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[发明专利]一种智能化显示效果优化方法及系统-CN202310394997.2在审
发明人：毕江;林平;王浩;贺文林;李红国;刘盼;张潇丹;童同 -专利权人：北京广播电视台;福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04N21/44 文献下载
摘要：本发明涉及智能化显示效果优化系统，包括：动态范围及色彩增强转换网络13，由HLG标准的HDR视频提取画面特征，并由手机100获取屏幕参数PA，将其作为转换目标的屏幕参数融合到画面特征中生成复合特征，然后基于复合特征完成视频内容动态范围、色域、色彩的增强转换，生成HDR10标准的中间HDR视频数据；画质增强转换网络14，由HDR10标准的中间HDR视频数据提取画面特征，再次将转换目标的屏幕参数融合到画面特征中生成复合特征，基于复合特征完成视频内容的画质增强，生成最终的HDR10标准的HDR视频数据。因此，能够针对具体的手机屏幕，下发与屏幕参数匹配的视频，提升手机100播放视频时的显示效果。
一种智能化显示效果优化方法系统

[发明专利]基于可变形卷积的卷积神经网络的图像畸变矫正增强方法-CN202010149075.1有效
发明人：张乾;李根;张辰晟;童同;罗鸣;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于可变形卷积的卷积神经网络的图像畸变矫正增强方法，利用深度残差网络直接从低分辨率的真实低清图像执行卷积神经网络的卷积计算阶段，卷积神经网络的卷积残差块组计算阶段，可变形卷积残差块组计算阶段，逐步利用反卷积和卷积运算的方式重建出高分辨率图像，对于RealSR数据集这类采用不同焦距所采取的真实低清高清图像对中，由于镜头畸变，图像对之间存在变形问题，通过使用可变形卷积能够减轻不同焦距镜头拍摄下的真实图像对之间的图像变形问题对超分辨率重建效果的影响，提高图像的超分辨率重建效果。
基于变形卷积神经网络图像畸变矫正增强方法

[发明专利]一种基于知识蒸馏的轻量级立体视差估计方法-CN202010156347.0有效
发明人：周远波;李根;童同;罗鸣;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于知识蒸馏的轻量级立体视差估计方法，利用基于知识蒸馏原理，将知识蒸馏引入到视差回归中，解决了知识蒸馏应用在视差回归中的难点。通过高精度但计算复杂的网络来指导学生网络的学习，从而提升学生网络的性能。本发明在算力和存储资源一定的情况下，拥有更高的精度，并且还可以部署在资源受限的嵌入式平台上。
一种基于知识蒸馏轻量级立体视差估计方法

[发明专利]一种基于机器学习的竹条颜色自适应分类方法-CN202010302809.5有效
发明人：杨和;刘文哲;童同;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的竹条颜色自适应分类方法，可以根据竹条颜色变化自动调整颜色分类标准。所述方法包括采集竹条图像、竹条区域分割、竹条颜色特征提取、竹条颜色特征聚类以及竹条颜色分类。针对竹子颜色的特性，本发明提出了一种改进的颜色直方图特征，该特征能更准确的表征竹条颜色。本发明无需人工分类竹条颜色数据的先验知识，具有强适应性、及高准确率的特点。
一种基于机器学习竹条颜色自适应分类方法

[发明专利]基于强可逆对抗网络的数字病理图像HE染色复原方法-CN202010311398.6有效
发明人：童同;蔡绍进;兰俊林;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于强可逆对抗网络的数字病理图像HE染色复原方法，该方法训练包含两个生成器和两个判别器的强可逆对抗网络，通过训练好的强可逆对抗网络对数字病理图像进行HE染色复原，强可逆对抗网络的训练过程包括：制作褪色前、后的图像数据集，然后不断训练正向过程和逆向过程，并计算总损失函数，直至总损失函数和生成器生成的图像质量达到预先设定的重建效果，停止训练，获得生成器和判别器最优的卷积权值参数和偏置参数。该方法有利于对褪色的数字病理图像进行颜色信息复原。
基于可逆对抗网络数字病理图像 he 染色复原方法

[发明专利]一种基于三重损失网络的竹条表面缺陷检测方法-CN201911029088.9有效
发明人：刘文哲;杨和;黄炳城;童同;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于三重损失网络的竹条表面缺陷检测方法。步骤S1、通过安装在竹条分选机器人上的相机采集竹条表面缺陷数据，形成竹条表面缺陷数据集；步骤S2、竹条表面缺陷数据集中的图像经过三重损失网络训练得到锚点预测矩阵、尺寸预测矩阵和热力图预测矩阵；步骤S3、计算锚点预测矩阵损失、尺寸预测矩阵损失和热力图预测矩阵损失，得到三重损失网络更新的总损失；步骤S4、基于步骤S3计算得到的三重损失网络更新的总损失不断更新并优化获得最优的卷积权值参数和偏置参数；步骤S5、将竹条表面缺陷数据集中的测试图像通过更新卷积权值参数和偏置参数的三重损失网络，得到锚点预测矩阵和尺寸预测矩阵，而后即可得到检测的目标缺陷所属类别和大小。
一种基于三重损失网络竹条表面缺陷检测方法

[发明专利]基于运动链接空间的对抗性网络估计3D人体姿态的方法-CN201911085729.2有效
发明人：薛裕明;谢军伟;李根;罗鸣;童同;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于运动链接空间的对抗性网络估计3D人体姿态的方法。采用卷积神经网络，从单目设备采集的图像中估计人体关键节点的三维坐标，具体以单目RGB图像作为输入，采用运动链接空间和对抗网络技术，不仅解决了过拟合现象，而且提高了3D人体姿态估计精度和准确性。
基于运动链接空间对抗性网络估计人体姿态方法

[发明专利]一种基于隐藏层增强特征的工地安全帽检测方法-CN202010314285.1有效
发明人：谢军伟;罗鸣;童同;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V20/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于隐藏层增强特征的工地安全帽检测方法，该方法以隐藏层的方式，把上一次图像的卷积特征融合到当前帧的卷积特征，减少因为光线变化、遮挡而容易丢失的目标，同时引入FGRM模块对输出的目标检测结果作进一步修正。该方法有利于提高工地安全帽检测的准确性。
一种基于隐藏增强特征工地安全帽检测方法

[发明专利]一种基于图卷积神经网络的人脸情绪识别方法-CN202010091759.0有效
发明人：曾翰新;李根;童同;罗鸣;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2020-02-14 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图卷积神经网络的人脸情绪识别方法。本发明在图像数据库中，利用非人脸区域的图卷积神经网络提取背景图，并将把图片的欧式结构转换成图结构，通过提取图结构中节点和边的空间特征信息分析背景中人物的情绪状态进行人脸情绪分类，最终极大地提高了人脸情绪识别率；对于视频序列的数据，图卷积神经网络不仅对于空间域上的特征信息提取也有所提高，而且对于视频序列中的背景变化信息进行了推理，从而极大地提高了人脸情绪识别率。
一种基于图卷神经网络情绪识别方法

[发明专利]一种基于自监督学习的图像修复模型训练方法及终端-CN202211392961.2在审
发明人：周远波;邓炜;高钦泉;童同 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自监督学习的图像修复模型训练方法，S1、根据经修复前后的视频对进行抽帧以及前处理获取初始训练数据对(Ik,GTk)；S2、根据初始训练数据对(Ik,GTk)，采用损失函数L作为目标对图像修复模型进行训练；所述损失函数包括关于纹理细节的损失函数Loss1和关于纹理抖动的损失函数Loss2。通过修复前后训练数据作为基础训练数据，采用包括纹理细节和纹理抖动的损失函数作为目标训练的图像修复模型对影视图像进行修复，不仅节约人力和物力，显著提升影视后期制作的效率，且可以避免不同人员手工修复引入的不连贯性和修复后成片前后帧抖动的问题。
一种基于监督学习图像修复模型训练方法终端

[发明专利]一种基于划痕检测及图像补全的老照片修复方法-CN202211502920.4在审
发明人：詹文鹏;邓炜;童同;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于划痕检测及图像补全的老照片修复方法，涉及神经网络技术领域，获取待修复照片，并将待修复照片输入检测网络，得到缺陷位置的语义分割图；将缺陷位置的语义分割图和待修复照片输入图像补全网络，得到修复后的照片；其通过深度学习模型识别缺陷位置，进行图像补全来实现修复，不需要参考照片，在实际使用时，具有更好的通用性，且通过unet模型能实现对于缺陷位置的识别，再通过生成对抗网络，能即使是在缺陷面积较大的情况下，依然能够保持良好的修复效果。
一种基于划痕检测图像照片修复方法

[发明专利]一种基于参考图和语义内容的黑白人像上色方法及终端-CN202211440403.9在审
发明人：浦佳祺;邓炜;童同;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参考图和语义内容的黑白人像上色方法，S1、获取待上色人像图和参考图；S2、输入语义提取网络得到待上色人像图的语义图和参考图的语义图，输入特征提取网络得到待上色人像图特征和参考图特征；S3、输入自注意力模块得到待上色人像图和参考图的相似性矩阵，并根据相似性矩阵和参考图得到颜色匹配结果；S4、将相似度矩阵和颜色匹配结果输入生成器生成结果图。使用语义图作为辅助信息，使得模型不仅仅只通过图像对学习映射关系，有效控制了模型训练的可解释性，减少了之前模型训练存在的不确定性的问题，从而使得之前部分模型学习不好的上色区域能够更加准确的上到合适的颜色。
一种基于参考语义内容黑白人像上色方法终端

[发明专利]一种基于深度学习的端到端换脸数据预处理方法及终端-CN202211393256.4在审
发明人：聂若峰;邓炜;童同;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的端到端换脸数据预处理方法，获取换脸源图像数据集和换脸目标图像数据集，从中提取出换脸源人脸集和换脸目标人脸集；对换脸源人脸集和换脸目标人脸集进行人脸特征提取，之后进行人脸聚类以得到换脸源人脸子集和换脸目标人脸子集；从换脸源人脸子集中划分出该子集的高画质图像集；对换脸源人脸子集的高画质图像集，划分出高画质且少遮挡图像集。可以看出，其对于换脸图像数据集，通过人脸检测提取出所有人脸，之后通过人脸特征提取与特征聚类得到排除无关人脸的人脸子集，之后逐一挑选清晰且少遮挡的图像作为训练集，能对原始数据做出先期处理，获得最终用于训练换脸模型的有效数据。
一种基于深度学习端到端换脸数据预处理方法终端

[发明专利]基于CNN与Transformer的低分辨率图像分类方法及系统-CN202211256252.1在审
发明人：罗鸣;胡义;童同;谢军伟;杨宗晓 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V10/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于CNN与Transformer的低分辨率图像分类方法，包括以下步骤：步骤S1:构建图像数据集并对其中图像进行类别标注，划分为训练集和验证集；步骤S2:对训练集和验证集图像进行预处理；步骤S3:基于CNN和transformer，构建双分支并行网络，通过CNN网络分支和transformer网络分支来对低分辨率图像进行特征提取，通过注意力特征融合网络将两个分支每一层的特征进行有效融合，并采用多通道注意力网络对融合后的特征进行语义信息挖掘；步骤S4：根据训练集和验证集对双分支并行网络进行训练，并利用交叉熵损失对其进行约束，得到图像分类网络；步骤S5:将预处理后的待测图像输入图像分类网络，得到分类结果。本发明能有效提高对低分辨图像的分类性能。
基于 cnn transformer 分辨率图像分类方法系统

[发明专利]一种基于语义内容和快速图像检索的照片级图像生成方法-CN201910813199.2有效
发明人：薛雨阳;浦佳祺;薛裕明;李根;童同;高钦泉 -专利权人： 福建帝视信息科技有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于语义内容和快速图像检索的照片级图像生成方法，其包括背景生成部分和前景生产部分，背景生成部分通过对抗生成网络，使生成的背景图片逼真，接近真实场景；前景生成部分使用计算机视觉对涂鸦数据进行分块处理后输入深度模型的识别网络进行涂鸦识别，根据识别网络的反馈结果，通过得到的标签从对应的图片数据库中进行索引，采用最近邻模型得到近似度最高的图片并融合到背景的对应位置上，采用图像检索的方式来生成前景，最后将前背景叠加，生成的照片更加真实完美。
一种基于语义内容快速图像检索照片生成方法

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