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[发明专利]一种横滤嘴棒自动检测预警方法、装置及电子设备-CN202110916406.4在审
发明人：廖宇;刘文婷;陈琳;胡素霞;沈伟;王娜;贾伟萍;王波;李冉;黄轲 -专利权人：湖北中烟工业有限责任公司
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种横滤嘴棒自动检测预警方法、装置及电子设备，该方法包括采集滤嘴棒侧面运输图像，从滤嘴棒侧面运输图像中提取特征点；基于各特征点生成特征图像，并将各特征图像与预设的标准图像进行比对，根据各特征图像的形状与颜色从各特征图像中筛选异常图像，确定异常图像为横滤嘴棒；标记异常图像，持续采集滤嘴棒侧面运输图像，对异常图像进行追踪；基于异常图像生成警示信息，将警示信息发送至预设终端。本发明实现了能够在滤嘴棒批量输送至发射机的过程中实时分辨出异类滤嘴棒并向工作人员进行警示，辅助工作人员准确及时的找到异常滤嘴棒，且无需工作人员长时间集中注意力盯着传送带，节省了人力物力。
一种横滤嘴棒自动检测预警方法装置电子设备

[发明专利]一种基于云计算的动画设计处理监管系统及方法-CN202310703711.4有效
发明人：林舜美 -专利权人：厦门华厦学院
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云计算的动画设计处理监管系统及方法，涉及动画设计监管技术领域，设置比对区间，对当前位置比对区间范围内的画面进行内容识别，对识别出的内容进行分类，计算同种内容后一个画面中图像与前一个画面中图像的相似度，得到第一位置差异值，移动比对区间，计算第二位置差异值，计算同一种内容图像在第一比对位置和第二比对位置的偏移差异值，初步判断异常图像，对异常图像进行筛选，比对异常图像的画面范围与画面范围阈值，去除人为构造出的异常图像，经过筛选后的异常图像设置为待修复图像，将异常图像相邻的图像设置修复参考图像，对待修复图像进行修复。
一种基于计算动画设计处理监管系统方法

[发明专利]一种高空异常检测方法、设备及计算机可读存储介质-CN202210892328.3在审
发明人：孙志亮;郑敏;黄鹏;殷俊;潘思伟 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种高空异常检测方法、设备及计算机可读存储介质，该高空异常检测方法包括：获取高空建筑的当前帧图像；将当前帧图像与高空背景模板图像比对，获取当前帧图像的前景图像；基于前景图像判断高空异常；其中，高空背景模板图像是由多个历史图像的背景图像融合得到，历史图像的背景图像是利用历史高空建筑视频流中相邻两帧图像之间的差异图像得到的。通过上述方式，本发明能够对高空异常行为进行实时监测，消除安全隐患。
一种高空异常检测方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]表面缺陷检查方法及表面缺陷检查装置-CN201880018467.5有效
发明人：腰原敬弘;梅垣嘉之;大重贵彦 -专利权人：杰富意钢铁株式会社
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：在作为本发明的一个实施方式的表面缺陷检查装置(1)中，纹理特征图像生成部(43)通过对输入图像实施基于多个空间滤波的滤波处理，从而生成多个纹理特征图像，纹理特征提取部(44)关于输入图像上的各位置分别提取多个纹理特征图像的对应的位置的值，生成图像上的各位置处的特征向量，异常程度计算部(45)关于各个特征向量计算特征向量所成的多维分布中的异常程度，生成表示关于输入图像上的各位置的异常程度的异常程度图像，缺陷候补检测部(46)将异常程度图像中异常程度超过规定值的部分检测为缺陷部或者缺陷候补部
表面缺陷检查方法装置

[发明专利]智能电视异常检测方法及装置-CN201510792566.7在审
发明人：吴小勇;鲍红彬;刘洁 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2015-11-17 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： H04N17/02 文献下载
摘要：本公开是关于智能电视异常检测方法及装置。该方法包括：获取所述智能电视的显示屏上显示的当前显示图像；判断所述当前显示图像与对应的预设异常图像是否相匹配；根据匹配结果，确定所述智能电视当前是否处于异常状态。该技术方案，可以自动获取智能电视的显示屏上显示的当前显示图像，然后判断该当前显示图像与对应的预设异常图像是否相匹配，以确定出匹配结果，进而根据该匹配结果自动地确定该智能电视当前是否处于异常状态，从而实现对该智能电视的异常状态进行及时、准确的判断，这有利于准确地分析出异常原因，解决智能电视的异常问题、改善智能电视的品质。
智能电视异常检测方法装置

[发明专利]一种纺织印花缺陷的检测方法及系统-CN202211229031.5有效
发明人：王奔濠 -专利权人：南通市通州区顺行纺织有限公司
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种纺织印花缺陷的检测方法及系统，该方法获取待检测纺织品表面的印花区域图像的印花灰度图像和对应的印花模板图像的模板灰度图像；对印花灰度图像和模板灰度图像进行模板匹配，得到多个异常匹配区域，分别获取异常匹配区域和模板区域的最小外接矩形的频谱图，根据幅值差异程度确定当前异常匹配区域的异常原因；基于异常原因对应获取每个异常匹配区域的灰度变换参数，利用灰度变换参数得到优化异常匹配区域，根据优化异常匹配区域和对应模板区域的频谱图高频能量的差异，检测缺陷。
一种纺织印花缺陷检测方法系统

[发明专利]基于深度学习VR渲染图像异常显示检测方法及系统-CN202211460877.X在审
发明人：刘冠华 -专利权人：北京梦想绽放科技有限公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的VR渲染图像异常显示检测方法及系统，其中，方法包括：实时采集VR一体机曲面双屏上镜渲染后的每一帧图像；构建深度学习模型，以所述视频流中采集的每个图像为输入集，提取人工标注异常渲染图像的关键元素特征，大量训练识别深度学习模型的异常渲染图像以及正常渲染图像形成分类模型；分类模型实时拆分目标视频流检测每一帧图像对异常渲染图像进行识别，提取目标视频流中的异常渲染图像的图像信息。
基于深度学习 vr 渲染图像异常显示检测方法系统

[发明专利]图像处理装置、图像处理系统及计算机能读取的记录介质-CN201910393374.7在审
发明人：大木亮 -专利权人：柯尼卡美能达株式会社
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06F3/12 文献下载
摘要：提供能够以在正常时容易观察，且在异常时明确异常的状态的方式将进行了打印的纸张的读取图像文件化的图像处理装置、图像处理系统以及储存了程序的计算机能读取的记录介质。对利用在线的读取部(20)读取在图像形成装置(11)进行了打印的纸张得到的读取图像的正常/异常进行分析，在正常时，对读取图像实施正常用的图像处理将其文件化，在异常时，对读取图像实施位置调整或灰度调整的内容与正常时不同的异常用的图像处理将其文件化例如，在检测到在素底有污垢的异常的情况下以不进行素底去除的方式变更图像处理的内容。
读取图像读取图像处理文件化打印图像处理系统图像处理装置图像形成装置方式变更灰度调整位置调整污垢去除储存计算机检测观察分析

[发明专利]一种基于双重注意力机制的异常脑图像分割方法及系统-CN202210509374.0在审
发明人：胡顺波;张付春;王玉文;李盟;白贤彪;孔德壮;胡尊瑞 -专利权人：临沂大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双重注意力机制的异常脑图像分割方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该异常脑图像分割方法包括：获取异常脑原图像；对异常脑原图像进行归一化处理，利用灰度共生矩阵提取纹理特征图像，搭建卷积神经网络模型，将异常脑原图像和纹理特征图像输入至所搭建的卷积神经网络模型进行模型训练，基于训练好的卷积神经网络模型对核磁共振脑图像进行分割，其中，在卷积神经网络模型中引入位置注意力机制模块和通道注意力机制模块。通过结合灰度共生矩阵和双重注意力机制能够有效地分割出脑健康组织和肿瘤区域，提高三维异常脑图像的分割准确率。
一种基于双重注意力机制异常图像分割方法系统

[发明专利]基于图像信息的异常团伙动态识别方法、装置、设备及介质-CN202210300004.6在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：珠海丹德图像技术有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图像信息的异常团伙动态识别方法、装置、设备及介质，该方法包括S1.获取上传图像的用户信息；S2.获取上传图像的图像类别信息；S3.构建用户画像和更新用户数据库；S4.检测异常用户，包括采用预设异常检测方法对上传图像的用户进行异常检测；S5.计算和判定上传图像的用户与其他用户的关联程度；S6.根据关联程度判定团伙关系，并检测团伙关系中的异常用户，从而识别出异常团伙。本方法充分利用了用户的上传图像，及时和准确地识别、挖掘出异常团伙，达到预警目的，有效避免损失。
基于图像信息异常团伙动态识别方法装置设备介质

[发明专利]医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质-CN202110661351.7有效
发明人：马兆轩;叶虎;蔡德;肖凯文;韩骁 -专利权人：腾讯医疗健康（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本申请公开了一种医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。本申请通过获取医学图像中异常对象的位置和图像特征，得到了异常对象的整体特性，基于异常对象的位置获取包含异常对象的子图像，基于该子图像获取异常对象的可视化特征，该可视化特征具有明确的物理意义，从而获取了异常对象的物理特性，进一步基于该图像特征和该可视化特征的拼接特征，对异常对象进行分类，使得在分类过程中，综合考虑了异常对象的整体特性和物理特性，提高了识别异常对象的准确率，同时，由于可视化特征具有明确的物理意义，可解释性强，能够进一步起到提高识别异常对象的准确率的作用，从而有效的辅助医生进行疾病的诊断。
医学图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种织物异常纹理类型识别方法和装置-CN201911108615.5有效
发明人：徐巧林;柯薇;邓中民;佘小燕;高青松;刘瀚旗;陈春梅;梅帆 -专利权人：湖北省纤维检验局;武汉纺织大学
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V10/42 文献下载
摘要：本发明涉及织物自动化分类技术领域，提供了一种织物异常纹理类型识别方法和装置，该方法包括：通过预设图像增强模型将原始异常纹理图像进行质量增强产生增强异常纹理图像；通过预设双树复小波分解模型对增强异常纹理图像进行多层级多方向分解，得到频域纹理特征集合；从频域纹理特征集合中提取6×N幅高频异常纹理子图，通过预设双树复小波融合模型分别将每一层级的6幅高频异常纹理子图融合为对应层级的高频异常纹理融合图像，根据所有高频异常纹理融合图像识别织物所属的异常纹理类型，促进了自适应稳定地在不同层级不同方向变换得到频域纹理特征集合，良好支持了依据频域纹理特征集合准确、高效地识别织物异常纹理类型。
一种织物异常纹理类型识别方法装置

[发明专利]基于神经网络的人脸识别方法及系统-CN202110817250.4在审
发明人：张军 -专利权人：上海德衡数据科技有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供的基于神经网络的人脸识别方法及系统，获取目标信息以及人脸图像互动信息，并对人脸图像识别设备进行图像识别，得到人脸图像识别设备的设备图像识别，进而，依据设备图像识别，确定人脸图像互动描述，对人脸图像识别设备进行异常检测，以确定人脸图像识别设备是否存在人脸图像互动异常，针对人脸图像中的人脸图像互动，关注的是人脸图像设备和管控设备之间的交互互动，而不是人脸图像设备和管控设备自身的设备异常，通过依据人脸图像识别设备的人脸图像互动描述构建设备图像识别，分析人脸图像识别设备是否存在人脸图像互动的异常，实现了自动化的人脸图像识别设备人脸图像互动异常检测，提高了人脸图像识别的准确性。
基于神经网络识别方法系统

[发明专利]图像形成装置-CN202310108565.0在审
发明人：长谷川直岐 -专利权人：夏普株式会社
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G03G15/00 文献下载
摘要：图像形成装置的特征在于，包括：供纸部，其供给图像形成用的纸张；图像形成部，当从用户受理了图像数据的印刷指令时，基于图像数据在纸张上形成图像；以及控制部，其控制供纸部和图像形成部，供纸部包括收纳所纸张的可开闭的供纸托盘以及检测供纸托盘的开闭状态的开闭检测部，控制部在判定为供纸中的供纸托盘在为了利用图像形成部进行图像形成时发生异常的情况下，将异常视为由供纸托盘的故障引起的异常，并执行预先设定的第一异常处理，另一方面，在判定为当开闭检测部检测到供纸托盘从打开状态变为关闭状态时产生了供纸托盘的异常的情况下，将异常视为由收纳于供纸托盘的纸张的收纳不良引起的异常，并执行预先设定的第二异常处理。
图像形成装置

[发明专利]一种牵引变电所户外绝缘子异常检测方法-CN202010324733.6有效
发明人：彭宇晨;权伟;卢学民;赵海全;周宁;邹栋;张卫华;林国松;叶桦;向梦;辜国鑫;冯宽;张君 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种牵引变电所户外绝缘子异常检测方法。涉及计算机视觉、模式识别与智能系统技术领域。分别构建绝缘子定位网络与绝缘子图像生成网络的数据集；构建了一个绝缘子定位网络，通过训练使网络获得对图像中绝缘子定位能力；构建了一个绝缘子图像生成网络，通过训练使其获得对绝缘子图像重建能力；将牵引变电所图像输入网络模型；通过绝缘子定位网络对绝缘子进行定位，提取绝缘子图像；对绝缘子进行异常检测，绝缘子图像生成网络对每张图片给予一个异常分数。设置一个异常判断阈值，若异常分数超过设置的阈值，则判断为异常样本，若低于阈值，则判断为正常样本。最后对判定的异常图像及其生成图像进行特征提取，对比两者差异定位出异常区域。
一种牵引变电所户外绝缘子异常检测方法