发明专利已授权

基于卷积神经网络的3D图像质量检测方法

Name: 基于卷积神经网络的3D图像质量检测方法
Brand: 浙江科技学院
SKU: 2019109631933
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910963193.3 📄 发布日：2026/10/14

著录项目信息

申请日

2019-10-11

公开号

CN110738645A

公开日

2020-01-31

申请人

浙江科技学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_11 , G06T7_136 , G06N3_08 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图像识别计算机视觉

应用场景

虚拟现实, 增强现实, 3D显示, 自动驾驶, 医学影像

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摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的3D图像质量检测方法。本发明方法在训练阶段，构建包括特征提取网络，特种融合网络以及质量权重预测网络的卷积神经网络，同时融合图像低级、中级、高级特征，让网络学习更高层次的抽象；考虑双目竞争，通过网络训练出自适应的质量和权重，提升非对称失真3D图像质量预测的准确性；由于人眼对图像区域的关注度不同，显著区域的图像质量对整体3D图像的影响较大，我们在训练阶段使用显著区域选择，测试阶段使用显著加权来得到整体的图像质量。本发明不使用人的主观分数进行监督，不存在由于人的主观因素造成的训练误差，可以使预测结果更为客观，准确。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN110738645A

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于卷积神经网络的多尺度图像质量检测方法

当前第 / 件

一种非对称编码网络的物体图像3D语义预测分割方法

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