基于聚合膨胀卷积网络的图像去模糊方法

    公开(公告)号:CN108376387B

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN201810008937.1

    申请日:2018-01-04

    申请人: 复旦大学

    IPC分类号: G06T5/00 G06N3/08 G06N3/04

    摘要: 本发明属于计算机数字图像处理技术领域,具体为一种基于聚合膨胀卷积网络的图像去模糊方法。本发明包括构建深度神经网络:基于条件对抗生成网络,包含生成器与鉴别器,生成器结构使用堆叠的自编码器模块,自编码器模块使用自编码器结构与跳跃连接,在构建模块上使用残差模块,残差模块使用残差网络以及多路聚合膨胀卷积,鉴别器使用5层卷积神经网络;训练深度神经网络:使用公开的、真实场景下的模糊图像数据集,利用图像内容损失函数与对抗损失函数,训练前一步中构建的深度神经网络;利用训练好的网络模型对模糊图像进行去模糊处理。本发明方法能够保证去模糊效果,并快速高效地将模糊图像恢复成清晰图像,可极大地提高图像去模糊的效率。

    一种脑波驱动的交互绘画创作装置

    公开(公告)号:CN117656698A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311566268.7

    申请日:2023-11-23

    申请人: 复旦大学

    IPC分类号: B44D3/00 G06F3/01

    摘要: 本发明属于智能化绘画创作技术领域,具体为一种脑波驱动的交互绘画创作装置。该装置包括脑波传感检测模块、蓝牙传输模块、人机交互模块、电机控制驱动模块;用于读取脑波信号的脑波传感检测模块,用于接收和发送脑波信号的蓝牙传输模块,用于人机交互进行绘画的模块,用于控制前述模块工作的电机控制驱动模块,本装置做成头戴式,使用时佩戴在使用者头部,实时读取其脑电波信号,经由蓝牙信号将使用者精神集中度动态转化,控置装置上的“旋转盘”,实现个性化、可视化的人机交互绘画创作。该装置可广泛运用于艺术创新、AI耦合训练、冥想禅修等领域。

    机器人实现拟人表情的方法

    公开(公告)号:CN101751852A

    公开(公告)日:2010-06-23

    申请号:CN200810203598.9

    申请日:2008-11-28

    申请人: 复旦大学

    IPC分类号: G09G3/32

    摘要: 一种机器人实现拟人表情的方法,在所述机器人的面部设置若干LED点阵模块,这些所述LED点阵模块用于分别显示代表机器人面部不同部位的图形,通过一个显示控制装置以扫描方式控制该些所述LED点阵模块所显示的图形,在机器人的面部形成拟人的静态表情或者动态表情。本发明实现方法简单,成本低,显示表情丰富,适用于机器人和拟人玩具等行业。

    智能学习、娱乐机器人玩伴

    公开(公告)号:CN101036838A

    公开(公告)日:2007-09-19

    申请号:CN200710039652.6

    申请日:2007-04-19

    申请人: 复旦大学

    IPC分类号: A63H13/00 A63H30/00

    摘要: 本发明属于机器人技术领域,具体涉及一种具备丰富的运动自由度、并能智能控制的机器人,是一种与智能机器人紧密结合的新型学习、娱乐平台。机器人本体结构包括头颈、手臂、躯体、底座等结构,具备9个独立的运动自由度。系统采用PID反馈控制,能够精确控制伺服电机的速度,从而控制各关节的速度、方向和位置。这是一个标准的机器人学习和游戏操作交互平台,能够运行多种不同的、能和这个控制台的标准接口相兼容的应用程序,主要包括学习、游戏程序和机器人本身的学习程序。本发明将移动式的拟人机器人与学习、娱乐等相结合,用户可以通过视频、音频等信息与机器人进行交互,在学习和娱乐的过程中,机器人可以进行肢体动作和语音交流。

    基于聚合膨胀卷积网络的图像去模糊方法

    公开(公告)号:CN108376387A

    公开(公告)日:2018-08-07

    申请号:CN201810008937.1

    申请日:2018-01-04

    申请人: 复旦大学

    IPC分类号: G06T5/00 G06N3/08 G06N3/04

    CPC分类号: G06T5/003 G06N3/0454 G06N3/08

    摘要: 本发明属于计算机数字图像处理技术领域,具体为一种基于聚合膨胀卷积网络的图像去模糊方法。本发明包括构建深度神经网络:基于条件对抗生成网络,包含生成器与鉴别器,生成器结构使用堆叠的自编码器模块,自编码器模块使用自编码器结构与跳跃连接,在构建模块上使用残差模块,残差模块使用残差网络以及多路聚合膨胀卷积,鉴别器使用5层卷积神经网络;训练深度神经网络:使用公开的、真实场景下的模糊图像数据集,利用图像内容损失函数与对抗损失函数,训练前一步中构建的深度神经网络;利用训练好的网络模型对模糊图像进行去模糊处理。本发明方法能够保证去模糊效果,并快速高效地将模糊图像恢复成清晰图像,可极大地提高图像去模糊的效率。

    一种具有丰富运动自由度的智能服务机器人

    公开(公告)号:CN201073550Y

    公开(公告)日:2008-06-18

    申请号:CN200720069080.1

    申请日:2007-04-19

    申请人: 复旦大学

    摘要: 本实用新型属于机器人技术领域,具体涉及一种具备丰富的运动自由度、并能智能控制的移动式互动服务机器人。机器人本体结构包括头颈、手臂、躯体、底座等结构,具备9个独立的运动自由度。系统采用PID反馈控制,能够精确控制伺服电机的速度,从而控制各关节的速度、方向和位置。这是一个标准的机器人学习和游戏操作交互平台,能够运行多种不同的、能和这个控制台的标准接口相兼容的应用程序,主要包括学习、游戏程序和机器人本身的学习程序。本实用新型将移动式的拟人机器人与学习、娱乐等相结合,用户可以通过视频、音频等信息与机器人进行交互,在学习和娱乐的过程中,机器人可以进行肢体动作和语音交流。本实用新型可应用于机器人研究以及教育玩伴、场馆导游、家庭娱乐等。

    咖啡屋(模块化人工智能壁挂式咖啡屋)

    公开(公告)号:CN306688796S

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202030819369.1

    申请日:2020-12-30

    申请人: 复旦大学

    摘要: 1.本外观设计产品的名称:咖啡屋(模块化人工智能壁挂式咖啡屋)。
    2.本外观设计产品的用途:本外观设计产品用于作为制作咖啡的机械设备的外观载体。
    3.本外观设计产品的设计要点:在于形状与图案的结合。
    4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图1。

    智能教育机器人(基于儿童接受心理)

    公开(公告)号:CN307941474S

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202230719293.4

    申请日:2022-10-30

    申请人: 复旦大学

    摘要: 1.本外观设计产品的名称:智能教育机器人(基于儿童接受心理)。
    2.本外观设计产品的用途:本外观产品设计用于为儿童提供音画联觉型情感玩伴与语音交流、教育、娱乐等服务的教育机器人。
    3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。
    4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图1。