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公开(公告)号：CN119445006A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510046218.9
申请日：2025-01-13
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种三维数字内容生成方法、装置、系统、设备、介质及产品，应用于三维数据处理技术领域。其中，方法包括通过将不同数据格式的三维网络模型数据和目标三维数据统一在同一坐标系下的方式，生成异构三维数据，并采用目标数据结构进行表示。从图像采集设备观察位置沿渲染像素的观察方向投射光线，并按照预设光线参数沿着光线采样；根据采样点与三维网络模型数据、目标三维数据的空间位置关系确定采样点的颜色值，根据各采样点的颜色值确定渲染像素的颜色，根据各渲染像素生成三维数字内容。本发明可以解决依赖手工创建三维数字内容存在的高成本问题，能够统一处理异构三维数据，实现高效且低成本地生成三维数字内容。
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公开(公告)号：CN115953544B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310251944.5
申请日：2023-03-16
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T15/04 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了计算机技术领域内的一种三维重建方法、装置、电子设备及可读存储介质。本申请以同一被观测对象在多个视角下的图像为基础，利用二维卷积UNet网络基于各图像的平面图像特征构建包裹被观测对象的代价体；之后利用三维卷积UNet网络得到每一体素的三维融合特征，使得每一体素的特征能够增强弱纹理表示；进而利用Transformer基于各体素的三维融合特征得到每一空间点的点融合特征，利用多层感知机基于所有空间点的点融合特征输出各空间点的颜色、符号距离和语义分割结果，并计算相应损失，以构建得到三维重建模型。该方案能够增强弱纹理的特征表示，并联合二维图像特征增强三维特征的表示能力，提高了三维重建质量。
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公开(公告)号：CN114140508B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202111425752.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T7/55
Abstract: 本申请公开了一种三维重建模型生成的方法、系统、设备及可读存储介质，所述方法包括：计算每个空间单元到第一三维重建模型表面的当前符号距离函数值；将每个当前符号距离函数值与空间单元的初始符号距离函数值进行分方向分解及分方向加权融合，并将初始符号距离函数值更新为得到的融合结果；判断当前数据帧是否为最后一帧；若是，则根据每个初始符号距离函数值建立第二三维重建模型。本申请把当前符号距离函数值与初始符号距离函数值进行分解及加权融合，实现了对重建过程数据更准确的记录和表达，解决了重建过程数据记录的精准性问题，解决了数据融合过程造成的重建结果细节被平滑的问题，更好地保留重建几何细节，提高了三维重建模型的精确性。
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公开(公告)号：CN115953544A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310251944.5
申请日：2023-03-16
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T15/04 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了计算机技术领域内的一种三维重建方法、装置、电子设备及可读存储介质。本申请以同一被观测对象在多个视角下的图像为基础，利用二维卷积UNet网络基于各图像的平面图像特征构建包裹被观测对象的代价体；之后利用三维卷积UNet网络得到每一体素的三维融合特征，使得每一体素的特征能够增强弱纹理表示；进而利用Transformer基于各体素的三维融合特征得到每一空间点的点融合特征，利用多层感知机基于所有空间点的点融合特征输出各空间点的颜色、符号距离和语义分割结果，并计算相应损失，以构建得到三维重建模型。该方案能够增强弱纹理的特征表示，并联合二维图像特征增强三维特征的表示能力，提高了三维重建质量。
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公开(公告)号：CN113850916A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111129999.6
申请日：2021-09-26
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了模型训练、点云缺失补全方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，模型训练方法包括：获取训练缺失点云数据；将训练缺失点云数据输入初始模型，得到训练修复点云数据，并基于训练修复点云数据和训练缺失点云数据对应的原始点云数据调整初始模型的参数；若检测到满足训练完成条件，则确定初始模型为点云补全模型；其中，初始模型包括目标重构网络和初始生成网络，目标重构网络包括目标编码网络，目标编码网络利用训练缺失点云数据进行对比学习，训练缺失点云数据输入目标编码网络得到输入特征，输入特征输入初始生成网络得到缺失点云数据，缺失点云数据用于生成训练修复点云数据；提高了补全处理后的处理后点云数据的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111914642B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010614594.0
申请日：2020-06-30
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种行人重识别方法、装置、设备及介质，包括：将行人重识别训练样本输入至backbone网络，提取特征图；提取特征图的全局特征，计算全局距离；利用目标检测算法确定出特征图中的行人位置；利用行人位置从特征图中提取出行人特征；基于ROI Align技术对行人特征进行归一化处理，得到预设尺寸的行人特征；从归一化后的行人特征中提取局部特征，计算局部距离；利用全局距离和局部距离计算出总距离；计算整个训练过程中产生的损失；重复前述步骤对预建的行人重识别模型进行训练，得到训练后行人重识别模型；当获取到待识别图像，利用训练后行人重识别模型输出识别结果。能够解决局部特征不对齐以及局部特征一对多的问题，从而提升行人重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN116527687A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310385340.X
申请日：2023-04-07
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: H04L67/1095 , H04L67/566
Abstract: 本申请公开了一种沉浸式远程协作系统的数据同步方法，包括：沉浸式远程协作系统进行远程协作；将所述远程协作的同步数据进行分类处理，得到多个类型的待同步数据；其中，所述多个类型的待同步数据包括固定数据、逻辑数据、属性数据；基于不同类型的待同步数据的更新频率分别将对应的待同步数据与发布订阅机制中对应的待同步节点进行数据同步，以提高远程协作系统的高效同步。本申请还公开了一种沉浸式远程协作系统的数据同步装置、服务器以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。
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公开(公告)号：CN115953520B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310225927.4
申请日：2023-03-10
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种虚拟场景的记录回放方法、装置、电子设备及介质，应用于虚拟现实技术领域。该方法包括：预先将虚拟三维场景划分为基础场景和动态对象；针对基础场景和动态对象分别进行数据记录，得到采用三维场景隐式表示的记录数据；本发明中采用三维形式对数据进行记录得到记录数据，利于在后续回放过程中实现三维图像的回放，以便实现与三维场景实时运行时一样的沉浸感，利于提升用户使用体验。
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公开(公告)号：CN111914642A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010614594.0
申请日：2020-06-30
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种行人重识别方法、装置、设备及介质，包括：将行人重识别训练样本输入至backbone网络，提取特征图；提取特征图的全局特征，计算全局距离；利用目标检测算法确定出特征图中的行人位置；利用行人位置从特征图中提取出行人特征；基于ROI Align技术对行人特征进行归一化处理，得到预设尺寸的行人特征；从归一化后的行人特征中提取局部特征，计算局部距离；利用全局距离和局部距离计算出总距离；计算整个训练过程中产生的损失；重复前述步骤对预建的行人重识别模型进行训练，得到训练后行人重识别模型；当获取到待识别图像，利用训练后行人重识别模型输出识别结果。能够解决局部特征不对齐以及局部特征一对多的问题，从而提升行人重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN118118155B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410525048.8
申请日：2024-04-29
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据的同态加密方法、系统、装置、设备、介质及产品，涉及数据处理技术领域。本发明针对计算深度的大小可以真实选择到真正对应的变换密钥，解除传统的同态加密方法的变换密钥的极端值，同时节省变换密钥的空间资源和后续在同态计算时与变换密钥的相乘累加得到第六密文过程中的计算资源。另外，通过密文模分解长度对第一密文的多项式进行批次划分，使之分段后的密文分批传输处理，提高同态计算的计算速度。同时，在基于密文模分解长度的同态计算过程中，模升操作和模降操作分配的计算资源由密文模分解长度确定，提高计算资源分配的灵活性，在一定程度上也提高了同态计算的计算速度。
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