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]用于异常检测的图像处理方法及设备和神经网络构建方法-CN202110653941.5在审
  • 赵颖;王刚;张毅飞 - 株式会社理光
  • 2021-06-11 - 2022-12-13 - G06V10/82
  • 本公开提供用于异常检测的图像处理方法及设备、用于异常检测的神经网络的构建方法及设备以及计算机可读存储介质。该异常检测的图像处理方法包括:获取包含待检测样本的输入图像;基于所述输入图像,分别利用异常样本生成网络和正常样本生成网络生成第一异常样本生成图像和第一正常样本生成图像;以及至少基于所述输入图像与第一异常样本生成图像和第一正常样本生成图像之间的相似度,确定所述输入图像中的待检测样本是否存在异常。根据本公开实施例的异常检测的图像处理方法,考虑了输入图像与各个生成网络所生成的相应类型的样本生成图像之间的相似度,从而不仅提供了细粒度的分类结果,同时对未见样本异常具有一定的鲁棒性。
  • 用于异常检测图像处理方法设备神经网络构建
  • [发明专利]基于图像处理的花生选种方法-CN202210090563.9有效
  • 张秀峰 - 山东慧丰花生食品股份有限公司
  • 2022-01-26 - 2022-04-22 - G06T7/00
  • 本发明涉及基于图像处理的花生选种方法,属于花生批量选种技术领域。方法包括以下步骤:将各目标图像中各灰度值对应的异常程度进行排序,得到各目标图像对应的异常程度序列;依次判断异常程度序列中的各异常程度是否大于预设异常程度阈值,若是,将对应的异常程度剔除;将每次剔除之后的异常程度序列记为各目标图像对应的异常程度子序列;根据各异常程度子序列,得到各目标图像对应的各异常程度子序列对应的平均异常程度;根据各目标图像对应的灰度直方图,得到各目标图像对应的各异常程度子序列对应的目标概率;根据平均异常程度和目标概率,得到目标批次对应的花生种子
  • 基于图像处理花生选种方法
  • [发明专利]监视摄像机的图像异常检测装置-CN200610087199.1有效
  • 山崎浩;山口伸一朗;富田信雄;田丸隆 - 株式会社日立建筑系统
  • 2006-06-15 - 2006-12-20 - H04N7/18
  • 为了高效地实施对应于监视摄像机的状况的保养、检查、修理的形态的业务,提供用于检测监视摄像机的各形态的异常图像的装置。该监视摄像机的图像异常检测装置,具有:获取来自监视摄像机的图像图像获取单元;针对所述图像获取单元中所获取的图像,计算该图像的多个图像统计值的图像统计值计算单元;记录正常时的图像图像统计值的正常时图像统计值记录单元;以该正常时的图像图像统计值为基准,设定图像异常发生值阈值的单元;比较所述图像获取单元中所获取的图像的各图像统计值和所述图像异常发生值阈值,当所述图像获取单元中所获取的图像的各图像统计值中至少2种图像统计值超出了图像异常发生值阈值时,作为异常检知的异常检知单元。
  • 监视摄像机图像异常检测装置
  • [发明专利]图像数据清洗方法、控制装置及可读存储介质-CN202210995141.6在审
  • 王闯 - 北京结慧科技有限公司
  • 2022-08-18 - 2022-12-20 - G06F16/535
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体提供一种图像数据清洗方法、控制装置及可读存储介质,旨在解决如何更为准确高效地实现图像数据的清洗的问题。为此目的,本发明对待清洗图像集合中的待清洗图像进行特征提取,获取待清洗图像的颜色矩特征,并应用训练好的异常检测算法模型对每张待清洗图像进行异常图像检测,获取待清洗图像集合的异常分数集合,并根据异常分数集合以及预设的异常图像比例,获取待清洗图像集合中的异常图像。本发明不再需要人为处理待清洗图像集合中的异常图像,即可实现准确高效的进行图像数据的清洗,有效地节省了人力和时间成本。
  • 图像数据清洗方法控制装置可读存储介质
  • [发明专利]异常图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211199445.8在审
  • 林志伟;李治;邬稳;刘伟 - 招联消费金融有限公司
  • 2022-09-29 - 2023-02-03 - G06V20/52
  • 本申请涉及一种异常图像识别方法、装置、计算机设备。所述方法包括:提取待检测图像中的人脸区域,对人脸区域进行异常人脸识别得到异常人脸可能性;提取待检测图像中的背景区域,对背景区域进行异常场景识别得到异常场景可能性;对待检测图像中的物体区域进行异常物体检测得到异常物体可能性;基于人脸区域、背景区域和物体区域进行注意力权重计算,得到人脸区域、背景区域和物体区域分别对应的注意力权重,基于注意力权重、异常人脸可能性、异常场景可能性和异常物体可能性进行加权计算,得到待检测图像对应的目标异常可能性;当目标异常可能性满足预设异常可能性阈值时,确定待检测图像异常图像。采用本方法能够提高异常图像识别准确性。
  • 异常图像识别方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]宫颈细胞图像异常细胞图像识别方法、装置-CN202111417154.7在审
  • 徐敏;李捷;王巍;张玉琦;张瑞雪 - 上海浦东发展银行股份有限公司
  • 2021-11-25 - 2022-03-25 - G06V20/69
  • 本公开涉及一种宫颈细胞图像异常细胞图像识别方法、装置。所述方法包括:将多尺度宫颈细胞图像输入至预先训练得到的多尺度融合网络,多尺度宫颈细胞包括同一宫颈细胞图像的不同尺寸;通过多尺度融合网络提取多尺度宫颈细胞图像中每个尺度的宫颈细胞图像的关键节点特征;通过伯塞斯达分级系统确定每个尺度的宫颈细胞图像的关键节点特征对应的宫颈细胞图像异常细胞图像的分级结果;将每个尺度的宫颈细胞图像异常细胞图像的分级结果进行融合,输出宫颈细胞图像异常细胞图像以及分级结果中级别最高的异常细胞图像。采用本方法能够无需人工识别和确定宫颈细胞图像异常细胞图像,并且能对异常细胞图像进行分级。
  • 宫颈细胞图像异常识别方法装置
  • [发明专利]基于3D CAM的大脑核磁共振异常图像的可视化方法-CN202010577553.9在审
  • 张高立 - 天水市第一人民医院
  • 2020-06-22 - 2020-09-25 - G06T7/11
  • 本发明公开了一种基于3D CAM的大脑核磁共振异常图像的可视化方法,包括如下步骤:S1、采集患者的脑核磁共振异常图像数据及对应的异常识别结果数据作为训练样本;S2、利用训练样本构建异常图像识别模型,所述异常图像识别模型采用Ssd_Grad‑CAM模型进行训练;S3、基于异常图像识别模型实现大脑磁共振图像的识别,若存在异常则在异常区域标注位置框及异常识别结果;S4、基于MATLAB实现磁共振图像的三维重构,并在所得的三维模型上标记对应的异常区域和异常识别结果本发明可以实现大脑核磁共振异常图像的自动识别检测和三维可视化,便于辅助医学研究者对大脑核磁共振异常图像的定量分析和研究。
  • 基于cam大脑核磁共振异常图像可视化方法

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