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]一种蒙面人身份识别方法-CN202010843398.0有效
  • 程良伦;杨颖;黄国恒 - 广东工业大学
  • 2020-08-20 - 2023-09-15 - G06V40/16
  • 本申请公开了一种蒙面人身份识别方法,包括:将待识别蒙面人图像输入预置区域分割网络进行分割处理,得到蒙面人区域图像;将蒙面人区域图像输入至预置编码‑解码模型进行特征分离,并删除提取的外部特征,输出蒙面人区域图像的典型特征和姿态特征;对蒙面人区域图像的典型特征进行均值化处理,得到静态步态特征,将姿态特征输入预置LSTM网络进行处理,得到动态步态特征;将静态步态特征和动态步态特征输入至预置分类器进行分类识别,得到待识别蒙面人图像的身份识别结果,解决了现有的人脸识别方法难以识别蒙面人身份的技术问题。
  • 一种蒙面人身识别方法
  • [发明专利]一种基于图像理解的盲人导航系统-CN202010698366.6有效
  • 廖宇威;黄国恒;程良伦 - 广东工业大学
  • 2020-07-20 - 2023-09-12 - G06V20/20
  • 本发明提供的一种基于图像理解的盲人导航系统,包括:图像采集模块、图像特征提取模块、语音采集模块、语音处理模块、问题特征提取模块、特征融合模块、答案产生模块、答案输出模块;将图像采集模块采集的图像数据通过图像特征提取模块提取图像特征;将语音采集模块采集的用户问题语音数据通过语音处理模块将语音数据转换成文字数据后,通过问题特征提取模块对所述文字数据提取问题特征;通过特征融合模块将所述图像特征与所述问题特征进行特征融合;通过答案产生模块对融合特征进行分类,得到用户问题的答案;通过答案输出模块输出用户问题的答案。本发明智能程度高、实用性强,能实时的帮助视力障碍人群了解周围事物的信息,应用场景广阔。
  • 一种基于图像理解盲人导航系统
  • [发明专利]多目标跟踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201811572486.0有效
  • 黄国恒;张挥谦;黄斯彤;胡可 - 广东工业大学
  • 2018-12-21 - 2023-09-12 - G06T7/246
  • 本发明实施例公开了一种多目标跟踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中,方法包括预先基于FCN算法、对多张预先标注车型信息和车辆位置的样本图像训练得到目标分割模型,用于从输入图像中分割得到车辆并计算各车辆的位置坐标。将待跟踪车辆图像输入目标分割模型中,得到该图像中各目标车辆的位置坐标信息;依次计算每个目标车辆与前一帧车辆图像中各源车辆的位置坐标的差值,并从各差值中确定最小差值;若目标车辆的最小差值不大于预设阈值,则目标车辆为最小差值对应源车辆在待跟踪车辆图像中的跟踪目标;反之,将目标车辆作为新出现的源车辆。本申请实现了视频序列中对多目标车辆的快速、准确跟踪,提升了多目标跟踪的实时性。
  • 多目标跟踪方法装置设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]基于语音分析的3D虚拟演讲者驱动方法及相关装置-CN202310781774.1在审
  • 陈观理;黄国恒;黄俊平 - 广州华腾教育科技股份有限公司
  • 2023-06-28 - 2023-09-05 - G10L17/04
  • 本申请公开了基于语音分析的3D虚拟演讲者驱动方法及相关装置,方法包括:通过预置编码器在当前语音信息中分别获取语音内容编码和演讲人信息编码;采用预设自回归概率模型根据语音内容编码和历史头部运动特征预测当前头部运动特征,模型包括残差块;基于LSTM网络模型和第一MLP根据语音内容编码和演讲人信息编码提取风格口型特征;通过第二MLP根据当前头部运动特征和风格口型特征计算口型系数和头部运动系数;依据口型系数、头部运动系数和预置手部动作对3D虚拟演讲者驱动。本申请能解决现有技术仅考虑语音驱动的口型变化情况,忽略其他动作形态,且驱动因素仅分析语音,太过单一,导致三维虚拟演讲者动作驱动效果较差的技术问题。
  • 基于语音分析虚拟演讲者驱动方法相关装置
  • [发明专利]结合光照不变性与短曝光光照增强的暗光车照识别方法-CN202010777285.5有效
  • 程良伦;陈海源;黄国恒 - 广东工业大学
  • 2020-08-05 - 2023-07-28 - G06V10/44
  • 本申请公开了一种结合光照不变性与短曝光光照增强的暗光车照识别方法,对待识别黑暗车辆图像进行处理得到灰度光照不变性特征图和补光图像;将灰度光照不变性特征图和补光图像输入到预置车型识别模型,使得预置车型识别模型对灰度光照不变性特征图和补光图像进行特征提取后,再进行特征融合得到特征增强图像,并基于特征增强图像进行车型识别得到车型识别结果;将补光图像输入到预置颜色识别模型进行颜色识别得到颜色识别结果;结合颜色识别结果和车型识别结果,输出最终识别结果,解决了现有的车型识别方法在面对真实黑暗环境,例如夜晚监控摄像头获取的车辆图像,成像黑暗,且不清晰,存在噪点,无法提取车辆特征,使得识别结果不佳的技术问题。
  • 结合光照不变性曝光增强车照识别方法
  • [发明专利]基于IRCNN和MTCNN的具有尺度旋转不变性的静脉识别方法及系统-CN201910620017.X有效
  • 胡可;黄国恒;周艳妹;彭涛 - 广东工业大学
  • 2019-07-10 - 2023-07-25 - G06V40/14
  • 本申请所提供的一种基于IRCNN和MTCNN的具有尺度旋转不变性的静脉识别方法,包括:将目标静脉图像输入预设IRCNN模型进行锐化处理,得到锐化图像;将锐化图像输入预设MTCNN模型,输出特征图;其中,预设MTCNN模型是基于预设参数进行结构构建的模型;将特征图中特征点相对特征图的方框的相对位置与预设相对位置进行比对以实现身份识别。该方法先用IRCNN模型来进行图像增强,将特征变得明显,再用MTCNN模型来提取特征,得到特征图。由于MTCNN模型具有旋转不变性和尺度不变性,故提取特征更加精确,即得到的特征图更加精确,进而能够提高身份识别的精确度。本申请还提供一种基于IRCNN和MTCNN的具有尺度旋转不变性的静脉识别系统、设备及计算机可读存储介质,均具有上述有益效果。
  • 基于ircnnmtcnn具有尺度旋转不变性静脉识别方法系统
  • [发明专利]一种基于视频的人体姿态估计方法、装置及设备-CN201811623269.X有效
  • 黄国恒;陈小平;朱俊文 - 广东工业大学
  • 2018-12-28 - 2023-07-25 - G06T7/73
  • 本发明公开了一种基于视频的人体姿态估计方法,能够对目标视频进行图像截取,得到多帧图像,然后遍历多帧图像分别计算各帧图像的人体姿态特征,对于当前遍历到的图像,利用姿态提取网络提取其真实人体姿态特征,并将上一帧图像的人体姿态特征输入姿态预测网络,预测得到当前帧图像的预估人体姿态特征,最后根据预估姿态特征对真实姿态特征进行调整,确定当前帧图像最终的人体姿态特征。可见,该方法在计算人体姿态特征时,考虑到了在视频中帧与帧之间的关联性,并利用这种关联性有效解决了由于遮挡问题导致的人体姿态不完整的问题。此外,本发明还提供了一种基于视频的人体姿态估计装置、设备及计算机可读存储介质,其作用与上述方法相对应。
  • 一种基于视频人体姿态估计方法装置设备
  • [发明专利]基于眼部图像识别弱视的方法及系统-CN201910344151.1有效
  • 程良伦;谢靓茹;胡可;黄国恒 - 广东工业大学
  • 2019-04-26 - 2023-07-18 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于眼部图像识别弱视的方法及系统,从获取的脸部图像中获取眼部区域图像;使用第一卷积神经网络对眼部区域图像提取特征,运算出眼部位置,使用第二卷积神经网络对眼部区域图像提取特征,得到特征图,并根据得到的眼部位置从特征图中获取眼部特征;对获得的眼部特征进行反卷积处理,使用第三卷积神经网络对反卷积处理得到的图像提取特征,运算出瞳孔位置,使用第四卷积神经网络对反卷积处理得到的图像提取特征,得到该图像的特征图,并根据得到的瞳孔位置从该图像中获取瞳孔特征;根据获得的瞳孔特征运算出眼部是否有弱视问题的结果。本发明方法及系统从脸部图像中提取出眼部瞳孔特征,根据眼部瞳孔特征判断眼部是否有弱视问题。
  • 基于眼部图像识别弱视方法系统
  • [发明专利]一种绿色建筑用多联机蓄冷系统-CN202310153153.9在审
  • 李浩桥;俞翰豪;胡伟洪;尹过煌;黄国恒;夏国富;彭凤武;魏丹蓉;卫晓晖;杜锦荣 - 广州汉森建筑设计有限公司
  • 2023-02-21 - 2023-05-16 - F24F5/00
  • 本发明公开了一种绿色建筑用多联机蓄冷系统,涉及蓄冷技术领域。本发明包括:由多个压缩机所组成的压缩机组;与压缩机组连通的水箱,其用于存储水体,压缩机组用于调节水体温度;与水箱连通的第一换热区以及与第一换热区连通的多个循环管道。本发明通过水箱以及压缩机组的配合,从而可以通过水体的作用在用电高峰期以及高温时刻来临之前将冷量事先存储起来,当用电高峰期以及高温时刻来临时可以直接通过第一换热器以及循环管道的配合来获取水体内的冷量,从而对室内进行降温,相比于现有的通过空调在高温以及用电高峰期时刻降温的方式来说,能耗要更低,效率自然也更高,因而非常适用于像钢制箱房等这样的绿色建筑。
  • 一种绿色建筑联机系统
  • [发明专利]一种基于局部正交特征注意力融合的小样本图像分类方法-CN202310113003.5在审
  • 程良伦;涂泽良;黄国恒 - 广东工业大学
  • 2023-02-10 - 2023-05-12 - G06V10/40
  • 本发明公开了一种基于局部正交特征注意力融合的小样本图像分类方法,包括以下步骤:S1:利用特征提取网络提取图像的浅层特征F1和深层特征F2;S2:对浅层特征F1进行通道加权,然后将加权后的特征输入到多尺度特征融合模块中进行多尺度特征提取和融合,输出融合多尺度信息的局部特征Fl;S3:将所述局部特征Fl与深层特征F2输入到局部正交特征融合模块中,输出融合特征Z;S4:根据所述融合特征Z生成支持集图像的类原型向量或查询集图像的特征向量;S5:计算查询集图像的特征向量与各个支持集图像的类原型向量之间的相似度,输出分类结果和分类损失。本发明通过融合全局特征及其正交分量上的局部特征来增强网络的表征能力,提高了图像分类的准确度。
  • 一种基于局部正交特征注意力融合样本图像分类方法
  • [发明专利]基于降维操作和卷积网络的遥感图像变化区域检测方法-CN201910457431.3有效
  • 曾鹏慷;黄国恒 - 广东工业大学
  • 2019-05-29 - 2023-05-09 - G06V20/13
  • 本申请公开了一种基于降维操作和卷积神经网络的遥感图像变化区域检测方法,所述方法包括对第一遥感图像和第二遥感图像执行降维操作得到主成分;对所有所述主成分执行聚类操作,并根据聚类结果确定图像变化区域;利用卷积神经网络对图像变化区域执行语义分割得到分割结果图;对所述分割结果图中每一目标像素点进行投票表决得到每一所述目标像素点的像素类别,并根据所有目标像素点的像素类别确定所述图像变化区域对应的图片内容。本方法能够确定遥感图像中变化区域的物体类别,提高遥感图像的检测精度。本申请还公开了一种基于降维操作和卷积神经网络的遥感图像变化区域检测系统、一种计算机可读存储介质及一种电子设备,具有以上有益效果。
  • 基于操作卷积网络遥感图像变化区域检测方法
  • [发明专利]一种图像特征提取方法、装置、设备及可读存储介质-CN201811578023.5有效
  • 黄国恒;朱俊文 - 广东工业大学
  • 2018-12-19 - 2023-05-09 - G06V10/46
  • 本发明公开了一种图像特征提取方法,包括:获取具有长距离连续形状目标的目标图像;采用FPN算法对目标图像进行多尺度特征提取,得到多个尺度的特征图;通过SCNN算法分别处理每个尺度的特征图,得到与每个尺度的特征图对应的连贯特征图;利用DAG模型将多个连贯特征图融合为目标图像的目标特征图。该方法通过FPN算法、SCNN算法和DAG模型的结合,可以更精准地提取目标图像中具有长距离连续形状目标的特征,使得获得的目标特征图具有良好的分割效果或识别效果。相应地,本发明公开的一种图像特征提取装置、设备及可读存储介质,也同样具有上述技术效果。
  • 一种图像特征提取方法装置设备可读存储介质

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