全连接SIREN网络结合仿射变换操作，为场景中包括背景在内的各个对象创建一个以潜在编码z为条件的三维神经特征场，这不仅保证了合成图像的高保真度，还鼓励了多视角一致性；其次，将这种组合特征场景表示合并至生成模型中，进一步允许了合成图像的可控性。此外，体渲染技术与神经渲染器的有效结合，能够高效地将分辨率较低的中间特征图像映射上采样到更高分辨率的RGB图像，进而提高整体的渲染效率。本发明的感知图像合成方法克服了现有的三维监督需要，实现了从非结构化和无位姿信息的二维图像集合中学习无监督的神经场景表示。
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公开(公告)号：CN119478255A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510046884.2
申请日：2025-01-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T17/00 , G06T15/20 , G06T19/20 , G06V10/75 , G06T3/02 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于3D高斯飞溅的动态水体生成方法及系统，属于图像处理领域，其中，方法包括：步骤一、根据多视图的水体图片通过3D飞溅生成三维水体模型；步骤二、通过交点概念确定内部填充区域，对三维水体模型内部进行粒子填充，得到用于动态化的三维水体模型；步骤三、通过光滑粒子流体动力法求解描述流体运动的偏微分方程，对三维水体模型进行物理集成，重建动态模型并得到水体流动效果。本发明能够根据不同角度下的二维水体图片生成动态三维水体；通过将3D高斯与光滑粒子流体动力学结合，赋予水体物理属性，赋予水体模型物理运动属性。
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公开(公告)号：CN117726550B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410179633.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种多尺度门控注意力遥感图像去雾方法和系统，属于图像处理技术领域，包括：构建一个包含多空间分辨率、多复杂地形的遥感图像数据集；构建适用于多空间分辨率、多复杂地形的遥感图像去雾模型；将构建的遥感图像数据集输入到遥感图像去雾模型中进行训练得到训练模型；将需要进行去雾处理的遥感图像输入到训练模型中进行去雾处理。本发明的多尺度融合模块实现了浅层的语义信息与深层的局部信息结合，能够有效减少卷积过程的信息损失并提升模型的稳定性，多通路卷积相结合的方式也能够保证模型在对多空间分辨率的遥感影像去雾时避免过拟合，影响去雾性能。
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