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公开(公告)号：CN114020925B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202111240964.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于FCA的航空发动机叶片本体构建方法和系统，包括：构建以航空发动机叶片制造领域的主题词表和文本集为数据源的形式背景；将形式背景转换为概念格；概念格中抽取概念、属性和实例组织成航空发动机叶片本体。本发明通过FCA方法将两者结合起来，从而兼顾效率与准确率。为了进一步提高本体的完整性与准确率，可以经过多次FCA迭代构造本体。在整个构造环节增加本体质量评估环节可以有效提高本体的完整性与准确率。在该环节需要对构造的本体进行质量评估，对构造的本体进行评价，对不符合要求的本体进行修改后再进行下一轮迭代。经过多次迭代可以达到较好的效果。
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公开(公告)号：CN118262002A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410479498.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种神经渲染新视图合成方法、装置、介质及计算机设备，该方法包含对采集的原始视频的每一帧图像进行一筛选处理，以提取关键帧构建输入数据集、以及取得初始相机位姿信息；将所述输入图像集、所述初始相机位姿信息输入至神经辐射场网络，训练优化神经辐射场网络与相机位姿，所述神经辐射场网络输出任意视角下的渲染图像。该方法实现了渲染结果真实感高且输入数据低门槛的新视图合成。
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公开(公告)号：CN113744166A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110947163.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于浑浊水下鱼类图像增强的网络训练方法，该方法包括：S1、获得经图像增强的训练集，其中，样本的原始图像为浑浊水下鱼类图像，样本的标签图像是利用多种图像增强方式对原始图像处理后得到的增强图像；S2、使用训练集对循环生成对抗网络进行多轮训练，其中，在每轮训练中，根据样本的原始图像生成浑浊图像以及根据样本的标签图像生成增强图像，并基于包含生成对抗损失、循环一致性损失和视觉感知损失的总损失更新循环生成对抗网络的参数，并在一轮训练结束时根据相应的评价指标选择性地使用当前根据原始图像提取的增强图像更新训练集的标签图像。利用本发明的方法，能够高效便捷获得更清晰的水下鱼类图像。
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公开(公告)号：CN115222762A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210785154.0
申请日：2022-06-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种绿幕抠像方法、装置，所述方法包括构建绿幕抠像数据集和绿幕背景数据集；从所述绿幕抠像数据集中随机选取第一前景图像、以及所述第一前景图像对应的第一Alpha图像，从所述绿幕背景数据集随机选取绿幕背景图像；将所述第一前景图像、所述第一Alpha图、所述绿幕背景图像合成，生成初始绿幕图像；利用所述初始绿幕图像生成目标绿幕背景图像；利用所述初始绿幕图像与所述目标绿幕背景图像，输入至深度学习模型中进行训练，输出第二前景图像以及所述第二前景图像对应的第二Alpha图像。该方法能够自动且实时实现绿幕抠像处理，不需要人工参与，且有效的去除绿色溢出现象，达到视觉上更为逼真的效果。
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公开(公告)号：CN113744416A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110900922.8
申请日：2021-08-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于遮罩的全局点云滤波方法、设备和存储介质。本发明的方法包括：确定能够包围目标点云中所有点的包围盒，对其划分形成多个体素格；基于坐标将所述目标点云中的每个点分入相应的体素格，遍历所有体素格，确定每个体素格的连通域属性；基于设定的连通域阈值，确定满足所述阈值的体素格，形成遮罩；根据遮罩的位置对所述目标点云进行滤波。本发明通过对三维点云全局信息的考察，自适应得到体素格划分，进而根据自定义的连通域获得遮罩，用来描述点云的全局空间拓扑信息，根据该拓扑信息进行滤波。该方法针对空间疏密程度有较大差异的点云效果更好，可以有效去除原始点云中的离群点，并且较好保持点云的细节信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113744416B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202110900922.8
申请日：2021-08-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于遮罩的全局点云滤波方法、设备和存储介质。本发明的方法包括：确定能够包围目标点云中所有点的包围盒，对其划分形成多个体素格；基于坐标将所述目标点云中的每个点分入相应的体素格，遍历所有体素格，确定每个体素格的连通域属性；基于设定的连通域阈值，确定满足所述阈值的体素格，形成遮罩；根据遮罩的位置对所述目标点云进行滤波。本发明通过对三维点云全局信息的考察，自适应得到体素格划分，进而根据自定义的连通域获得遮罩，用来描述点云的全局空间拓扑信息，根据该拓扑信息进行滤波。该方法针对空间疏密程度有较大差异的点云效果更好，可以有效去除原始点云中的离群点，并且较好保持点云的细节信息。
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公开(公告)号：CN113744166B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110947163.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T5/20 , G06T5/40 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种用于浑浊水下鱼类图像增强的网络训练方法，该方法包括：S1、获得经图像增强的训练集，其中，样本的原始图像为浑浊水下鱼类图像，样本的标签图像是利用多种图像增强方式对原始图像处理后得到的增强图像；S2、使用训练集对循环生成对抗网络进行多轮训练，其中，在每轮训练中，根据样本的原始图像生成浑浊图像以及根据样本的标签图像生成增强图像，并基于包含生成对抗损失、循环一致性损失和视觉感知损失的总损失更新循环生成对抗网络的参数，并在一轮训练结束时根据相应的评价指标选择性地使用当前根据原始图像提取的增强图像更新训练集的标签图像。利用本发明的方法，能够高效便捷获得更清晰的水下鱼类图像。
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公开(公告)号：CN115359138A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210990245.8
申请日：2022-08-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种绿幕抠像方法，所述方法包括：S1、获取待处理的RGB色彩空间的原始绿幕图像；S2、在RGB色彩空间中对待抠像的原始绿幕图像进行色度抠像处理以获得原始绿幕图像的第一阿尔法值图；S3、将RGB色彩空间的原始绿幕图像转换到XYZ色彩空间，并在XYZ色彩空间中对原始绿幕图像进行色度抠像处理以获得原始绿幕图像的第二阿尔法值图；S4、将原始绿幕图像的第一阿尔法值图、第二阿尔法值图进行融合得到原始绿幕图像的第三阿尔法值图；S5、基于步骤S4融合得到的第三阿尔法值图为原始绿幕图像添加阿尔法通道以生成第一前景图像。
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公开(公告)号：CN114020925A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111240964.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于FCA的航空发动机叶片本体构建方法和系统，包括：构建以航空发动机叶片制造领域的主题词表和文本集为数据源的形式背景；将形式背景转换为概念格；概念格中抽取概念、属性和实例组织成航空发动机叶片本体。本发明通过FCA方法将两者结合起来，从而兼顾效率与准确率。为了进一步提高本体的完整性与准确率，可以经过多次FCA迭代构造本体。在整个构造环节增加本体质量评估环节可以有效提高本体的完整性与准确率。在该环节需要对构造的本体进行质量评估，对构造的本体进行评价，对不符合要求的本体进行修改后再进行下一轮迭代。经过多次迭代可以达到较好的效果。
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公开(公告)号：CN115457266A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211029515.5
申请日：2022-08-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于注意力机制的高分辨率实时自动绿幕抠像方法和系统，包括：通过深度学习的方法，结合特征提取模型和注意力机制去除人工调节的参与，实现自动化处理。通过采用轻量级编码器模型和先在低分辨率下进行绿幕抠像再通过高分辨率处理模块恢复原始分辨率的方法来实现。为了达到更加精细的抠像效果，采用跳跃连接的方式来缓解低级特征丢失的现象。并通过采用专门的绿幕抠像数据集来进行网络模型的训练，使得特征提取模块同样学习去除绿色溢出的相关特征。
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