公开(公告)号：CN115619970A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211300867.X

申请日：2022-10-24

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 王冠 ,  杜镇江 ,  谢宁 ,  杨阳 ,  刘志韬

IPC: G06T17/20

Abstract: 本发明属于3D模型修复技术领域，公开了一种三维模型修复方法、系统、介质、设备及终端，对于基于结构感知方法生成得到的存在缺陷的3D模型，对缺失的几何信息进行修补后，再针对3D模型的结构信息进行优化调整，得到最终的3D模型。本发明提供的三维模型修复方法，使用VAE作为GAN的生成器，并且用VAE的编码器代替GAN模型的鉴别器，降低了网络结构的复杂程度，提高了网络在训练过程中的稳定性，并且能够有效的捕获3D模型的几何先验分布。本发明的基于双路生成对抗网路的三维模型修补的方法，降低了现有的基于结构感知的三维模型深度生成方法中几何信息不完整以及结构信息失误的三维模型生成的概率，提升了模型生成的质量。

公开(公告)号：CN115713596A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211469860.0

申请日：2022-11-21

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 王冠 ,  谢宁

IPC: G06T17/00 ,  G06T11/20 ,  G06T7/73 ,  G06F18/22 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明属于计算机图形学领域，公开了一种面向复杂树形物体的建模方法，方法包括：计算复杂树形物体集合对应的平均树木，构建复杂树形物体集合的概率分布模型，通过随机采样或特定参数约束的方式生成复杂树形物体。本发明提出了一套针对复杂树形物体的建模方法，如三维树木，人体神经系统，使得复杂树形物体可以通过完全随机方式合成或者通过特定参数约束的方式合成，解决了现有方法建模复杂度高、无法对复杂的树形物体进行有效实时建模的问题。

公开(公告)号：CN115795106A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211514646.2

申请日：2022-11-29

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 王冠

IPC: G06F16/901 ,  G06F16/906 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种循环神经网络图到图的预测方法及系统，将图结构表示为序列；基于图结构的序列化表示，构建用于图到图预测的深度神经网络模型，深度神经网络模型的输入和输出均为图结构；深度神经网络模型由编码器Encoder和解码器Decoder构成，在编码器端，利用encNodeRNN和encEdgeRNN联合对输入的图进行编码，而解码器端根据编码器得到的编码向量进行解码，从而得到相应的预测图。本发明首先将一个图结构表示为一个序列，然后基于此种表示方式开发了一套用于图到图预测的深度神经网络模型，解决了现有方法无法对图到图模型进行有效科学预测的问题。

公开(公告)号：CN116309776A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211463867.1

申请日：2022-11-21

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 王冠 ,  谢宁

IPC: G06T7/60 ,  G06T7/00 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明属于计算机图形学、三维视觉以及医学图像处理技术领域，公开了一种面向复杂树形物体的形状差异性度量方法、系统及终端，对树形物体三维模型的枝干提取骨架曲线信息，每个枝干骨架曲线用于描述枝干的空间位置信息以及枝干的粗细程度；树形物体以枝干骨架曲线为基本组成单元，以层级的方式进行迭代式表示；根据层数将树形物体区分为简单与复杂两种情形；简单树形物体由一个主枝干和若干侧枝干构成，复杂的树形物体由一个主枝干和若干子树构成，每个子树又由枝干和若干子树/侧枝干构成。本发明的面向复杂树形物体形状差异性度量方法所处理的数据是树形物体，解决现有方法无法对复杂树形物体的几何信息和拓扑结构进行有效联合度量的问题。