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]一种视频帧预测方法、装置及终端设备-CN201911205673.X在审
  • 孙庆强 - 合肥图鸭信息科技有限公司
  • 2019-11-29 - 2020-03-24 - H04N19/51
  • 本发明适用于视频压缩技术领域,提供了一种视频帧预测方法、装置及终端设备,所述方法包括:计算当前帧和当前帧前一帧的初始;根据所述初始和当前帧前一帧得到初始预测帧;将所述当前帧和初始预测帧输入运动编解码网络中得到所述初始中每个像素点对应的分离卷积核;对所述每个像素点对应的分离卷积核进行统计,得到每个分离卷积核的重心坐标;将所述初始中每个像素分别与对应的分离卷积核的重心坐标相加得到修复;根据所述修复和当前帧前一帧得到最终预测帧。本发明基于分离卷积核,在每个待预测点处计算一个修正,从而改善法的预测效果,提升视频压缩性能。
  • 一种视频预测方法装置终端设备
  • [发明专利]一种基于Transformer的无监督估计方法-CN202210777017.2在审
  • 张涛;刘晓晨 - 东南大学
  • 2022-07-04 - 2022-09-06 - G06T7/269
  • 本发明公开了一种基于Transformer的无监督估计方法。具体来说,本发明引入Transformer作为估计的特征编码器,利用其完全的自注意力机制,实现具有全局感受野的特征编码,有利于估计精度的提升。其次,在基于特征金字塔的解码器中,提出归一化互相关模块来计算两幅特征图之间的相关性,以使网络更加关注前景运动物体,弱化背景噪声对光的干扰。同时,引入基于注意力的中间估计模块,对物体边界流进行细化,进一步提升估计精度。最后,在光度一致损失和平滑损失函数的基础上,引入静态损失函数作为网络无监督的伪标签,为网络提供更加明确的训练方向。此方法可用于视觉导航、运动估计和图像分割等计算机视觉领域。
  • 一种基于transformer光流无监督估计方法
  • [发明专利]计算系统和方法-CN201110311228.9有效
  • 柴志雷;任小媛;高卫东;梁久祯;张平;钟传杰;刘基宏;潘如如 - 江南大学
  • 2011-10-14 - 2012-06-20 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种计算系统和方法,所述计算系统包括:特征提取模块,依次计算输入图像的像素点对应的特征值;特征匹配模块,依次计算输入图像的像素点对应的信息;特征监控模块,将像素点对应的特征值和像素点对应的信息进行同步,并基于一像素点对应的特征值来确定是否输出该像素点的信息。在本发明中采用了流式的硬件计算方式来实现输入图像的像素点的特征匹配和特征提取,随着图像每个像素点的输入,每个像素点对应的特征值和信息都可流水完成,因此可以提供稠密的信息。并且由于有特征值的指示,只有具有良好特征的像素点的才会被输出,这样可以较好地反应目标的真实运动情况。
  • 计算系统方法
  • [发明专利]计算方法、装置及电子设备-CN201910731885.5有效
  • 喻冬东;王长虎 - 北京字节跳动网络技术有限公司
  • 2019-08-09 - 2023-04-25 - G06T7/20
  • 本公开实施例中提供了一种计算方法、装置及电子设备,属于数据处理领域,该方法包括:将相邻的第一图像和第二图像输入到第一预测网络中,得到第一信息,所述第一图像在时间维度上早于所述第二图像;利用与所述第一预测网络并行的第二预测网络,对所述第二图像进行图像特征提取,以得到目标特征;基于所述第一信息和所述目标特征,利用包含所述第一预测网络和所述第二预测网络的第三预测网络对所述第二图像的信息进行预测,得到第二信息;将所述第二信息,对所述第三预测网络进行训练,以便基于训练后的第三预测网络对输入图像的信息进行预测。通过本公开的处理方案,能够准确的计算图像的信息。
  • 计算方法装置电子设备
  • [发明专利]图像处理的方法、装置及计算机存储介质-CN201911021737.0在审
  • 胡鹏 - 北京迈格威科技有限公司
  • 2019-10-25 - 2020-02-21 - G06T3/00
  • 该方法包括:获取与原始图像对应的图,并确定所述图中的全局运动;根据所述全局运动,确定所述原始图像对应的全局运动参数;根据所述全局运动参数,对所述原始图像进行图像变换,得到处理后的图像。可见,本发明实施例中,在对图像进行电子稳像时,确定图中的全局运动,从而进一步基于全局运动流得到全局运动参数,然后根据全局运动参数对原始图像进行处理。也就是说,本发明实施例在由硬件ISP进行相关操作之前,先对原始图像进行基于全局运动的电子稳像操作,该过程能够避免ISP处理时的无用的计算消耗,从而避免计算资源的浪费,也提高了图像处理的效率。
  • 图像处理方法装置计算机存储介质
  • [发明专利]基于机械云台和算法的双目全向避障方法-CN202011472076.6在审
  • 涂广毅 - 深圳慧源创新科技有限公司
  • 2020-12-15 - 2021-04-09 - G06T7/207
  • 本发明公开了基于机械云台和算法的双目全向避障方法,通电启动双目测距模块以及机械云台,打开光摄像头与双目摄像头;启动算法,用LK算法计算飞机当前的流速度;根据模块输出的流速度,计算飞机当前的飞行或漂移方向本发明利用双目测距模块外加机械云台和模块,用一个双目模块+三轴机械云台实现水平方向360度全向避障,能有效解决飞机在低速飞行或漂移过程中飞机飞行方向无法准确解算的问题,模块利用视觉图像的变化能准确分辨出飞机当前的飞行状态以及速度
  • 基于机械算法双目全向方法
  • [发明专利]图像处理装置、图像处理方法和程序-CN201010578349.5无效
  • 西野胜章;纲岛宣浩 - 索尼公司
  • 2010-12-01 - 2011-06-08 - G06T7/20
  • 图像处理装置包括:计算单元,该计算单元参考过去的图像来计算图像内的检测单元,该检测单元在图像的部分区域中设置多个基准点,并且检测是否在基准点处被生成;特征点数据存储单元,当流在基准点处被生成时,该特征点数据存储单元存储生成的像素数据段的集合作为特征点;特征点追踪单元,该特征点追踪单元追踪特征点的运动位置;特征点删除单元,该特征点删除单元根据特征点的运动位置的变化来删除被追踪的特征点;以及通过确定单元
  • 图像处理装置方法程序
  • [发明专利]插帧图像处理方法及装置-CN202010978534.7在审
  • 严雪飞;张卫平;于长志;姜玉林 - 无锡安科迪智能技术有限公司
  • 2020-09-17 - 2021-01-05 - G06T7/269
  • 其中,该方法包括:将插帧位置前后两个参考帧输入到估计网络,得到第一和第二参考帧互相之间的两组场;使用光内插神经网络对所述两组场进行处理,推断得到两个参考帧与插针位置处中间帧之间的数据;使用权重估计神经网络依据所述两组场、所述数据和两个参考帧推断得到用以组合两个参考帧的权重分布;依据所述数据对两个参考帧进行卷绕处理,并使用所述权重分布对卷绕后的参考帧进行加权求和得到目标中间帧本申请的技术方案可以有效重建参考帧与中间帧之间的数据,可组合得到稳定可靠的中间帧,较好地解决了插帧图像中的重影和模糊等问题。
  • 图像处理方法装置

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