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高精度小型化三維重建系統（Hi3D）
高精度小型化三維重建系統（Hi3D）采用被動式的重建算法為現實物體建立三維模型。該系統形成一套包含硬件系統、算法實現和交互界面的完整三維重建系統。拍攝時，Hi3D系統協調轉臺轉動和相機，自動完成多視點圖像拍攝。算法部分包括相機標定、深度初始化、立體匹配、點云優化、網格化、上色，構成一套完整的三維重建流程。該系統還具有友好的PC端用戶界面，具有高精度、小型化、全自動、低成本的優點。
南京大學
2021-04-10
一種魯棒的大場景稠密三維重建方法
本發明公開了一種魯棒的大場景稠密三維重建方法。針對大場景圖像集具有尺度多變、角度不一、焦距不同和數量巨大等特點，首先尺度魯棒的選取每幅圖像的鄰居圖像，隨后利用DAISY特征和PatchMatch信息傳播框架精確快速計算每幅圖像的深度圖，然后利用圖像與鄰居圖像集的一致性優化融合深度圖，最后利用重建三維點精度去除冗余點得到最終的三維模型。本發明方法步驟簡單、重建精度高、運行速度快，容易在圖像級實現并行，能真實的還原場景模型，非常適合大場景三維重建。
四川大學
2016-10-09
基于激光掃描的大規模三維場景快速重建系統（軟件平臺）
成果簡介：激光掃描技術是一種嶄新的三維空間數據采集方法。相對于二維 影像，激光掃描所獲的三維點云具有精度高、密度大、信息豐富等優勢，已 成為國內外地理信息產業、城市規劃、環境監測等各種社會領域不可或缺的重要空間參考數據。本系統所提供的全自動/半自動化功能覆蓋了從點云前 期處理（如瀏覽、分區、編輯、坐標系轉換）、到點云分類（地形、道路、 植被、人造物體等）、特征（點、線、面、自定義）提取、直至最終三維場 景創建的全部數據流程。本系統所涉及的部分關鍵技術
北京理工大學
2021-04-14
面向機器人的智能視覺環境感知及三維場景重建
面向機器人的智能視覺環境感知及三維場景重建? 面向機器人視覺的自然場景理解是近年來的研究熱點和重要挑戰之一，其目標是對自然場景圖像及視頻的內容作出有效分析、認知與表達，目前相關理論和算法正處于初期探索階段。我們的研究成果表明，從場景視覺語義推理、場景目標識別和場景行為模式檢測三個環節展開研究，有助于構建自然場景理解的創新機制，進一步開發機器人
南京大學
2021-04-14
基于普通光源的鏡面物體三維重建方法、裝置和設備
1. 痛點問題
目前國內外三維重建主要是采用“立體視覺法”、“激光掃描法”、“結構光法”等的傳統方法，這些方法都需要特定的光源設備（如激光，紅外等），設備造價成本高，且對于鏡面、晶體等物體進行三維重建時，還需要在重建物體表面進行去反光、去透光的處理（如噴涂顯像劑等）才能進行三維重建，存在重建效率低（一般需1小時以上）、成本高、難以普及等痛點。
2. 解決方案
本技術是基于局部的隱式可微體渲染方法，解決上述痛點問題，突破基于普通光源下鏡面、非鏡面、晶體等物體的三維重建，實現可應用在多種領域，且低成本、高效率(全過程僅需10分鐘）、高精度、易普及的三維重建設備及應用。
3. 合作需求
1）尋求資源對接，目標合作領域為三維重建相關領域，目標合作企業為對三維重建應用有需求的各行業；
2、孵化資源，產品化、市場化所需的資金。
清華大學
2023-04-19
一種容三盤失效糾刪碼的單數據盤失效快速重建方法
本發明公開了一種容三盤失效糾刪碼的單數據盤失效快速重建 方法，包括：單條帶重建時將每個條帶的每個條帶單元劃分為 p-1 個 子分塊，其中 p 為素數，且滿足 p+2 等于 RAID 組中磁盤的數量,獲取 每個條帶中用于重建失效盤的子分塊的總數量 Rideal＝Rlow+w%，在 磁盤個數為 p+2 的陣列中，將失效盤 i 失效的可行解值初始化為 3<sup>p-1</sup>，初始化計數器 j=0,用輾轉相
華中科技大學
2021-04-14
一種基于多層形變模型的高保真人臉三維重建方法
本發明公開了一種基于多層形變模型的高保真人臉三維重建方法。所述方法以視頻圖像序列作為輸入數據，經過光流特征點檢測與·718·跟蹤，人臉特征點提取與匹配、相機標定，從而利用運動恢復結構技術恢復相機參數與相機軌跡，提出了人臉多層次形變模型，進而進行紋理映射得到目標人臉的高保真人臉三維模型。本發明將形變模型技術與運動恢復結構技術結合起來，提出了人臉多層次形變模型，能夠獲得與目標人臉高度相似的重建結果，同時，本
華中科技大學
2021-04-14
一種基于大規模無序圖像的多起點增量式三維重建方法
本發明公開了一種基于大規模無序圖像的多起點增量式三維重·699·建方法,包括圖像匹配與匹配關系圖構建、重建起點選擇、邊界檢測、多起點三維重建和子模型拼接的步驟；利用聚類和迭代漂移的策略，自適應地從無序圖像集合中選取適合作為起點的圖像對同時開始重建；在重建開始之前，根據分層最短路徑算法確定每幅圖像的最佳重建子過程，確定重建邊界；并根據不同子過程得到的子模型，通過其包含的公共部分進行拼接，獲得完整的三維重建
華中科技大學
2021-04-14
醫學影像人工智能輔助診斷關鍵技術—智能病灶分割及三維重建
技術分析(創新性、先進性、獨占性)
為了充分利用先進的人工智能的新技術，提高醫療影像輔助診斷的水平，使得智能醫療診斷技術提高臨床診斷的質量和效率，使其盡快走入家挺、社區，滿足人們的醫療健康的需要。研究臨床醫學影像的2D病灶精細分割和三維跨模態的影像三維重建技術。首先，通過建立多層感知的神經網路，對醫學影像的特征進行充分學習，得到影像的幾何映射的關系，從而實現對醫學影像的三維重建，克服了現有的三維重建技術中度量關鍵問題，關鍵技術對于醫學影像的精準度量，具有現實意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監督學習技術，實現少標簽情況下的分割技術，半監督學習技術可以有效解決醫學影像中標簽難以獲取的問題。技術的研究成果的特點是醫學影像跨模態輔助診斷技術，對于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經網絡過于復雜的關鍵問題，所研究技術適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫學度量方面的關鍵技術中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細分割技術的關鍵技術，可以用于臨床輔助診斷中，在關鍵技術探索中，實現對腔內脂肪特征的精細學習，該技術僅需要少量的影像標準數據，就可以實現皮下脂肪的準確分割，并證明了關鍵技術的有效性。
華東師范大學
2021-05-10
復雜環境的視覺感知、重建與理解
利用多機器人和多模態視覺傳感器有效探索與感知復雜
環境的三維結構，進而理解和分析三維場景。研究從多源異
構的機器人定位與建圖等環境感知方面、多模態融合的前景
分割、顯著性檢測和目標檢測等場景分析方面取得突破。
浙江工業大學
2021-05-06