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公开(公告)号：CN114743013A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210307718.X
申请日：2022-03-25
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 北京邮电大学
IPC分类号： G06V10/40 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/00 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明提供一种局部描述子生成方法、装置、电子设备和计算机程序产品，所述方法包括：生成跨域数据集，跨域数据集包括多对图像对；根据跨域数据集的尺度特征图，获取特征级域自适应监督信息；根据特征级域自适应监督信息的密集描述子，获取像素级跨域一致性监督信息和描述子损失信息；基于特征级域自适应监督信息、像素级跨域一致性监督信息和描述子损失信息的结合，确定总损失，总损失用于网络的监督训练，获取局部描述子。本发明可增强局部描述子的不变性和鲁棒性，提高描述子在图像匹配任务上的精度。
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公开(公告)号：CN113357512B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110481407.0
申请日：2021-04-30
申请人： 之江实验室 , 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明公开了一种面向三维重建的物体多角度图像自动采集装置及系统，装置包括：俯仰模块、升降模块、旋转模块、支撑模块；俯仰模块包括分别与连杆机构和升降模块连接的舵机，连杆机构与摄像头一端活动连接，摄像头另一端与升降模块活动连接，图传模块与摄像头连接；旋转模块包括分别与支撑模块固定连接的内圈台面、步进电机，小齿轮设置在步进电机上，大齿轮与小齿轮啮合，外圈台面与大齿轮固定连接，餐桌轴承分别与外圈台面、内圈台面连接，旋转模块步进电机驱动器分别与驱动步进电机、旋转模块单片机控制板和旋转模块电池连接；升降模块分别与俯仰模块和外圈台面连接。系统：包括采集装置和软件控制模块，软件控制模块用于控制采集装置。
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公开(公告)号：CN109242855B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810794383.2
申请日：2018-07-19
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于多分辨率三维统计信息的屋顶分割方法、系统及设备，旨在提供一种快速、鲁棒的屋顶分割方法。本发明的屋顶分割方法包括：从多视角航拍图像获取高精度深度及稠密三维点云信息；根据三维点云信息提取不同分辨率的三维点云特征统计信息，利用全局能量优化对三维点云场景进行语义分类，得到建筑物的点云；将建筑物的点云作为初始先验，对多视角航拍图像进行精细建筑物分割；基于深度信息的建筑物过渡区域计算，从精细建筑物分割结果中去除建筑物侧面对精细屋顶分割的干扰，得到精细屋顶分割结果。本发明实现了快速、鲁棒、通用地进行屋顶分割，而且有效去除了建筑物侧面过渡区域的影响，提高了分割精细度。
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公开(公告)号：CN105608684A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610143582.8
申请日：2016-03-14
申请人： 中国科学院自动化研究所
CPC分类号： G06T5/002 , G06T5/10 , G06T2207/20028 , G06T2207/20192
摘要： 本发明公开了一种双边数字图像滤波器的加速方法和系统，其中，该方法至少包括：根据原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数生成截断空间核函数和颜色核函数；利用最优N项逼近生成截断空间核函数和颜色核函数在哈尔正交基上和截断三角函数正交基上的最优N项逼近，并以所得到的最优N项逼近来代替原始双边数字图像滤波器的空间核函数和颜色核函数；利用维数提升方法来将由截断空间核函数和颜色核函数的最优N项逼近所定义出的二维数字图像滤波器变为一个定义在三维空间中的数字图像滤波器；利用三维核滤波器来快速计算定义在三维空间中的数字图像滤波器。通过本发明，解决了将双边数字图像滤波器的计算复杂度降为线性计算复杂度的技术问题。
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公开(公告)号：CN102496177A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110398914.4
申请日：2011-12-05
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06T13/20
摘要： 本发明涉及一种三维水墨动画的制作方法，包括步骤：(1)多边形动画解析，以动画中的多边形曲面作为发射源发射流体；(2)建立水墨动画的网格颗粒混合形态，通过颗粒来表现溶液中的水墨颗粒，网格来表现溶解水墨颗粒的溶剂，利用网格流体的解算求得的速度场来驱动水墨颗粒的运动；(3)实时为水墨动画添加动态交互；(4)水墨颗粒的渲染和动画图像的显示。本发明能够以实时的、逼真的动画显示水墨扩散及动态的体感交互碰撞等效果，同时可以为不同的多边形动画添加水墨扩散效果，提高三维水墨动画制作的效率及互动游戏体验的真实性。
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公开(公告)号：CN102157009A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110135899.4
申请日：2011-05-24
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06T13/40
摘要： 本发明是基于运动捕获数据的三维人体骨架运动编辑方法，是分析判断待运动片段联接点状态的相似性，决定是否添加过渡运动片段；消除运动片段间的相对位置差之后，将多个运动素材片段联接成为满足需求的新运动片段；在连接的过程中，会因运动片段首尾动作姿态的不一致而产生跳变，此处使用过渡函数，使得片段之间衔接处的过渡平滑自然；过渡函数的使用又会使运动中出现滑步现象，此时将运动捕获数据中固定的骨架模型层级结构打散重建，再应用反向运动学原理，将滑步消除。重新建立的骨架模型层级结构同时还被用于根据需要调整角色模型的运动朝向。最后对不同类型运动进行联合编辑，大大扩展了所生成新运动种类的丰富性与多样性。
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公开(公告)号：CN105469369A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510872635.5
申请日：2015-11-27
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06T5/00
CPC分类号： G06T5/002 , G06T2207/10004 , G06T2207/20021 , G06T2207/20192
摘要： 本发明公开了一种基于分割图的数字图像滤波方法和系统，其中，该方法包括步骤1：获取数字图像的超像素分割块；步骤2：在超像素分割块内进行聚合运算；步骤3：进行相邻超像素分割块之间的聚合运算；步骤4：计算相邻超像素分割块之间的加权平均。其中，步骤2具体包括：从超像素分割块内提取出最小生成树，并沿着最小生成树，在超像素分割块内进行聚合运算。步骤4具体包括：在数字图像上选定一窗口，根据窗口覆盖超像素分割块的面积，来计算超像素分割块间加权平均的权重，并对步骤3所得的结果进行加权平均。通过本发明，至少部分地解决了如何抑制纹理的技术问题。
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公开(公告)号：CN102930583B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201210394304.1
申请日：2012-10-17
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 北京中科盘古科技发展有限公司
IPC分类号： G06T13/00
摘要： 本发明公开了一种液滴效果的互动式模拟方法主要步骤为：S1、根据给定的液滴的初始状态参数求解该液滴的运动方程；S2、计算所述液滴表面的表面张力；S3、根据计算所述液滴的运动方程和表面张力得到的液滴位置信息构建液滴的表面；S4、保存液滴表面的信息，并对液滴表面信息进行插值；S5、渲染所述液滴表面。本发明利用图形处理器精确求解液滴控制方程，从而达到实时模拟的效果，将方程的求解与绘制结合在一起，提高了液滴模拟的效率，此外，本发明能够同时适用于大比例液体现象及小比例液滴现象的模拟，其中液滴现象包括水滴、油滴及水彩等。
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公开(公告)号：CN114863131A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210579586.6
申请日：2022-05-25
申请人： 之江实验室 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06V10/44 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及计算机视觉和人工智能领域，具体涉及一种基于三条带注意机制的特征图加权方法和装置，旨在提高深度学习网络特征提取的有效性。本发明提出了一种新的注意力加权机制，它通过加权操作增加特征图的表现力，关注重要特征而抑制非重要特征。首先，采取全局池化操作将原始特征图分离成列条带、行条带和通道条带；其次，对每个条带都采取压缩和扩张的一系列加权操作；然后，将所有的加权后的三个条带分别扩充到原始的特征图尺寸大小，并将这三个加权后的特征图进行相加，随后进行非线性处理。最后，将所得到的加权特征图和原特征图相乘，并将结果作为后续的输入。本发明提出的基于三条带注意机制的特征图加权方法提高了特征图的有效性。
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公开(公告)号：CN111914946A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010835090.1
申请日：2020-08-19
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种针对离群点移除方法的对抗样本生成方法、系统和装置，旨在解决现有的基于深度学习的分类模型训练所采用的对抗样本无法在移除离群点的方法下使图像分类出错，导致训练出的分类模型鲁棒性差精确度低的问题。本发明包括：获取带有类别标签的训练数据集，将三维点云数据输入分类模型并计算分类损失，分别计算分类损失关于三维点云数据的梯度和关于移除离群点的三维点云数据的梯度，并将两种梯度融合乘以缩放因子生成融合扰动，将融合扰动施加到三维点云数据中反复迭代生成对抗样本。本发明生成的对抗样本在移除离群点的情况下仍然能造成图像分类错误，提高了训练出来的模型的鲁棒性和分类精确度。
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