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]基于无监督学习的多视角显著估计方法-CN202011250827.X在审
  • 夏辰;韩军伟;郭雷 - 西北工业大学
  • 2020-11-10 - 2021-02-05 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于无监督学习的多视角显著估计方法,属于视频图像处理领域。首先进行单视角背景建模,采用深层自动编码器对单视角背景进行学习,计算单视角显著图;然后联合视角背景建模,对联合视角背景进行学习,计算联合视角显著图;最后对单视角显著图和联合视角显著图进行多尺度显著图融合本发明方法仅需要采样场景无标记图像块来进行学习,结合了单视角与多视角下的显著计算,可以更好的针对背景进行学习,减少背景的干扰,得到比基于显著区域学习算法更高的预测精度。
  • 基于监督学习视角显著估计方法
  • [发明专利]防蚊液-CN201410346129.8在审
  • 李文娟 - 李文娟
  • 2014-07-19 - 2014-10-01 - A61K8/67
  • 本发明驱蚊药之临床疗效,外涂本发明驱蚊药44例,分成2组各组22人对比;另一组36人,随机取左侧或右侧涂药,一涂清水对照,经显著测定,说明本驱蚊药是有效的,且持续时间较长达3小时。两组差异显著t检测,P<0.05表明有显著的统计学差异
  • 防蚊液
  • [发明专利]一种基于HEVC的压缩域显著检测方法-CN201711389311.1有效
  • 周巍;白瑞;魏恒璐;张冠文 - 西北工业大学
  • 2017-12-21 - 2021-07-13 - H04N19/186
  • 本发明提供了一种基于HEVC的压缩域显著检测方法,涉及视频技术处理领域,通过提取色度、亮度和纹理静态特征图,建立滤除静态特征图背景的模型,计算最终静态显著图和动态显著图,得到最终的显著图。本发明较其它显著模型的精度有一定的提高,并且检测算法较为稳定,同时相应降低了算法的复杂度,应用高斯分布滤除静态特征图的背景,充分提取静态特征信息,使得计算精度提高;动态显著图计算中包含了图像的运动特征、纹理特征和统计特性,使得算法的复杂度降低,因为压缩域的显著反应的是重建视频的显著,所以更有利于感知视频编码;采用自适应的融合算法,使得显著值更加精确。
  • 一种基于hevc压缩显著检测方法
  • [发明专利]基于全局运动估计的视频显著检测方法-CN201510301092.1有效
  • 白旭;徐俊;任婧婧 - 北京牡丹电子集团有限责任公司数字电视技术中心
  • 2015-06-04 - 2017-11-24 - H04N19/51
  • 本发明涉及一种基于全局运动估计的视频显著检测方法,其特点是包括以下步骤提取压缩码流中空域特征和时域特征,利用二维高斯权重函数和空域特征得到空域显著图;利用级联结构滤除属于全局运动的背景运动矢量,基于剩余运动矢量得到粗略时域显著图,并根据宏块信息对粗略时域显著图进行优化;根据人眼视觉特性和时空域显著图的特征自适应融合时域和空域显著图像得到图像显著区域。本发明设计合理,其在空域显著及时域显著检测中考虑的特征种类齐全,使得最终显著图更加符合人眼的主观感知质量,其鲁棒高,不依赖于视频内容变化,有较强的可扩展性,如加入其他特征也可用本发明的融合方式。
  • 基于全局运动估计视频显著检测方法
  • [发明专利]医学图像分割装置、方法及计算机可读存储介质-CN202211486882.8在审
  • 陈丽芳;王涛 - 江南大学
  • 2022-11-24 - 2023-03-07 - G06T7/00
  • 一种医学图像分割分割装置、方法及计算机可读存储介质,所述装置包括:显著特征获取单元,提取待分割图像的显著特征;显著特征编码单元,对显著特征进行编码;掩模获取单元,用于提取待分割主体的边缘信息;编码器对接收的待分割图像进行特征提取;第一编码单元的显著特征融合模块将待分割图像与待分割图像的显著特征进行融合;解码器恢复图像细节,最终输出图像分割结果;第一编码单元还包括掩模融合模块,接收显著特征融合模块的输出特征图和掩模获取单元输出的掩模通过显著特征融合模块和掩膜融合模块,结合深度语义网络提高了待分割主体的分割准确
  • 医学图像分割装置方法计算机可读存储介质

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