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]产品检测轨迹的优化方法和装置-CN202211696181.7在审
  • 王帅;曾毅;冯杰;夏勤;周钟海;赵严 - 苏州凌云光工业智能技术有限公司
  • 2022-12-28 - 2023-05-02 - G06T7/246
  • 本申请公开了一种产品检测轨迹的优化方法和装置,属于图像处理技术领域。所述产品检测轨迹的优化方法,包括:基于从原始轮廓中提取得到的多个第一像素,确定待测产品的原始轨迹数据;采集所述原始轨迹数据下所述待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓;基于所述多个第一轮廓,修正所述原始轨迹数据所述产品检测轨迹的优化方法,通过待测产品的原始轮廓所确定的原始轨迹数据采集待测产品的第一轮廓,并基于第一轮廓逐点修正原始轨迹数据,实现虚实产品结合的方法完成轨迹数据的补偿,既无需获取待测产品的真实性轮廓数据
  • 产品检测轨迹优化方法装置
  • [发明专利]相似度确定方法和相似度确定装置-CN202011027509.7在审
  • 何滨;金顺楠;刘华水;周迪斌;童睿 - 杭州三坛医疗科技有限公司
  • 2020-09-25 - 2021-01-05 - G06K9/62
  • 本公开是关于相似度确定方法,包括:获取原始模板图像和原始待测图像;确定原始模板图像和原始待测图像中的边缘,根据边缘从原始模板图像和原始待测图像中提取待测图像;根据邻域灰度均值在模板图像中和待测图像中像素的邻域灰度均值在待测图像中确定待测连通区域;获取模板连通区域的模板轮廓和待测连通区域的待测轮廓;计算模板轮廓和待测轮廓的相似度,以作为原始模板图像和原始待测图像的相似度。根据本公开,针对原始模板图像和原始待测图像,是基于轮廓确定相似度,而轮廓并不会因为原始模板图像和原始待测图像的类型不同而存在较大差异,因此有利于准确确定医学图像之间的相似度。
  • 相似确定方法装置
  • [发明专利]图像对齐方法、装置、存储介质及电子设备-CN201911253884.0在审
  • 贾玉虎 - OPPO广东移动通信有限公司
  • 2019-12-09 - 2020-04-17 - G06T7/33
  • 本申请实施例公开了一种图像对齐方法、装置、存储介质及电子设备,其中,本申请实施例获取同一拍摄场景的第一图像和第二图像;对所述第一图像进行下采样处理,得到第三图像,并对所述第二图像进行下采样处理,得到第四图像;基于轮廓检测算法,从所述第三图像中提取第一轮廓,并从所述第四图像中提取第二轮廓;对所述第一轮廓和所述第二轮廓进行特征点匹配,得到第一特征点对;根据所述第一特征点对,对所述第二图像进行仿射变换处理,以得到与所述第一图像对齐的第三图像,该方案基于轮廓进行特征点对的提取,消除无效信息的干扰,提高了提取到的特征点对的准确率,进而提升图像对齐效果。
  • 图像对齐方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]直播图像轮廓矫正方法、装置、设备及存储介质-CN202111057866.2在审
  • 陈广 - 广州方硅信息技术有限公司
  • 2021-09-09 - 2021-12-17 - G06T5/00
  • 本申请涉及一种直播图像轮廓矫正方法、装置、设备及存储介质,通过提取直播图像轮廓中的直线段,将直线段转换为直线并获取每两条直线之间的交叉点,按照预设的合并条件合并满足合并条件的交叉点,从而降低直播图像轮廓矫正的数据运算量;通过形成的矩形面积最大的四个交叉点的位置信息,再基于预设的目标图像位置信息和四个交叉点的位置信息获取仿射变换矩阵,利用所述仿射变换矩阵对所述直播图像轮廓进行矫正,所述直播图像轮廓矫正方法可以快速矫正提取的直播图像轮廓,使得提取的直播图像轮廓更容易被辨认,提高直播图像轮廓检测效率。
  • 直播图像轮廓矫正方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种超声图像中小脑蚓部的分割方法-CN202011156768.X在审
  • 刘斌;王淇锋 - 大连理工大学
  • 2020-10-26 - 2021-01-22 - G06T7/13
  • 本发明公开了一种超声图像中小脑蚓部的分割方法,包括以下步骤:S1:输入小脑蚓部超声图像以及超声图像中胼胝体尺寸和位置信息,对小脑蚓部超声图像进行预处理;S2:根据医学先验知识,观察小脑蚓部超声图像,判断图像中小脑蚓部的方向信息;S3:通过S2得到的方向信息以及小脑蚓部本身的形态学特征,对其进行外轮形拟合,得到小脑蚓部初始轮廓;S4:通过S3得到的小脑蚓部初始轮廓,对其进行算法跌打及平滑化处理形成小脑蚓部精确轮廓;S5:对精确轮廓进行平滑化处理
  • 一种超声图像小脑分割方法

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