“陈科圻”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果3个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于草图的场景级细粒度视频检索方法及系统-CN202210429989.2在审
发明人：马翠霞;左然;刘舫;陈科圻;张拯明;邓小明;王宏安 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/732 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于草图的场景级细粒度视频检索方法及系统，属于计算机视觉领域，通过提取草图特征，构建基于外观特征和类别特征的草图空间结构图；提取视频特征，构建基于视频时序信息、外观特征和类别特征的视频时空结构图，利用自适应帧采样策略进行视频帧采样，先对视频帧稀疏采样，再利用草图‑视频关联关系模型进行视频帧筛选，利用草图‑视频检索模型中完成视频细粒度检索。本发明将出现在不同时间段的物体压缩至同一张草图中，进行场景级的视频内容概括，检索出与草图背景元素、物体外观特征与动作类型均一致的视频。
一种基于草图场景细粒度视频检索方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的车牌图像清晰化方法-CN201810599569.2有效
发明人：董林滔;夏思宇;陈科圻;张伟;段彦卉;肖志尧 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-06-12 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的车牌图像清晰化方法，能够对受到运动模糊影响的车牌图像进行清晰化，该方法包括以下步骤：建立一种轻量级的卷积神经网络模型，设置网络的结构和训练参数；制作卷积神经网络的训练集；训练卷积神经网络，得到网络的权重；基于卷积神经网络的训练模型，即可以对道路监控设备拍摄到的模糊车牌图像进行清晰化。本发明应用于刑侦和OCR识别等方面，针对一处道路监控设备，由于车辆的运动速度和出现位置不同，车牌图像的模糊程度和模糊角度在一定范围内变化，传统的去运动模糊方法无法有效处理，通过卷积神经网络的方法可以对车牌图像一定范围内的运动模糊进行清晰化，且具有较快的处理速度。
一种基于卷积神经网络车牌图像清晰方法

[发明专利]一种细粒度场景级基于草图的图像检索方法及系统-CN202111004545.6在审
发明人：马翠霞;刘舫;陈科圻;邓小明;王宏安 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明公开了一种细粒度场景级基于草图的图像检索方法及系统，属于计算机视觉领域，为了解决现有基于草图的图像检索方法大多数面向单物体的、类别级的图像检索问题，扩展草图检索在实际生活中的应用，通过引入注意力机制，建立自适应的图卷积神经网络，并利用三元组网络进行草图与待检索图像的匹配，对场景草图与待检索图像在场景的全局布局、类别级与实例级三个层次上进行建模，整合各层次的信息，实现输入场景草图与图像的精准匹配。
一种细粒度场景基于草图图像检索方法系统