专利交易市场

本发明涉及智能设备技术领域，特别涉及一种基于3D重构的智能瑜伽动作指导系统；所述系统包括视频采集系统，3D重构模块、模型匹配系统、视频同步调整模块、播放控制模块以及视频合并模块；将用户运动视频重建形成用户3D运动模型；选择出与其相似度最高的标准3D运动模型，得出指导信息产生纠正引导视频；判断接收到的用户运动视频的同步程度，通过用户手势生成控制指令并读取出对应的标准运动视频；将接收到的用户运动视频、标准动作视频、纠正引导视频、指导信息合并成一个视频，通过屏幕反馈给用户；本发明采用3D重构模块对采集到的运动视频进行建模，将比对分析结果提供给用户，通过手势对播放进度进行控制，便于用户学习使用。

本发明公开了一种基于合成图像质量度量的远程绘制方法，包括以下步骤：步骤1：基于空洞建立合成图像质量度量模型；步骤2：预测合成图像的视觉感知质量；步骤3：确定参考视点深度图像传输策略，在合成图像质量度量的基础上建立三维场景参考视点集，并根据用户交互确定参考视点深度图像的更新策略。本发明通过分析合成图像中空洞的统计特征及人类视觉系统的恰可识别失真特性构建合成图像质量度量模型，基于此对三维场景参考视点进行优选，并在用户交互时根据虚拟视点位置确定深度图像的更新时机。

本发明属于图片信息采集的技术领域，涉及一种构建手机3D模型引导图像全面采集的方法；其工艺步骤包括：步骤一：使用手机传感器获取角度数据，步骤二：通过参考获取到的角度数据对图片的拍照角度进行标记计算；步骤三：实时的将标记的拍照位置用手机构建的半圆球形3D模型给与用户以数据反馈：半圆球形3D模型的标记程度表示图像采集程度，当整个半圆球形3D模型标记完成即认定为数据采集完成；所述方法通过在手机中构建3D模型，引导用户对拍照角度进行调整，从而实现精准的对图片信息进行采集，并将每次采集的拍照角度在构建的3D模型中进行标记，保证实物图像信息采集的全面性和高效性。

本申请公开了一种三维雷达图谱的道路隐性病害识别方法及系统，该方法包括：基于YOLOv8构建初始改进模型，头部网络末端添加有目标Cut_SimAM注意力机制，特征提取模块为C2f_EFAttention，损失函数为SlideLoss滑动加权函数，边界框损失函数为D‑IoU边界框损失函数；获取三维探地雷达传输的雷达病害图谱，并对雷达病害图谱进行预处理得到训练用数据集；基于训练用数据集对初始改进模型进行训练，得到目标改进模型；将待测道路的待测雷达图像输入目标改进模型，识别出待测道路的隐性病害信息。本申请通过Cut_SimAM注意力机制、C2f_EFAttention、SlideLoss滑动加权函数和D‑IoU边界框损失函数改进YOLOv8模型，得到轻量化模型应用于道路隐性病害的识别，以实现高精度且高效率的实时检测识别。

本发明提出基于光场重采样的集成成像二次成像法，该方法包含立体匹配、3D物点重构和光场重采样三个过程，立体匹配过程寻找到同一3D物点在拍摄微图像阵列中的同名点，3D物点重构过程根据同名点的像素移位和拍摄透镜阵列以及拍摄微图像阵列参数计算出3D物点的真实三维坐标，光场重采样过程将重构的3D物点视为朗伯光源，发出各向均匀的光场信息，由显示透镜阵列对光场信息进行重采样，获得理想的显示微图像阵列。

本公开提供了一种视频生成方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉、语音、虚拟/增强现实等技术领域。具体实现方案为：响应于接收到用于确定目标三维场景的指令，确定目标三维场景；响应于接收到用于确定目标虚拟形象的指令，确定目标虚拟形象；响应于接收到用于确定目标虚拟形象的姿态的指令，确定目标虚拟形象在目标三维场景中的姿态动画信息；以及基于姿态动画信息，生成目标视频。