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[发明专利]基于机器视觉的多类目标识别定位方法、装置和设备-CN202010108435.3有效
发明人： 陶大鹏;王林飞;朱开军;李鹏;齐冲冲;王汝欣 -专利权人：深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于机器视觉的多类目标识别定位方法，应用于机器人控制技术领域，用于解决现有机器人抓取控制的抓取准确率和效率较低的问题。本申请提供的方法包括：获取目标区域内零部件目标的目标图像；对目标图像进行特征提取和特征融合，得到目标融合特征；将目标融合特征输入预先训练好的分类模型中，得到目标图像中各个零部件目标的分类结果；对目标图像中分类后的各个零部件目标进行边缘检测和椭圆拟合，确定候选抓取目标区域以及椭圆拟合目标；对候选抓取目标区域中的各个椭圆拟合目标进行抓取评分，得到各个抓取分数；根据预设的决策规则和各个抓取分数，确定最优抓取目标；通过目标图像计算出最优抓取目标的坐标位置信息。
基于机器视觉类目标识定位方法装置设备

[发明专利]围术期风险评估的数据集构建方法、装置、设备及介质-CN202310410396.6在审
发明人：林旭;李鑫垚;齐冲冲;陶大鹏 -专利权人：云南联合视觉科技有限公司
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及围术期风险评估技术领域，尤其涉及一种围术期风险评估的数据集构建方法、装置、设备及介质。该方法根据病历信息计算虚拟评分，得到虚拟风险评分，按照虚拟风险评分的顺序，将病历信息排序为排序结果，筛选出满足特征分布的病历信息形成比较集合，从比较集合确定满足实时推荐条件的两个病历信息组成比较组，遍历每个比较组，获取用户对比较组的比较结果，根据所有比较组分别对应的比较结果，计算病历信息分别对应的风险评估分数，形成训练数据集，采用成对比较的方式获取大量用户对病历信息的主观评价，形成针对围术期风险评估的专家共识，使得所构建数据集相对客观，并且采用预排序的方式减少比较次数，降低了数据集构建的成本。
围术期风险评估数据构建方法装置设备介质

[发明专利]一种人体行为识别方法、装置及设备-CN202010209871.X有效
发明人：王汝欣;朱开军;陶大鹏 -专利权人：深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种人体行为识别方法包括：获取人体行为所对应的图像帧序列，确定所述图像帧序列中的模板帧；根据所述模板帧获取骨骼节点所对应的排序策略；获取图像帧序列中的图像帧中骨骼节点与其它骨骼节点之间的第一位移矢量集、以及图像帧序列中的相邻两帧所确定的第二位移矢量集；根据所述排序策略，分别对每一个骨骼节点所对应的第一位移矢量集和第二位移矢量集进行排序，生成节点特征块；通过已训练的神经网络模型识别所述节点特征块所对应的行为类别。由于节点特征块中的位移矢量包括节点的方向特征，因而可以有效的区分不同方向的动作，从而可以提高人体行为识别精度。
一种人体行为识别方法装置设备

[发明专利]图像超分辨率重建方法及装置-CN202310328503.0在审
发明人：刘宝弟;马迪南;刘伟锋;陶大鹏;王晓斌;高扬;姜文宗;马维;兴雷 -专利权人：云南日报报业集团
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像超分辨率重建方法及装置，方法包括：将原始图像输入训练完成的超分辨率模型，得到原始图像对应的超分辨率图像，训练完成的超分辨率模型是通过下采样池中的多个下采样核对超分辨率模型进行训练得到的，下采样核是根据核估计模型中的第一生成网络得到的，第一网络包括特征提取层和特征融合层，特征提取层用于提取第一样本图像的多个尺度的特征，特征融合层用于融合特征提取层提取的第一样本图像的多个尺度的特征。根据本申请提供的图像超分辨率重建方法，通过由下采样核训练得到的训练完成的超分辨率模型重建原始图像，能够更好的模拟真实图像的退化模式，优化得到的超分辨率图像的效果。
图像分辨率重建方法装置

[发明专利]活体检测方法、装置、终端设备和存储介质-CN202110194533.8有效
发明人： 陶大鹏;武艺强 -专利权人：云南联合视觉科技有限公司
申请日： 2021-02-21 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种活体检测方法、装置、终端设备和存储介质。该活体检测方法包括：获取待检测图像输入预先训练完成的活体检测模型，得到待检测图像的活体检测结果；其中，本申请通过以下步骤获得活体检测模型：提取查询样本图像的特征图像，对该特征图像向量化后进行类别预测，获得类别预测结果；然后将提取的特征图像与参考图像融合，得到目标样本图像，之后通过对抗网络模型检测查询样本图像和目标样本图像之间的图像特征差异，最终根据类别预测结果和图像特征差异对初始检测模型的模型参数进行优化，得到活体检测模型，该方法能够实现端到端的训练，从而提高活体检测方法的鲁棒性。
活体检测方法装置终端设备存储介质

[发明专利]物料检测方法、装置及终端设备-CN202010090072.5有效
发明人：王汝欣;闫明;陶大鹏 -专利权人：深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-02-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请适用于图像处理技术领域，提供了物料检测方法、装置及终端设备，包括：获取待测图片；根据所述待测图片的轮廓特征信息及预加载的目标模板，确定第一物料位置及对应的匹配模板；根据所述待测图片中所述第一物料位置对应的目标颜色特征信息及所述匹配模板携带的模板颜色特征信息，从所述第一物料位置中筛选出第二物料位置；根据所述待测图片中所述第二物料位置对应的目标细节特征信息及所述匹配模板携带的模板细节特征信息，从所述第二物料位置中筛选出第三物料位置；根据所述第三物料位置及所述第三物料位置对应的匹配模板，确定目标物料的信息。本申请实施例能够提高物料检测的准确性和灵活性。
物料检测方法装置终端设备

[发明专利]图像超分辨率重建方法、装置、终端设备及存储介质-CN201911423965.0有效
发明人：王汝欣;邱亚军;陶大鹏 -专利权人：深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请提供一种图像超分辨率重建方法、装置、终端设备及存储介质，通过获取第一分辨率的待处理图像；对所述待处理图像进行图像特征提取，得到初始特征图；其中，所述初始特征图中包含所述待处理图像的高频图像信息和低频图像信息；采用残差网络对所述待处理图像进行重建学习，所述残差网络具有N个块残差模块；当满足预设条件时，获取所述残差网络输出的融合特征图；其中，所述融合特征图由N个块残差模块分别输出的第一频率特征图融合得到；对所述融合特征图进行重建得到超分辨率图像。通过上述技术方案，能够使得超分辨率图像重建过程能够根据图像中的高低频图像信息的特点，实现针对性地对图像中不同频率的画面信息进行准确地重建的技术效果。
图像分辨率重建方法装置终端设备存储介质

[发明专利]密集场景下的图像检测方法、装置、终端及介质-CN202211191944.2在审
发明人： 陶大鹏;王林飞;林旭 -专利权人：云南联合视觉科技有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本申请适用于图像检测技术领域，提供一种密集场景下的图像检测方法、装置、终端及介质，其中方法包括：基于图像检测模型对样本图像进行识别，得到输出的预测框，所述预测框对应所述样本图像中目标对象的预测区域；基于所述预测框与真实框之间的交叠关系，确定所述预测框中目标区域面积在所述预测框中的目标占比；基于所述目标占比，及所述预测框与所述真实框之间的面积交并比，确定目标损失函数；基于所述目标损失函数，对所述图像检测模型进行模型迭代训练，并基于迭代训练完成的所述图像检测模型进行图像检测。该方案能够提升密集图像中的目标检测精度。
密集场景图像检测方法装置终端介质

[实用新型]一种瓦片焊接支架-CN202222215685.4有效
发明人：吕岭;林明飞;蒋林祥;丁云超;吴敏凯;张志伟;陶大鹏 -专利权人：浙江明佳环保科技股份有限公司
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： B23K37/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种瓦片焊接支架，包括底框、固定板、固定框、瓦片、固定螺栓、固定螺母，所述底框呈矩形，底框的两个长条边上均设有若干块竖直设置的固定板，所述底框上方设有一个用于与瓦片焊接的固定框，固定框的内壁上设有一圈挡环，瓦片放置在挡环上，固定框和挡环均呈长方形，固定框的长边和挡环的长边均弯曲成与瓦片相适应的弧形，所述固定框的两个长边所在的侧壁与固定板相贴合。本实用新型通过将固定框与固定条相固定，使得固定框与瓦片焊接时不易变形，使得瓦片也不易变形，有效的保证了焊接效果，瓦片焊接后无需整形，提高了生产效率和成品合格率。
一种瓦片焊接支架

[发明专利]基于虚拟相机模型的车辆全景图像拼接外部参数估计方法-CN201810271061.X有效
发明人：杨钊;彭绍湖;王力;胡晓;陶大鹏 -专利权人：广州大学
申请日： 2018-03-29 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及基于虚拟相机模型的车辆全景图像拼接外部参数估计方法，包括步骤：(1)针对具体车辆建立虚拟相机模型，计算出虚拟相机模型的参数矩阵；将摄像头安装在车辆周围，在车身周围地面区域放置多个标记点；(2)每个摄像头拍摄一组含有标记点的图像，找出其对应的多个标记点在全景视野范围的坐标，并通过待求的外部参数矩阵将该坐标转化成当前相机坐标系下的坐标；(3)对原始图像进行畸变校正，找出标记点的图像坐标，并通过相机成像模型将其转化为对应相机坐标系下的坐标；将步骤(2)、(3)的坐标建立方程组，求解出每个摄像头的外部参数。本发明通过建立方程组得到每个摄像头外部参数的解析解简化了外部参数估计的步骤。
基于虚拟相机模型车辆全景图像拼接外部参数估计方法

[发明专利]一种疼痛程度预测方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202210264067.0在审
发明人：金华;胡耀晟;张咏琴;赵艳花;李鑫楠;薄云;彭蕾;陶大鹏 -专利权人：云南省第一人民医院
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G16H10/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种疼痛程度预测方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述方法包括：获取用户面部图像及用户问卷结果；将用户面部图像输入至已训练的疼痛程度分类模型，获得已训练的疼痛程度分类模型输出的用户疼痛程度的分类结果；将用户问卷结果及用户面部图像、对应的分类结果输入至已训练的第一疼痛程度预测模型，获得已训练的第一疼痛程度预测模型输出的用户疼痛程度的预测结果；能够客观、量化地获知用户疼痛程度；并且已训练的第一疼痛程度预测模型以客观的用户面部图像及主观的用户问卷结果对用户疼痛程度进行预测，能够基于更丰富、更完备的特征预测用户疼痛程度，提高预测精度及效率，快速、准确且可靠预测用户疼痛程度。
一种疼痛程度预测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]面部表情重建方法、终端设备及计算机可读存储介质-CN202210190278.4在审
发明人：金华;石宇航;彭蕾;薄云;李鑫楠;赵艳花;张咏琴;胡耀晟;陶大鹏 -专利权人：云南省第一人民医院
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种面部表情重建方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，包括：根据第一目标人脸的第一人脸图像生成包含所述第一目标人脸的面部表情特征的第一位移贴图，其中，所述第一人脸图像中的所述第一目标人脸具有预设面部表情；根据所述第一目标人脸的第二人脸图像生成所述第一目标人脸的初始三维模型，其中，所述第二人脸图像中的所述第一目标人脸不具有所述预设面部表情；根据所述第一位移贴图和所述第一目标人脸的初始三维模型，生成所述第一目标人脸的最终三维模型。通过上述方法，可以有效提高面部表情重建结果的精确度。
面部表情重建方法终端设备计算机可读存储介质

[发明专利]身份比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210156655.2在审
发明人：金华;张咏琴;陶大鹏;吴婉银 -专利权人：云南省第一人民医院
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种身份比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于提高身份比对准确率。该方法包括：获取目标对象的人脸图像；使用预先训练完成的第一特征编码器对人脸图像进行特征提取，获得人脸图像的多视角多形态特征；使用预先训练完成的第二特征编码器对人脸图像进行特征提取，获得人脸图像的域不变特征；将多视角多形态特征和域不变特征进行对齐融合，获得人脸图像的最终人脸特征；将最终人脸特征和预存储的人脸数据进行匹配，以确定与人脸图像匹配的预存储人脸图像；将预存储人脸图像对应的身份信息确定为目标对象的身份信息。
身份方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]身份比对识别方法、装置及终端设备-CN202210081907.X在审
发明人： 陶大鹏;李华锋;林旭 -专利权人：云南联合视觉科技有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V40/70 文献下载
摘要：本发明提出一种身份比对识别方法、装置及终端设备，所述方法包括如下步骤：通过神经网络构建源域身份比对识别模型和目标域身份比对识别模型；利用源域身份图像对所述源域身份比对识别模型进行训练，提取所述源域身份比对识别模型的引导参数；利用目标域身份图像和所述引导参数对所述目标域身份比对识别模型进行训练，得到训练好的目标域身份比对识别模型；通过所述训练好的目标域身份比对识别模型对身份图像进行识别。本发明通过利用目标域身份图像和所述引导参数对所述目标域身份比对识别模型进行训练，得到训练好的目标域身份比对识别模型，能够有效缓解源域与目标域间域偏移带来的不利影响，提升识别速度和性能。
身份识别方法装置终端设备

[发明专利]基于域自适应的模型训练方法、目标比对方法和相关装置-CN202210098668.9在审
发明人： 陶大鹏;李华锋;林旭 -专利权人：云南联合视觉科技有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于域自适应的模型训练方法、目标比对方法和相关装置，通过将同一三维目标不同视角下的三维目标特征聚合成多视角三维目标特征，基于多视角三维目标特征进行模型训练，使训练的特征编码器从单一视角三维目标图像推理多视角三维目标特征，以更加全面地描述三维目标，缓解不同视角间三维目标形态差异对比对准确率的挑战，提高了三维目标比对准确率；通过三重对抗学习，即相机分类器和特征编码器对抗训练，特征编码器和身份‑域分类器对抗训练，特征编码器、身份分类器和去除域类别的身份‑域分类器对抗训练，缓解源域和目标域之间的域偏移，使得训练好的模型在目标域上有更好的性能表现，提高了三维目标比对准确率。
基于自适应模型训练方法目标相关装置

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