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]转换图像信号的设备和方法-CN201510789361.3在审
  • 金成坤 - 韩华泰科株式会社
  • 2015-11-17 - 2016-10-12 - H04N7/01
  • 提供一种转换数字图像信号的设备和方法,所述设备和方法将通过包括以矩阵方式排列的多个像素的图像传感器获得的数字图像信号转换为模拟图像信号,以将模拟图像信号发送给被配置为遵守国家电视系统委员会(NTSC)标准或逐行倒相(PAL)标准输出图像的显示器。所述方法包括:基于数字图像信号的水平像素的数量生成采样频率以遵守NTSC标准或PAL标准的水平扫描周期;根据采样频率将数字图像信号的水平像素的图像数据转换为模拟图像信号。
  • 转换图像信号设备方法
  • [发明专利]一种图像校正方法和系统-CN201910635815.X有效
  • 刘炎炎 - 上海联影医疗科技股份有限公司
  • 2019-07-15 - 2022-12-06 - G06T11/00
  • 本申请实施例公开了一种图像校正方法和系统。所述图像校正方法包括:获取至少一组不同目标部位的标准长宽比和对应的标准卷积核;获取扫描部位的扫描图像;基于所述扫描图像,计算所述扫描部位的长宽比;基于所述扫描部位的长宽比、不同目标部位的标准长宽比和对应的标准卷积核,确定对应的校正卷积核;以及基于所述校正卷积核和所述扫描图像,校正图像的散焦伪影。本申请可以通过制作或模拟标准模体得到各个目标部位的标准核卷积,并根据扫描部位横截面的长宽比获取对应的校正卷积核,从而可以实时校正扫描图像中的散焦伪影。
  • 一种图像校正方法系统
  • [发明专利]一种图像测试方法及装置-CN201510753793.9在审
  • 张恩海;王铎;于晋瑄;冀兰菲;余晖;冯劲苗 - 中国移动通信集团天津有限公司
  • 2015-11-05 - 2017-05-17 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种图像测试方法及装置,包括:获取测试图像以及与所述测试图像对应的标准图像;通过尺度不变特征转换算法提取所述测试图像的特征点以及所述标准图像的特征点,并确定出所述测试图像的特征点中与所述标准图像的特征点匹配的第一数量的匹配特征点;通过随机抽样一致性算法从所述第一数量的匹配特征点中剔除误匹配点,获得第二数量的匹配特征点,并根据所述第一数量以及所述第二数量判断所述测试图像与所述标准图像是否匹配成功,并在匹配成功后根据所述第二数量的匹配特征点确定所述测试图像与所述标准图像之间的单应矩阵;根据所述单应矩阵确定所述测试图像在显示时的拉伸状态。
  • 一种图像测试方法装置
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的伴生类矿石分选系统-CN202210938949.0在审
  • 肖飒 - 合肥名德光电科技股份有限公司
  • 2022-08-05 - 2022-11-01 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的伴生类矿石分选系统,涉及伴生类矿石分选技术领域,解决了传统分选算法都对物料整体图像进行分析,只能得到整体好坏,忽略了各成分伴生关系,无法获取各成分相对关系,导致无法识别矿石各成分组成的技术问题;本发明通过图像采集模块获取标准矿石图像图像分割模块接收标准矿石图像,对标准矿石图像进行分割获取N个小区域图像;将小区域图像进行编号和标准矿石图像并发送至图像分析模块;图像分析模块根据小区域图像和矿石分析模型获取类别标签;根据类别标签和标准矿石图像获取矿石分布和占比;研究矿石含量伴生关系,对单一矿石物料进行内部分割和分类,分析矿石主要成分比例关系,提高分选精度。
  • 一种基于卷积神经网络伴生矿石分选系统
  • [发明专利]一种基于图像特征描述的散斑图像质量识别方法及系统-CN201610851597.X有效
  • 赵玥;赵健;茹昊 - 北京林业大学
  • 2016-09-26 - 2019-11-26 - G06K9/46
  • 本发明提供了一种基于图像特征描述的散斑图像质量识别方法及系统,该方法通过采集目标散斑图像;根据各目标散斑图像的来源对目标散斑图像进行预处理;提取各目标散斑图像图像特征,并根据提取的图像特征对各目标散斑图像进行直方图特征描述及主成分分析特征描述,得到标准散斑图像标准参数向量;将目标散斑图像标准散斑图像标准参数向量进行对比识别。系统包括采集模块、预处理模块、标准获取模块及识别模块。本发明识别精度高、运算量少且运算速度块,准确且有效的实现对散斑图像的质量识别,进而使得对散斑干涉测量的检测结果精确且可靠,为物体的变形或位移信息的检测应用研究提供了精确的技术支撑。
  • 一种基于图像特征描述质量识别方法系统
  • [发明专利]一种基于网络的智能自动驾驶的方法及装置-CN201910210240.7有效
  • 莫日华;胡敏超 - 莫日华;胡敏超
  • 2019-03-19 - 2021-04-02 - G05D1/02
  • 本发明提供一种基于网络的智能自动驾驶的方法及装置,该方法包括:预存与各种车辆速度梯度相对应的预存周边图像信息及图像频率信息;获取该路线上的预存周边图像;拍摄在车辆周围预定范围内的周边图像,将周边图像按照预设的图像标准化处理策略进行处理得到标准化周边图像;当标准图像与预存周边图像一致时,按照对当前位置预设的驾驶策略控制车辆行驶;当标准图像与预存周边图像不一致时,对比得到标准图像中与预存周边图像的区别特征,根据预存的针对区别特征的具体内容类别的驾驶策略
  • 一种基于网络智能自动驾驶方法装置
  • [发明专利]一种图像筛选方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010379296.8有效
  • 苏睿 - 京东科技信息技术有限公司
  • 2020-05-07 - 2023-09-26 - G06V10/26
  • 本申请实施例提供的一种图像筛选方法、装置、电子设备及存储介质,采用预训练的图像分割模型对包含待分析对象的待处理图像进行图像语义分割,得到待分析对象对应的掩膜图像,对掩膜图像中的待分析对象进行位置矫正处理,得到标准掩膜图像,对标准掩膜图像进行特征提取,根据提取的特征利用预训练的姿态确定模型确定标准掩膜图像中待分析对象的姿态是否满足预设的姿态要求标准,将姿态满足姿态要求的待分析对象所属的标准掩膜图像作为用于后续生物分析的最终掩膜图像通过上述方式对待处理图像中包含的待分析对象进行姿态筛选,使得最终掩膜图像中的待分析对象的姿势满足预设姿态要求,保证了后续对待分析对象进行生物分析时分析结果的准确性。
  • 一种图像筛选方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种车辆类型的精细识别方法及系统-CN201610162143.1有效
  • 李熙莹;袁敏贤;江倩殷;罗东华;吕硕 - 中山大学;广东方纬科技有限公司
  • 2016-03-18 - 2019-07-16 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种车辆类型的精细识别方法及系统,方法包括:对获取的原始车辆图像进行灰度化和标准化处理,得到标准图像;计算标准图像每个像素点的梯度和方向;根据计算的梯度和方向对标准图像进行方向梯度直方图特征提取和局部线性约束编码,得到标准图像的编码向量;根据得到的编码向量采用权值空间金字塔对局部线性约束编码后的标准图像进行处理,得到车辆图像的最终表达向量,所述车辆图像的最终表达向量包含有车辆图像的位置信息和语义信息;将车辆图像的最终表达向量送入预先训练好的线性支持向量机分类器进行车辆类型识别本发明具有准确率高、复杂度低、鲁棒性强和细节特征丰富的优点,可广泛应用于图像处理领域。
  • 一种车辆类型精细识别方法系统

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