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公开(公告)号：CN101276477A
公开(公告)日：2008-10-01
申请号：CN200810106664.0
申请日：2008-05-14
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06T13/00
摘要： 基于卡通片的高质量线结构提取方法，属于图像处理技术领域，该方法包含如下步骤：a.图像预处理：利用双线性滤波方法去除图像噪声；b.线结构增强：通过与二阶高斯模板卷积的方法对线结构进行增强；c.通过对增强后的图片进行非极大值抑制，获取一个个孤立的线点；d.线结构获取：利用最好最优先的思想，选择响应最大的点作为初始扩展点并向两边扩展以得到一条条的线结构；e.根据语义信息对结果进行修复。本方法能够得到更加具有语义信息的矢量无素，在卡通片矢量化的过程中能够提高帧间连续性和帧间关联的质量。
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公开(公告)号：CN101246592A
公开(公告)日：2008-08-20
申请号：CN200810102127.9
申请日：2008-03-18
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 彩色光栅图像或视频的矢量化方法，属于视频图像处理技术领域，本方法按照以下步骤进行操作，a.首先将图像或视频按颜色信息分割为四连通区域；b.计算分割区域的亚像素精度公共边界；c.然后确定边界上的节点，包括两个以上区域的公共边界点和边界上的局部曲率极值点；d.对节点之间点序列做样条曲线和直线拟合；e.用得到的曲线和直线表示矢量化区域的边界；f.用颜色模型表示矢量化区域的颜色；g.得到矢量化的图像或视频。该矢量化方法克服了传统应用的图像或视频矢量化方法的不足，本发明矢量化结果能自动快速将光栅图像或视频获得好的矢量化效果，并能对卡通图片和动画得到高质量、低存储的矢量化结构。
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公开(公告)号：CN110415328B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN201810388212.X
申请日：2018-04-26
申请人： 清华大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06T17/00 , G05D1/242 , G05D1/43 , G05D1/243 , G05D1/644 , G01S13/86 , G01S17/86 , G05D109/10
摘要： 本发明涉及一种三维场景图生成方法、装置和机器人，该方法包括：获取三维场景的深度图像帧序列和雷达数据帧序列；将所述深度图像帧序列和所述雷达数据帧序列同步，得到同步数据帧序列；确定所述同步数据帧序列中相邻同步数据帧之间的相对位姿数据；根据所述同步数据帧序列和所述相对位姿数据，创建多个三维子场景；将所述多个三维子场景融合为三维场景图。本申请方案根据同步数据帧中的图像颜色数据、图像深度数据和三维场景的雷达数据，提高了确定同步数据帧的位姿数据的准确性。
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公开(公告)号：CN116228972A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310086735.X
申请日：2023-01-16
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种三维场景理解方法和装置，包括：获取三维场景下的目标三维点云图；对目标三维点云图进行体素化操作，得到目标三维点云图对应的体素特征；利用卷积神经网络对体素特征进行特征提取，得到目标三维点云图对应的三维场景特征；采用全连接层对三维场景特征进行变换，得到目标三维点云图的理解结果；其中，卷积神经网络，是在添加了长距离池化模块的稀疏卷积神经网络的基础上训练的。本发明长距离池化模块能够增大感受野并且引入更大的非线性操作，在增加极小参数量和计算量的前提下，提升网络的三维场景理解能力。
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公开(公告)号：CN113160296B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110348718.X
申请日：2021-03-31
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供一种基于可微渲染的振动液滴三维重建方法及装置，该方法包括：根据输入的相机参数建立可微的渲染模型；将输入的多视角液滴振动视频转换为同一时刻的多视角图像，对所述多视角图像做边缘提取；初始化液滴的三维模型，通过可微渲染模型得到对应的渲染图像；计算所述渲染图像和所述多视角图像间的损失函数值，反向传播到液滴的三维模型参数中，进行模型参数更新。该方法考虑到了液滴特征点不明显和振动快速的特点，用可微渲染结合物理模型描述，能够使液滴的三维模型在多个视角下和拍摄图像一致，达到了较快的重建速度和准确的重建精度。
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公开(公告)号：CN115761112A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211313699.8
申请日：2022-10-25
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06F17/11 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种三维表面重建方法、装置、电子设备及存储介质，其中的方法包括：确定目标三维场景对应的多个不同尺度的体素网格，体素网格中的每一体素均包含一个基函数；根据体素网格对应的三维点云数据，获取与体素网格对应的基函数参数、法向数据以及目标标量；基于基函数参数、法向数据以及目标标量，确定基函数对应的基函数系数；根据基函数及其对应的基函数系数，对目标三维场景的三维表面进行重建。该方法能够最大限度尊重三维点云数据的三维位置信息，从而使得重建尽可能的精确，克服了现有技术中三维表面重建效率低下且重建结果精度不高的缺陷，实现了三维表面的快速重建。
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公开(公告)号：CN115457121A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210901785.4
申请日：2022-07-28
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供一种虚拟兴趣点感知的虚拟现实重定向行走方法及系统，包括：获取用户位姿、指定物理目标点和曲率增益数据，计算偏转方向更改点；通过所述偏转方向更改点进行偏转重置改变用户偏转方向，偏转方向后根据曲率增益在物理空间中曲线行走；在物理空间曲线行走过程中，计算出偏转重置后到达虚拟兴趣点最大步行距离；按照所述最大步行距离行走，经过虚拟兴趣点到达指定物理目标点。本发明解决了现有虚拟现实设备重定向行走方法无法指定物理路径点的问题，实现减少重置次数，延长重置发生位置与虚拟兴趣点之间的行走距离。
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公开(公告)号：CN112966327B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110287645.8
申请日：2021-03-17
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/13 , G06K9/62 , G06T17/00 , G06F111/04
摘要： 本发明提供一种基于空间关联关系的三维室内场景生成方法及系统，该方法包括：获取多个三维空间模型实例；根据预设先验度量，对所述多个三维空间模型实例进行空间关联关系划分，得到由三维空间模型实例构建的多个功能区；根据预设先验模板，对所述多个功能区进行布局，生成对应的三维室内场景。本发明通过结合完全空间随机性测试，测量三维室内场景中每个家具对象之间的空间关系强度，从而根据该空间关系强度，将各个家具的三维空间模型实例构建为更合理的功能区，并通过预设的离散关联关系，对功能区中的家具对象进行快速布局，从而生成更为准确三维室内场景。
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公开(公告)号：CN113127248B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110360990.X
申请日：2021-04-02
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供一种面向机器人ROS程序的自动崩溃恢复方法和系统，其中恢复方法包括：在目标程序运行时，监测目标程序运行状态、定时设置检查点并记录关键信息及接收的信息；当监测到所述目标程序崩溃时，使机器人进入安全状态、使所述目标程序进入隔离状态、并执行崩溃恢复操作；所述崩溃恢复操作包括：重启所述目标程序，基于所述检查点恢复关键信息，并将所述目标程序重放在最后一次设置检查点后接收的信息。本发明提出了面向机器人ROS程序的自动崩溃恢复方法，利用程序隔离技术，可以防止ROS程序在恢复过程中与其他程序相互影响，防止恢复失败；利用检查点和消息重放相结合的技术，可正确高效地恢复不同类型的ROS程序。
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