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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]图像非均匀性减轻系统和方法-CN202210133458.9在审
发明人： S·林;D·M·罗德里格斯;J·科斯特尔泽瓦 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：提供了用于促进成像系统和方法的非均匀性减轻的技术。在一个示例中，一种方法包括基于图像中的缺陷裁剪图像以获得裁剪的图像。该方法还包括基于图像中的缺陷裁剪补充平场校正(SFFC)图，以获得裁剪的SFFC图。该方法还包括至少基于代价函数来确定缩放项的缩放值。该方法还包括基于缩放值缩放SFFC图以获得缩放的SFFC图。还提供了相关的设备和系统。
图像均匀减轻系统方法

[发明专利]异常像素检测系统和方法-CN202111683777.9在审
发明人： J·R·莫雷拉;S·林 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： H04N5/33 文献下载
摘要：本发明公开了各种技术以提供对时间异常闪变像素的检测。在一个示例中，一种方法包括响应于从均匀黑体接收的红外辐射，通过成像装置的热成像器捕获多个热图像，其中所述热图像包括具有关联像素值的多个像素。所述方法还包括对于每个像素，确定所述热图像的关联像素值的标准偏差。所述方法还包括将所述标准偏差与阈值进行比较。所述方法还包括响应于所述比较将所述像素的子集识别为时间异常像素。本发明还提供了其他的方法、装置和系统。
异常像素检测系统方法

[发明专利]与红外成像相关的不确定度测量系统和方法-CN202111542361.5在审
发明人： J·科斯切娃;K·M·贾德 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H04N5/33 文献下载
摘要：提供了用于促进成像系统和方法的不确定度测量的技术。在一个示例中，一种方法包括确定与场景的红外图像数据关联的温度数据。该方法还包括接收与红外图像数据关联的至少一个参数。该方法还包括基于至少一个参数确定与温度数据关联的不确定度因子。还提供了相关的装置和系统。
红外成像相关不确定测量系统方法

[发明专利]成像器健康监测系统和方法-CN202080051523.2在审
发明人： D·M·罗德里格斯;E·A·库尔特;N·霍加斯藤;T·R·赫尔特 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：公开了用于成像器健康监测系统和方法的技术。在一个示例中，一种方法包括确定焦平面阵列(FPA)的有效单位单元和/或FPA的参考单位单元的特性。有效单位单元包括被选择性地屏蔽入射场景的检测器。参考单位单元包括被屏蔽入射场景的参考检测器。该方法还包括至少部分地基于该特性来确定FPA的状态。该方法还包括传输FPA的状态的指示，以选择性地引起FPA的调整。还提供了相关设备和系统。
成像健康监测系统方法

[发明专利]神经网络及分类器选择系统和方法-CN202080037835.8在审
发明人： B·A·小戴蒙德;P·M·布朗热;J·芒卡斯特;J·克林希尔;K·B·梅迪内尼;L·特伦布莱 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种高分辨率图像目标分类系统和方法包括：被配置为接收与场景关联的第一数据集的提议组件，该第一数据集包括场景的至少一个图像；包括多个神经网络的多级神经网络，每个神经网络被训练为接收感兴趣区域并根据关联的资源分配输出对象分类；和注意力协调器，其被配置为根据可用的系统资源确定图像中的感兴趣区域并将每个确定的区域分配给多尺度神经网络中的多个神经网络中的一个。该系统可以被配置为优化在图像中检测到对象的概率，同时最小化通过多尺度神经网络处理的像素数量。
神经网络分类选择系统方法

[发明专利]微测热辐射计系统和方法-CN202080020580.4在审
发明人： E·A·库尔特;M·西格森;R·F·卡纳塔 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G01J5/22 文献下载
摘要：本文提供了微测热辐射计系统和方法。例如，红外成像设备包括微测热辐射计阵列。该微测热辐射计阵列包括多个微测热辐射计。每个微测热辐射计均包括微测热辐射计桥接器，所述微测热辐射计桥接器包括第一部分和第二部分。所述第一部分包括配置为捕获红外辐射的电阻层。第二部分具有其中限定的多个穿孔。
微测热辐射计系统方法

[发明专利]微测热辐射计系统和方法-CN202080020028.5在审
发明人： E·A·库尔特;M·西格森;R·F·卡纳塔 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G01J5/22 文献下载
摘要：本文提供了微测热辐射计系统和方法。例如，红外成像设备包括具有触点和表面的基板。该表面限定了一平面。该红外成像设备还包括与基板联接的微测热辐射计阵列。微测热辐射计阵列的每个微测热辐射计均包括具有第一区部、第二区部以及第三区部的横截面，所述第二区部基本与所述第一区部平行，并且所述第三区部连结所述第一区部和所述第二区部。
微测热辐射计系统方法

[发明专利]用于重叠多图像应用的响应归一化-CN201980083105.9在审
发明人： E·桑切斯-蒙格;A·弗伊;迈克尔·肯特 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：公开了用于配准包括相机响应函数归一化的图像对的系统和方法，并且系统和方法包括：从图像集中选择图像对，该图像对中的每个图像具有相关联的元数据；使用相关联的元数据确定该图像对中的每个图像的相机响应函数；针对图像集归一化每个相机响应函数；以及向该图像对应用归一化的相机响应函数。在多尺度过程中使用配准参数生成变形图，以使该图像对中的一个图像变形以与该图像对中的另一个图像对齐。该图像对可以通过以下方式来选择：识别具有超过重叠阈值的重叠、在满足接近阈值的图像序列中具有连续接近、和/或具有在姿态阈值内的估计的图像捕获姿态的图像对。
用于重叠图像应用响应归一化

[发明专利]具有嵌入式加热器系统的集成相机和方法-CN201980086686.1在审
发明人： K·芒奇诺;M·特伦布莱 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：本公开的各种实施例可以包括成像系统，所述成像系统包括用于除冰的加热元件。加热元件可以定位成加热镜头和成像系统的外壳的前部。另外，成像系统或其一部分可以使用连续模制工艺制造。
具有嵌入式加热器系统集成相机方法

[发明专利]热图像和可见图像对的自动共配准-CN201980086421.1在审
发明人： E·桑切斯-蒙格;A·弗伊;迈克尔·肯特;彼得·麦瑟利 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：图像对共配准系统和方法，包括：接收多模态图像对；定义参数变形模型；定义当所述图像对对齐时被最小化的损失函数；和执行多尺度搜索，以确定使损失函数最小化的变形参数。优化的变形参数定义图像对的对齐。该图像对可以包括可见光谱图像和红外图像。该方法还包括：调整可见光谱图像的大小，以匹配红外图像；应用至少一个透镜畸变校正模型；和对所述图像对中的每个图像的动态范围进行归一化。多尺度搜索还可以包括：将所述图像对的大小调整为当前处理尺度；将自适应直方图均衡化应用于所述图像对以生成均衡图像；对均衡图像应用高斯模糊；和优化变形参数。
图像可见自动共配准

[发明专利]用于成像系统的深度学习推理系统和方法-CN201980078744.6在审
发明人： S·Y·S·赛;D·M·P·奈斯比特;I·K·斯塔德勒 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：用于成像系统的深度学习推理包括成像设备，该成像设备包括图像捕获部件和视觉处理单元，该视觉处理单元被配置为通过第一经训练的推理网络处理图像以确定第一推理结果。主机系统训练用于图像分类的神经网络并生成第一经训练的推理网络，并将该第一经训练的推理网络传送到成像设备的视觉处理单元。第一经训练的推理网络向成像设备提供独立的图像分类、对象检测和/或置信度得分。视觉处理单元还可以包括两个或更多个经训练的推理网络，其被配置为接收作为输入的推理结果并输出第二推理结果。立体相机系统使用来自一个或多个推理网络的特征和/或结果来控制对检测到的对象的三维数据的处理。
用于成像系统深度学习推理方法

[发明专利]闭环自动数据集创建系统和方法-CN201980059694.7在审
发明人： P·M·布朗热 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：提供了用于训练神经网络以对图像分类的各种技术。使用包括多个合成图像的训练数据集来训练卷积神经网络(CNN)。CNN训练过程会在处理训练数据集时跟踪与图像相关的量度和其他信息量度。然后可以使用真实图像的验证数据集对经训练的推理CNN进行测试，以生成性能结果(例如，经训练的推理CNN是否正确还是不正确地标记了训练图像)。在一个或多个实施例中，训练数据集和分析引擎提取并分析信息量度和性能结果，生成用于修改的训练数据集的参数以提高CNN性能，并生成使合成图像生成器生成新的训练数据集的相应指令。该过程以迭代的方式重复，以构建用于训练推理CNN的最终的训练数据集。
闭环自动数据创建系统方法

[发明专利]基于由旋转成像器捕获的图像的全景图像构建-CN201980047034.7在审
发明人： E·桑切斯-蒙格;A·弗伊 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：公开了用于基于由旋转成像器捕获的图像的全景图像构建的技术。在一个示例中，一种方法包括接收与场景相关联的并且在图像传感器的连续旋转期间捕获的图像的第一序列。第一序列中的每个图像具有与第一序列中的另一图像重叠的部分。该方法还包括生成第一全景图像。该生成包括基于点扩散函数处理图像的第二序列，以减轻与连续旋转相关联的模糊，从而获得图像的去模糊的序列，以及基于噪声功率谱密度处理去模糊的序列以获得图像的去噪的序列。点扩散函数与图像传感器的旋转速度相关联。第二序列基于第一序列。第一全景图像基于去噪的序列。
基于旋转成像捕获图像全景构建

[外观设计]照相机-CN202030063359.X有效
发明人：毛振美;Y·向;宋暄 -专利权人： 菲力尔商业系统公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： 16-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：照相机。2.本外观设计产品的用途：用于对物体成像并记录物体的图像。3.本外观设计产品的设计要点：在于照相机的形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
照相机

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