专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于深度学习图像分割的前景防抖方法及装置-CN202310912647.0在审
  • 臧景峰;刘岩;尤鹏翔;李应松;孟令泽 - 长春理工大学
  • 2023-07-25 - 2023-10-27 - H04N23/68
  • 本申请公开了一种基于深度学习图像分割的前景防抖方法及装置,涉及图像处理技术领域。本申请包括以下步骤:S1、获取原始视频的第一帧图像,对图像进行前景主体目标检测,并对检测区域进行特征点提取;S2、对原始视频其他帧图像进行前景检测,将前景区域视为选定区域,进行特征点提取;S3、对当前帧特征点和上一帧特征点进行匹配,并排除异常点,得到时域上的轨迹信息;S4、使用高斯滤波对轨迹信息进行平滑处理;S5、根据平滑后的曲线对原始图像进行仿射变换,并对变换后的图像进行边缘裁剪。本申请通过聚焦于拍摄主体的视觉稳定,将前景作为防抖处理的目标区域,从而得到更好的观看效果;本发明不必介入手工构建的特征,可以有效节约人力成本。
  • 一种基于深度学习图像分割前景方法装置
  • [发明专利]一种交通标志深度学习模式识别方法-CN202310526846.8在审
  • 臧景峰;吕天宝;李应松 - 长春理工大学
  • 2023-05-11 - 2023-08-11 - G06V20/58
  • 本发明公开了一种交通标志深度学习模式识别方法,属于汽车驾驶技术领域,旨在解决现有技术同类交通图像也存在大量的类内变化,所以汽车在进行标志牌分析时,可能会遇到无法识别的情况,若已录入的信息库内没有此种类的交通图像,此时就需要汽车进行自动分析识别学习。包括以下步骤,S1、建立学习系统并录入汽车系统内,当车辆行驶过程中遇新交通标志牌后自动开始分析执行;S2、将新的交通标志牌进行数据剖析并比对,分析出交通标志牌中主要信息。该交通标志深度学习模式识别方法,可有效提升汽车夹持的智能化程度与安全性,依靠对汽车的限制,使得汽车可以在无人参与的情况下按照交通标志牌的限制标准进行行驶。
  • 一种交通标志深度学习模式识别方法
  • [发明专利]一种基于图像处理的智能交通系统-CN202211374517.8在审
  • 李应松;臧景峰 - 长春理工大学
  • 2022-11-04 - 2023-03-07 - G08G1/017
  • 本发明公开了一种基于图像处理的智能交通系统,属于智能交通技术领域,包括中央处理器以及基于中央处理器建立的区域交通监测系统和警示系统;所述区域交通监测系统包括:图像采集模块,采集监测区域内的交通图像信息并上传至中央处理器,用于判别区域内交通事故、拥堵、违章情况,为交通疏导提供参考,并且作为车辆违章依据;车牌识别模块。该基于图像处理的智能交通系统,具有区域内交通智能监控功能,实时显示交通监测区域内的交通事故、拥堵、违章等信息,使过往车辆第一时间获取交通信息,提高交通安全性,且能够对违章车辆及时做出警示,打消驾驶员的侥幸心理,提高违章车辆对交规以及安全驾驶的重视度。
  • 一种基于图像处理智能交通系统
  • [发明专利]一种基于视频监测的智能信号灯系统-CN202211273247.1在审
  • 李应松;臧景峰 - 长春理工大学
  • 2022-10-18 - 2023-01-31 - G08G1/08
  • 本发明公开了一种基于视频监测的智能信号灯系统,本发明涉及智能交通领域。信号灯采用的定时控制难以合理分配通行权,无法在出行高峰时段高效疏散车流,也无法在车流量小的时段降低车辆延误等待时间,我们需要一种监测交通路况并且能够自动配时的智能信号灯。基于视频监测的智能信号灯系统包括有信号采集系统、目标检测和跟踪系统、交通监测系统、信号配时系统以及显示系统。具体实现方案:信号采集系统采集视频内容,目标检测和跟踪系统对车辆和行人进行追踪,交通监测系统监测车辆和行人信息,信号配时系统进行智能信号灯的配时,显示系统用于显示车辆违章信息、行人闯红灯信息以及信号灯的时间。
  • 一种基于视频监测智能信号灯系统
  • [发明专利]一种基于视频和语音信息的双模态融合情绪识别方法-CN202011613947.1在审
  • 臧景峰;史玉欢;王鑫磊;刘瑞 - 长春理工大学
  • 2020-12-31 - 2021-07-23 - G06K9/00
  • 本发明提出了一种基于视频信息和语音信息的双模态融合情绪识别方法,通过外部设备摄像头和麦克风获取面部和语音信息。从所述视频和语音信息中提取人脸图像和语音特征,对所述人脸图像特征向量和语音特征向量进行归一化处理,将处理后的特征传入Bi‑GRU网络中训练,然后,两个单模态子网络中的输入特征用于计算每个时刻状态信息的权重。对所述两个单模态子网络的输入特征进行融合,得到多模态联合特征向量,将所述联合特征向量作为预先训练好的深度神经网络的输入,所述深度神经网络内含有情绪分类器,通过所述情绪分类器得出不同类型的情绪评价信息,使得用户情绪评价信息更加客观和具有参考价值,进而得到更加准确的情绪识别结果。
  • 一种基于视频语音信息双模融合情绪识别方法

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