一种基于深度学习的增强现实系统虚实混合建模方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811366602.3
IPC分类号：G06T19/00;G06T7/254
申请日期：
2018-11-16
申请人：
重庆邮电大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的增强现实系统虚实混合建模方法
申请号	CN201811366602.3	申请日期	2018-11-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-03-29	公开/公告号	CN109544694A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T19/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T19/00 对用于电脑制图的3D〔三维〕模型或图像的操作〔2011.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;1;9;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;2;5;4查看分类表>
申请人	重庆邮电大学	申请人地址	重庆市南岸区崇文路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆邮电大学	当前权利人	重庆邮电大学
发明人	罗志勇;夏文彬;王月;耿琦琦;杨美美;蔡婷;韩冷;郑焕平
代理机构	重庆萃智邦成专利代理事务所（普通合伙）	代理人	黎志红

摘要

本发明请求保护一种基于深度学习的增强现实系统虚实混合建模方法，针对增强现实系统虚实混合建模问题，该方法首先将相邻帧的虚拟模型视图和实际物体图片有差异的区域提取出来，输入的图像首先经过PBAS算法进行检测，完成对前景目标的分割，然后将分割得到的疑似目标区域送入VGGNet‑16模型进行二次判断，将判断出的前景图像坐标输出，结合模型贴图与初始图像，得到虚实混合的模型结果。利用本发明提出的虚实混合建模方案，既能够大幅度降低算法整体的运算量，有效地降低算法对硬件的需求，又能够充分利用深度卷积神经网络模型VGGNET‑16的高图像分类准确率保证目标检测效果，有效提高建模精确度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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