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[发明专利]电力防护装备检测网络训练方法、应用方法及电子设备-CN202310879107.7在审
发明人：曾亮;张琛宁;胡谦;陈嘉;王珊珊;冯峥;向思颖;简俊杰;常昕宇;王嘉诚;陈壮;简玲;刘登;李维刚 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力防护装备检测网络训练方法、应用方法、电子设备及介质，包括：获取电力防护装备检测数据集；构建初始电力防护装备检测网络；将检测图像为输入，基于特征提取模块进行特征提取得到特征图像，基于多尺度融合模块依次进行上采样特征融合和下采样特征融合得到融合特征数据，基于检测头进行解码得到预测框和置信度预测值；基于变焦损失模块计算预测框和检测框的交并比，根据交并比和检测标签确定样本损失权重并计算加权预测损失，调整网络参数直至损失不再降低，得到训练完备的电力防护装备检测网络。本发明通过变焦损失模块确定正负样本的损失权重，根据损失权重计算加权预测损失，解决样本间不平衡性问题，提高网络的检测准确性。
电力防护装备检测网络训练方法应用电子设备

[发明专利]一种复杂背景下识别条码的方法-CN202310739185.7在审
发明人：柏艳林;王森森;宋明岑 -专利权人：珠海格力智能装备有限公司;珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂背景下识别条码的方法，包括：获取条码图像，基于视觉图像处理算法模型中的卷积模块读取目标条码图像的条码轮廓状态；在读取到所述条码轮廓为完整状态的情况下，基于所述卷积模块和视觉图像处理算法模型中的区域筛选模块对所述目标条码图像进行条码轮廓识别，得到筛选条码轮廓结果，对所述条码轮廓结果进行框选拟合条码区域结果；对所述条码区域基于条码译码算法进行解码，输出条码解码信息。本发明利用视觉图像处理算法模型中的卷积模块来读取条码轮廓，并利用区域筛选模块进行条码轮廓识别，可以更准确地识别条码，提高条码识别成功率，方便后续对条码解码操作。
一种复杂背景识别条码方法

[发明专利]图像自聚焦方法和图像自聚焦网络、电子设备及存储介质-CN202211528488.6在审
发明人：邱裕鹤;崔诚煜;秦正;周剑;何虎 -专利权人：中移（成都）信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请提供一种图像自聚焦方法和图像自聚焦网络、电子设备及存储介质。图像自聚焦方法应用于图像自聚焦网络。图像自聚焦网络包括第一池化层和卷积模块。上述图像自聚焦方法包括：确定第一图像的第一特征图，其中，第一图像为失焦图像；通过第一池化层，在多个尺度上分别对第一特征图进行池化处理，以得到多个第二特征图，其中，多个第二特征图具有多个尺寸；通过卷积模块，对多个第二特征图分别进行卷积处理，以得到多个第三特征图，其中，多个第三特征图分别对应于多个第二特征图；基于第一特征图和多个第三特征图，确定第二图像，其中，第二图像为与第一图像对应的聚焦图像。以此方式，本申请能够实现SAR图像的快速自聚焦。
图像自聚焦方法网络电子设备存储介质

[发明专利]回环检测方法、装置及相关设备-CN202210374484.0在审
发明人：熊振华;许寒旭;徐享;彭盖伦;吴建华;张旖旎 -专利权人：中移（上海）信息通信科技有限公司;上海交通大学;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请提供一种回环检测方法、装置及相关设备，其中方法包括获取检测场景的当前帧和多个历史帧；根据当前帧和多个历史帧，确定用于描述当前帧中物体类别的第一语义信息，以及用于描述多个历史帧中物体类别的第二语义信息；根据第一语义信息与第二语义信息，确定多个历史帧中与当前帧最相近的历史帧为目标帧；根据目标帧进行回环检测。本申请实施例提供的方法解决了回环检测的准确性较低的问题。
回环检测方法装置相关设备

[发明专利]一种基于点线仿射不变性的图像匹配方法-CN202210389788.4在审
发明人：周庆国;李妍;张昊玮;张智赫;闫朝焱;俞挺挺 -专利权人：兰州大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供一种基于点线仿射不变性的图像匹配方法，所述方法基于点线仿射不变性，利用图像中点特征和线特征描述子的结合，通过相同的点线元素的几何关系在图像变换之间的稳定性，能够实现在旋转等场景之下的稳定且鲁棒的线段匹配，而且保证较快的匹配速度。
一种基于点线不变性图像匹配方法

[发明专利]一种对抗样本的生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211610096.4在审
发明人：尹邦杰;姚太平;张克越;李博;吴双;丁守鸿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请公开了一种对抗样本的生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中，对抗样本的生成方法可应用于人工智能等场景，该抗样本的生成方法通过获取目标样本图像以及与目标样本图像对应的攻击图像；攻击图像上设有预设图像信息；预设图像信息用于表征攻击图像与目标样本图像为同一类别的分类信息；对所述攻击图像进行语义特征提取，得到攻击语义特征，以及对所述目标样本图像进行语义特征提取，得到目标语义特征；再利用定向攻击拉近目标样本图像和对应的攻击图像在特征层面的距离，从而实现将攻击图像迁移到了目标样本图像的对抗样本上，实现隐蔽式的数据篡改，在后续模型训练过程中，用对抗样本来替换训练过程中的相应的篡改数据，从而达到隐蔽式篡改的目的。
一种对抗样本生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]影像建筑物的轮廓提取方法、装置、网络设备和存储介质-CN202211073231.6在审
发明人：王东伟;李晓静;赵光 -专利权人：中移（上海）信息通信科技有限公司;中移智行网络科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供一种影像建筑物的轮廓提取方法、装置、网络设备和存储介质，属于图像处理技术领域。本发明提供的影像建筑物的轮廓提取方法，通过提取所述目标影像的多尺度特征图，根据所述目标影像的多尺度特征图，获取所述目标影像的不同层次的特征图；基于所述目标影像的不同层次的特征图，获取所述不同层次的特征图的融合结果；对所述不同层次的特征图的融合结果进行优化，对优化后的融合结果提取所述目标影像中的建筑物边界；能够提高影像建筑物提取的效率和精确度，并且能是适用于多种场景。
影像建筑物轮廓提取方法装置网络设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202310101810.5在审
发明人：宋奕兵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请属于人工智能技术领域，具体涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待处理数据；对待处理数据进行线性变换处理，得到预设查询矩阵、预设键矩阵和预设值矩阵；对预设查询矩阵中的元素、预设键矩阵中的元素以及预设值矩阵中的元素分别进行聚合处理，得到预设查询矩阵对应的目标查询矩阵、预设键矩阵对应的目标键矩阵和预设值矩阵对应的目标值矩阵；基于目标查询矩阵、目标键矩阵与目标值矩阵进行注意力计算，得到待处理数据的注意力计算结果。通过对矩阵中的元素进行聚合，来实现注意力计算，从而能够更好的帮助图像特征提取模型增强自注意力的运算过程，提升图像特征提取模型对图像理解等各种任务的处理精度。
数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种处理三维点云的方法、装置、设备以及存储介质-CN202110163660.1有效
发明人：乔宇;徐名业;张钧皓;周志鹏 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请适用于计算机技术领域，提供了一种处理三维点云的方法、处理三维点云的装置、处理三维点云的设备及存储介质，包括：获取包括多个点的点云数据；将所述点云数据输入到已训练的卷积神经网络中处理，得到每个点对应的目标特征，所述卷积神经网络包括几何注意力融合模块和聚焦模块；基于每个点对应的目标特征，确定每个点对应的预测类别。基于该方法提取到的每个点的目标特征，包含了每个点对应的重要的几何信息，使提取到的每个点的目标特征更加准确、有效，进而根据每个点的目标特征进行预测类别时，得到的预测结果非常准确。
一种处理三维方法装置设备以及存储介质

[发明专利]用于图像特征点匹配的方法、装置及计算机程序产品-CN202111151056.3有效
发明人：陈曲;谭啸;叶晓青;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本公开提供了用于图像特征点匹配的方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，可用于图像拼接和图像识别场景下。具体实现方案为：对于所获取的图像序列中的图像，执行如下操作：根据当前图像之前的相邻图像之间的映射变换信息，得到当前图像的映射图像；确定映射图像中与当前图像的上一帧图像中的特征点进行匹配的目标区域；将上一帧图像中的特征点与对应于该特征点的目标区域中的特征点进行匹配，确定当前图像与上一帧图像之间关于特征点的匹配信息；根据匹配信息，确定当前图像与上一帧图像之间的映射变换信息。本公开提高了特征点匹配的准确度和效率。
用于图像特征匹配方法装置计算机程序产品

[发明专利]一种游戏图像识别方法及处理系统-CN202310930268.4有效
发明人：李银 -专利权人：深圳市豆悦网络科技有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请涉及计算机技术领域，提供一种游戏图像识别方法及处理系统，该方法包括：获取待处理游戏图像；提取每一个目标对象的对象轮廓，基于每一个目标对象的对象轮廓的像素点数目和像素值，确定每一个目标对象的轮廓特征；提取每一个目标对象的图像特征，对每一个目标对象的图像特征的低层特征信息、中层特征信息、高层特征信息和全局特征信息进行信息融合，确定每一个目标对象的对象特征；根据每一个目标对象的特征差异值获取细粒度调整模型；根据每一个目标对象的细粒度调整模型对每一个目标对象进行细粒度处理，得到每一个目标对象的对象内容。本申请能够准确地识别出游戏图像中每一个目标对象的对象内容，提高了游戏图像识别的准确性。
一种游戏图像识别方法处理系统

[发明专利]极片隔膜袋热封质检方法、电子设备及存储介质-CN201910355631.8有效
发明人：张俊峰;叶长春;冯学慧 -专利权人：广州超音速自动化科技股份有限公司
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种极片隔膜袋热封质检方法、电子设备及存储介质，该方法包括以下步骤：当接收到到位信号后，通过图像采集装置采集当前极片隔膜袋的图像；通过图像识别方式识别出所述图像中的极片隔膜袋的轮廓区域；在所述极片隔膜袋的轮廓区域中寻找特征位置点并获取各个特征位置点的坐标；根据各个特征位置点的坐标计算热封带尺寸；判断所述极片隔膜袋的热封带尺寸是否合格；若否，则判定为次品并启动回收处理流程；若是，则判定为合格品并启动出料流程。该方法通过图像识别以及坐标测量算法测出极片隔膜袋的热封带尺寸，自动判断极片隔膜袋的热封带尺寸是否合格，无需人工参与，方便快速，检测效率高。
隔膜袋热封质检方法电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习自适应可变形卷积的特征图像提取方法-CN202011212397.2有效
发明人：赵成明;陈金令;李洁 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习自适应可变形卷积的特征图像提取方法，包括自适应可变形卷积模块和自适应可变形的ROIpooling模块；所述自适应可变形卷积模块最主要的是采用了两种不同的可学习因子对偏移量和采样位置进行学习微调的方式，然后通过使用网格根据目标物体进行自适应的形变，产生更能符合目标物体的特征；所述自适应可变形的ROIpooling模块为池化层中的每个bin位置添加的一个偏移量，偏移量能从前面的特征图像以及感兴趣区域中进行学习得到，能对具有不同形变特性的目标物体实现自适应的准确定位。本发明提供的两个模块能够轻松替换现在主流的卷积层，且在不增加较多的参数情况下，提升卷积神经网络对模型的建模能力和图像检测精度。
一种基于深度学习自适应变形卷积特征图像提取方法

[发明专利]一种基于图像的钻井液气泡识别方法-CN202310925739.2在审
发明人：蒋俊;曾俊霞;李皋;肖东;夏文鹤;李红涛;刘厚彬;方潘;杨旭;王怀钊 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像的钻井液气泡识别方法，包括如下步骤：S1：对输入气泡图像进行多尺度特征提取，并结合上下文信息提取特征图；S2：使用端到端架构将输入气泡图像转换为气泡密度图；S3：使用多层知识蒸馏对端到端架构进行训练；S4：使用轮廓查找进行高精度的气泡识别。本发明实现了更好的计数性能，并使用知识蒸馏来提高推理过程中的准确性，可以显著减少浮点运算的数量，而精度没有显著下降，以更小的计算实现与现有技术相当的性能。
一种基于图像钻井气泡识别方法

[发明专利]训练图像识别模型的方法、图像识别方法及装置-CN202310893347.2在审
发明人：陈璟洲;刘健 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种训练图像识别模型的方法、图像识别方法及装置。本说明书实施例基于多层级的标签关系树，通过层级特征交互网络对各类别层级上的特征进行交互，并基于图像样本在各类别层级上的特征表示，得到图像样本属于标签关系树中各类别的概率，以及利用图像样本在目标类别层级上的特征表示，得到图像样本属于目标类别层级上各类别的概率。通过最大化图像样本属于被标注类别标签以及与被标注类别标签具有继承关系的上层级类别和/或下层级类别的概率来训练图像识别模型。这种训练方式有效利用具有不同层级的类别标签的图像样本进行学习，传递类别层级之间的知识，降低对于目标类别层级的图像样本的质量依赖，提高图像识别的鲁棒性。
训练图像识别模型方法装置

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