用于生成合成场景的分层稀疏体素表示

AITNT
正文
推荐专利
用于生成合成场景的分层稀疏体素表示
申请号:CN202510411484
申请日期:2025-04-02
公开号:CN120782946A
公开日期:2025-10-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了用于生成合成场景的分层稀疏体素表示。在各种示例中,公开了涉及基于输入数据集的相应输入图像生成多个初始特征图中的每个初始特征图的系统和方法,每个初始特征图包含了相应输入图像的深度数据,对应于相应输入图像的多个像素,生成包括使用多个初始特征图确定的多个特征的稀疏特征点云,将稀疏特征点云变换为多分辨率稀疏网格,每个多分辨率稀疏网格包括多个体素,根据分层架构使用多个神经网络对多分辨率稀疏网格进行建模,以构建分层体积表示,并基于分层体积表示提供构建的内容。
技术关键词
多分辨率 稀疏特征 网格 分层编码器 深度图 图像 对话式人工智能 点云 区域监控系统 处理器 深度编码器 数据 协作内容 电路 解码器 医疗系统 感知系统 数字孪生
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于能量受限无人机的动态目标任务分配及路径规划方法
任务分配模型 路径规划算法 节点 路径规划方法 设计无人机
2
各向异性纤维材料孔隙结构生成及渗透率的预测方法
孔隙结构 仿真程序 概率密度函数 网格 泊松方程
3
一种城市低空体素化探测更新方法
更新方法 对象识别 深度学习模型 激光雷达 时序
4
一种三维模型的模型处理方法及系统
面片 多边形 节点 有序聚类方法 符号
5
用于硬母线的加工制作方法及系统
多尺度建模方法 母线 数字孪生模型 有限元网格模型 物理
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号