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公开(公告)号：CN113158531A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110174788.8
申请日：2021-02-07
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种利用形变梯度的单组分与多组分不可压缩流体仿真方法，利用形变梯度，计算单组分或多组分粒子的体积变化量，并基于形变梯度建立流体不可压缩条件的方程并用松弛的雅各比迭代方法求解。本发明方法实现了对多组分流体的不可压缩求解，实现了真实的多组分流体仿真效果，并提供了艺术化控制的方案，对单组分流体的仿真效率和效果与当前业界先进方法的效果可比。
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公开(公告)号：CN118736114A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410774094.1
申请日：2024-06-17
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提出了一种基于神经隐式符号距离场的半透明物体三维重建系统的方法，涉及计算机视觉技术领域和三维重建领域，可以对含有半透明物体的场景进行三维重建以及新视角的合成。本发明将场景内的物体表示为用多层感知机拟合的隐式的符号距离场模型，通过输入的RGB数据，相机的位姿，优化场景的物理信息(颜色，体素密度)以及用神经网络表示的隐式的符号距离场，最终从优化过后的隐式距离场模型中提取三维重建的结果。该方法不但可以正确的恢复半透明物体的几何，还可以得到新视角合成的图像。解决了已有方法在半透明物体场景存在的重建精度差，新视角合成质量低的问题。
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公开(公告)号：CN108416768B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810171102.8
申请日：2018-03-01
Applicant: 南开大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于二进制的前景图相似度评测方法，属于图像处理技术领域，该方法包含如下步骤：a.求对齐矩阵：利用前景图中每个像素点的值减去前景图均值得到对齐矩阵；b.求相似度矩阵：相似度的度量是在预测的前景图与真实人工标注的前景图之间进行的，通过计算预测前景图和真实前景图的对齐矩阵，然后将两个矩阵对应元素的乘积作为其相似度矩阵；c.矩阵归一化：对相似度矩阵的元素逐一归一化，使矩阵中的元素值介于‑1和1之间；d.矩阵元素拉伸：对归一化后的相似度矩阵值进行非线性拉伸；e.求相似度：对拉伸后的相似度矩阵求平均值就是最终的前景图相似度。本方法能够得到更加准确的前景图相似度评测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112560326A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910919188.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 南开大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种压力场的确定方法及装置。该方法包括：获取流体模型的第一组速度，第一组速度中的每个速度表示流体模型所在的区域中的一个单元区域中第一边界上的流体速度；将流体模型所在的区域划分为多个第一区域；将第一组速度映射为多个第一区域对应的第二组速度，第二组速度中的速度是根据一个第一区域包括的多个单元区域对应的第一组速度中的速度映射得到的速度；根据第二组速度计算得到多个第一区域对应的目标散度，并将目标散度输入到目标卷积神经网络，得到目标卷积神经网络输出的流体模型的压力场。
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公开(公告)号：CN108416768A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810171102.8
申请日：2018-03-01
Applicant: 南开大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于二进制的前景图相似度评测方法，属于图像处理技术领域，该方法包含如下步骤：a.求对齐矩阵：利用前景图中每个像素点的值减去前景图均值得到对齐矩阵；b.求相似度矩阵：相似度的度量是在预测的前景图与真实人工标注的前景图之间进行的，通过计算预测前景图和真实前景图的对齐矩阵，然后将两个矩阵对应元素的乘积作为其相似度矩阵；c.矩阵归一化：对相似度矩阵的元素逐一归一化，使矩阵中的元素值介于-1和1之间；d.矩阵元素拉伸：对归一化后的相似度矩阵值进行非线性拉伸；e.求相似度：对拉伸后的相似度矩阵求平均值就是最终的前景图相似度。本方法能够得到更加准确的前景图相似度评测结果。
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公开(公告)号：CN118095121A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410167621.2
申请日：2024-02-06
Applicant: 南开大学
IPC: G06F30/28 , G06T17/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于叠层结构的三维球坐标系下不可压缩流体仿真方法，涉及计算机图形学领域，本发明将三维球壳空间离散为多层堆叠的结构，并提出一种新颖的三维‑二维投影算法，先使用截断的球谐函数展开数值求解粗糙的三维泊松方程，然后再在各层上使用快速傅里叶展开求解二维泊松方程，以此高效地实现流体不可压缩性求解，并且支持流体与地形的单向交互。本发明将计算机图形学领域中已有的二维球面对流格式求解扩展到三维球坐标系下，实现流体仿真中对流项求解。本发明引入一种重平衡的策略，保证流体仿真过程的整体不可压缩性。本发明填补了在计算机图形学领域中对三维球坐标系下仿真的相关研究缺漏，并且具有易于控制流体运动的优点。
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公开(公告)号：CN108983605B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201810741737.7
申请日：2018-07-09
Applicant: 南开大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于深度强化学习进行流体导向的刚体控制的方法。本方法通过仅在模拟区域边界施加控制作用力来改变流体‑刚体模拟器的行为，同时模拟区域内部通过Navier‑Stokes方程控制流体以及Newton‑Euler方程控制刚体。本方法的控制器是用深度强化学习训练的神经网络，经过预先训练便可用来在线生成控制动作。基于本方法的控制器接收流体与刚体的状态作为输入，控制流体喷口在边界移动并向模拟区域内部的刚体喷射流体，不仅可生成物理上真实的模拟效果，而且在很多2维流体‑刚体控制任务上都取得了很好的效果。本方法也可以扩展到3维流体‑刚体耦合系统，比如可以控制刚体准确运动到指定3维目标点。
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公开(公告)号：CN109523581A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201710858162.2
申请日：2017-09-19
IPC: G06T7/32
Abstract: 本申请实施例公开了一种三维点云对齐的方法和装置，涉及数据处理技术领域，有助于提高点云对齐过程中确定的相对位姿的准确性。该方法包括：获取至少两个点对，点对由目标点云中的第一点和源点云中与第一点对应的第二点构成；根据至少两个点对的加权距面距离，确定目标点云与源点云之间的相对位姿，加权距面距离由累加至少两个点对中每个点对的距面距离和每个点对对应的权重的乘积获得，距面距离为第一点和第二点之间的距离在以第二点为切点的切平面的目标法线上的投影长度，目标法线和切平面交于第二点，权重用于表征第一点在目标点云的深度图像中的对应点与该对应点的周边预设范围内的点的相关性；根据相对位姿调整目标点云的位姿。
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