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公开(公告)号：CN112836618B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110118997.0
申请日：2021-01-28
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
摘要： 本发明提供一种三维人体姿态估计方法及计算机可读存储介质，方法包括：采用人体检测网络从原始图像中获取单人图像并做标准化处理；使用二维姿态估计方法从单人图像中预测关键点的二维坐标；将二维坐标生成三维坐标，包括：使用三维姿态生成器预测关键点的第一三维坐标；根据人体关节的对称结构将所述二维坐标作对称处理，再使用三维姿态生成器预测关键点的第二三维坐标；第一三维坐标和第二三维坐标分别与对应的标签计算差值，结果求和用于反向传播，得到三维人体姿态估计。充分利用了人体关键点间的连接关系及对称关系，能够达到优化预测结果的目的；同时在原有数据集的基础上，实现了训练数据的扩充，增强了模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112098337B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202010896214.7
申请日：2020-08-31
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
摘要： 本发明公开了一种一种高分辨率光谱图像快速获取装置及方法，该装置包括照明光源、物镜、分光镜、单次拍摄光谱图像获取组件、基准图像获取组件，其中：所述物镜用于对准待测样本，所述照明光源用于将照明光投射到所述待测样本上以使得所述待测样本经过所述物镜放大，放大后的光经过所述分光镜以分为两部分光，其中一部分光进入所述单次拍摄光谱图像获取组件以获取所述待测样本的低分辨率光谱立方体，另一部分光进入所述基准图像获取组件以获取高分辨率光谱立方体。本发明能够快速获取高分辨率光谱图像，从而加快将光谱图像用于医疗诊断的进程。
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公开(公告)号：CN116503825A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310366203.1
申请日：2023-04-07
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/764
摘要： 一种自动驾驶场景下基于图像与点云融合的语义场景补全方法，包括如下步骤：将图像与点云数据作为输入，经过搭建的语义场景补全网络，将图像与点云信息进行融合，并通过最小化目标损失函数对网络进行训练；将来自采集设备的图像与点云数据输入到训练好的网络中，得到场景中各个物体的语义分割结果以及场景补全结果。本方法能够提升自动驾驶场景下语义场景补全任务的分类正确率和定位准确率，还具有成本低，鲁棒性高，操作便捷等优点。
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公开(公告)号：CN116152440A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310258739.1
申请日：2023-03-06
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
摘要： 本发明公开了一种基于神经辐射场的动态人体重建方法，包括如下步骤：S1、建立基于神经辐射场的动态人体重建网络，该动态人体重建网络包括用于获取动作场的动作分支和用于获取神经辐射场的重建分支；S2、使用人体参数化模型初始化指定静息姿势下的动作分支和重建分支；S3、以给定姿势和给定相机内外参数下的真实图像为监督信号，以真实图像与合成图像间的最小均方误差为损失函数，同时训练动作分支和重建分支；S4、向完成训练的动态人体重建网络输入新的人体姿势和相机位姿，渲染合成新姿势下任意视点人体图像。
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公开(公告)号：CN111652800B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010367029.9
申请日：2020-04-30
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
IPC分类号： G06T3/40 , G06T5/00 , G06V10/762
摘要： 本发明提供一种单张图像超分辨的方法及计算机可读存储介质，方法包括：对单张低分辨率图像进行上采样得到第一高分辨率图像；将所述第一高分辨率图像分割成多个小图像块，逐一计算每个所述小图像块的平均梯度及结构张量，并通过结构张量判定小图像块属于平滑块还是非平滑块；获取所有属于非平滑块的小图像块的位置并根据位置通过聚类方法得到非平滑区域，单张低分辨率图像的其余区域为平滑区域；对非平滑区域采用滑窗取样的方式对所有像素点多次取样进行重建得到第二高分辨率图像对应位置的第一对应区域；对平滑区域的边缘处做平滑处理得到第二高分辨率图像的对应位置的第二对应区域；第一对应区域和第二对应区域拼接得到第二高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN113034455B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202110287897.0
申请日：2021-03-17
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 一种平面物件麻点检测方法，包括如下步骤：S1：将黑白条纹结构光打在待检测的平面物件上；S2：使用工业相机拍摄条纹照射在物件上的部分；S3：位移物件或相机使条纹遍历整个物件的麻点并同时进行拍摄；S4：对图像进行目标检测网络的通道堆叠和下采样，使得图像的尺寸下降；S5：训练网络对通道的数量进行压缩和滤除，筛掉对检测结果预测影响较小的通道；S6：将图像序列输入至目标检测网络进行麻点检测；S7：融合检测结果，得到整个物件上的麻点检测结果。该方法凸显了麻点凹凸性，一定程度上消除细小灰尘，平面磨砂对检测结果的影响，无需系统标定，对条纹的间距要求低，鲁棒性较高，不需要生成无缺陷物件标准模板。
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公开(公告)号：CN108961392B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201810619646.6
申请日：2018-06-13
申请人： 清华大学深圳研究生院
摘要： 本发明公开了一种三维样本的图像重构方法，包括：利用FPM平台分别采集所述三维样本由光源阵列中各个光源入射光条件对应的图像实际值gn(x，y)；结合光束传播法获得通过所述FPM平台采集的所述三维样本的图像估计值建立由图像实际值gn(x，y)与图像估计值之间的差别构成的损失函数；根据所述损失函数求得所述三维样本的各层更新梯度；根据各层更新梯度对所述三维样本进行迭代更新，得到最终的三维样本图像。本发明提出的三维样本的图像重构方法，降低了算法的时间复杂度，能够高效地恢复高分辨率、大视场、低噪声的三维样本。
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公开(公告)号：CN111172033B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010101976.3
申请日：2020-02-19
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
摘要： 一种肿瘤体外模型制造装置和方法，该制造装置中，在第一级乳化装置将载有实体瘤上皮细胞的细胞外支架材料在微流控微管内乳化分散成细胞外支架材料微滴，经胶凝后得到载有实体瘤内皮细胞的细胞外支架材料微球，在第二级乳化装置将上一级乳化后的微球外包裹一层肌成纤维细胞或平滑肌细胞的细胞外支架材料外层，从而乳化生成单分散的肿瘤细胞‑细胞外支架材料微球，在微流控微管内间距分布；生物打印平台，用于将肿瘤细胞‑细胞外支架材料微球打印在生物芯片上的独立培养腔中，经培养成为肿瘤体外模型。本发明可更好地还原天然器官的微组织结构，有利于获得均一且结构可控的体外模型，并可具备高通量药物检测的能力。
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公开(公告)号：CN114638862A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210297392.7
申请日：2022-03-24
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/70 , G06V10/62 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V20/30 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种视觉跟踪方法及跟踪装置，方法包括：实时获取包含目标人物的待测视频；构建跟踪网络并用采集的行人视频数据集训练所述跟踪网络，所述跟踪网络基于对比学习结构使用特征池结构更新模板特征；用训练好的跟踪网络确定所述待测视频中的目标人物的目标人物框，得到跟踪结果。通过增加特征池结构，优化模板分支的特征，特征池能够在低时间复杂度动态更新模板，更好地匹配后续帧特征，有效降低累计误差，缓解跟踪框漂移问题；特征池结构能够让跟踪网络模型在长时序列跟踪保持稳定，提高跟踪方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113095254B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110422052.8
申请日：2021-04-20
申请人： 清华大学深圳国际研究生院
摘要： 本发明提供一种人体部位关键点的定位方法及系统，其方法包括：S1.对包含人体部位的图像进行预处理；S2.将所述步骤S1预处理后的图像输入至卷积神经网络分支获取关键点热力图，并对所述关键点热力图进行解码获得关键点的初始坐标；通过连接层将所述卷积神经网络分支中各阶段的特征图进行卷积获得对应的各阶段的中继热力图，并将所述各阶段的中继热力图进行编码和解码生成对应的各阶段的节点特征和中继关键点坐标；将所述各阶段的节点特征和中继关键点坐标分别输入至所述图卷积神经网络分支中对应的各阶段，以获得关键点的坐标补偿；S3.根据所述关键点的初始坐标和所述关键点的坐标补偿计算获得关键点的最终坐标。该方法和系统能够提高人体部位关键点的检测精度。
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