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]用于优化深度信息的方法和装置-CN201911251104.9有效
  • 宋希彬;杨睿刚 - 百度在线网络技术(北京)有限公司
  • 2019-12-09 - 2023-05-12 - G06T7/50
  • 本申请实施例公开了用于优化深度信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取稀疏深度信息采集设备采集的稀疏深度信息和稠密深度信息采集设备采集的稠密深度信息,其中,稀疏深度信息采集设备与稠密深度信息采集设备安装在同一无人自主设备上,且存在视野共享区域;利用稀疏深度信息采集设备与稠密深度信息采集设备之间的标定参数将稀疏深度信息投影到稠密深度信息采集设备的坐标系中,得到投影深度信息;计算稠密深度信息的视野共享区域中的点与投影深度信息的视野共享区域中的点的深度误差;基于深度误差拟合误差模型函数;利用误差模型函数优化稠密深度信息。该实施方式提高了稠密深度信息深度精度。
  • 用于优化深度信息方法装置
  • [发明专利]依赖包信息获取方法、装置、设备及计算机介质-CN202010934921.0在审
  • 张晨 - 中国平安人寿保险股份有限公司
  • 2020-09-08 - 2020-12-15 - G06F16/951
  • 本发明涉及人工智能技术领域,揭露了一种依赖包信息获取方法,包括:获取深度学习平台的系统信息,根据系统信息生成镜像信息调用语句;通过执行镜像信息调用语句,获取深度学习平台的镜像中的依赖包信息;将依赖包信息以键值对形式保存至键值数据表;获取深度学习平台接收到的需求数据,利用特征提取网络提取需求数据的需求特征,得到需求特征集;将需求特征集进行特征优选,得到优选特征;在键值数据表中查询并获取与优选特征对应的依赖包信息。本发明还提出一种依赖包信息获取装置、设备以及一种介质。此外,本发明还涉及区块链技术,键值数据表可存储于区块链节点中。本发明可以提高获取镜像中依赖包的信息的效率和精确率。
  • 依赖信息获取方法装置设备计算机介质
  • [发明专利]目标深度估计模型训练方法和目标深度估计方法-CN202211214517.1在审
  • 何潇;张丹 - 驭势科技(北京)有限公司
  • 2022-09-30 - 2022-12-27 - G06T7/55
  • 本公开实施提供一种目标深度估计模型训练方法和目标深度估计方法。目标深度估计模型训练方法包括:获取多组训练样本,每组训练样本均包括样本图像和图像标签,图像标签包括样本图像中关注目标的标注深度获取样本图像对应的深度先验信息深度先验信息包括样本图像中像素的先验深度;采用样本图像、深度先验信息和图像标签对目标深度预测模型进行训练。本方案提供的目标深度预测模型训练方法相比于现有技术的模型训练方法采用的训练样本的有效信息量更多,进而使得训练得到的目标深度预测模型更为精准,具有更为稳定的深度感知能力。
  • 目标深度估计模型训练方法
  • [发明专利]动物体况评分系统及方法-CN202210361831.6在审
  • 付卫国;王泉;黄绍锐;陈华;高强 - 银川奥特信息技术股份公司
  • 2022-04-07 - 2022-07-29 - G06V20/40
  • 一种动物体况评分系统,包括深度图像获取模块、体况评分模块;深度图像获取模块用于从待测动物的上方获取反映动物背部轮廓的背部深度图像,并将背部深度图像提供给体况评分模块;体况评分模块用于从获取的背部深度图像中提取体现动物胖、瘦的关键部位的图像信息及参照部位的的图像信息;根据提取的关键部位的图像信息、参照部位的图像信息计算出基准肥瘦体积值及积分出实际肥瘦体积值;将基准肥瘦体积值、实际肥瘦体积值作比值后乘以系数来获得动物的体况评分值
  • 物体评分系统方法
  • [发明专利]定位方法及装置-CN201711325973.2有效
  • 江启峰;彭静;张惟斌;瞿正伟;刘小兵 - 西华大学
  • 2017-12-13 - 2020-04-14 - G01C21/28
  • 本发明提供一种定位方法及装置,应用于包括定位终端的交通工具,该定位终端包括GPS定位器、3D地理信息模型及安装于交通工具的摄像机和激光测距仪。方法包括:通过3D地理信息模型、GPS定位器及摄像机采集到的二维图像得到交通工具当前的精确位置,并从该二维图像中识别出预设的参照物;从激光测距仪采集的深度图像信息获取该参照物的深度信息记录为第一深度信息,计算出该参照物的精确位置并记录;当采集的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,获取上一次记录的参照物作为目标参照物,并获取该目标参照物的第一深度信息及精确位置,以从当前采集的深度图像信息获取该目标参照物的第二深度信息
  • 定位方法装置
  • [发明专利]一种基于深度目标检测的纺锤定位方法-CN201911298661.6在审
  • 沈琦;李琛 - 北京工业大学
  • 2019-12-17 - 2020-04-03 - G06T7/50
  • 本发明公开了一种基于深度目标检测的纺锤定位方法,包括:获取包含纺锤的RGB图像;采用深度信息估计方法,获取RGB图像的纺锤深度信息;采用关键点检测方法,获取RGB图像的纺锤首尾端点;根据纺锤深度信息和纺锤首尾端点的坐标,计算纺锤二维旋转角度和垂直角度信息,进而得到纺锤的空间位置信息。本发明对RGB图像中纺锤的深度信息进行检测,以摆脱对深度摄像机的依赖;同时对图像中的纺锤进行关键点与类别检测,用以辅助纺锤空间位置信息的计算;同时采用多结果输出,以针对结果对网络结构进行调整以及训练,以方便及时发现问题所在
  • 一种基于深度目标检测纺锤定位方法
  • [发明专利]一种基于二维图像分割引导的三维定位方法-CN202110903095.8有效
  • 徐锋;陈国栋;李瑾;陈妍洁;郭中远 - 西南科技大学
  • 2021-08-06 - 2023-08-04 - G06T3/00
  • 本发明公开了一种基于二维图像分割引导的三维定位方法,包括:双目标定,确定相机参数;获取目标左右两幅图像,获取包含需定位特定目标的左右两幅二维图像;深度学习图像分割,对二维图像进行深度学习图像分割处理,获得特定目标区域的分割结果;获取目标的二维信息获取深度学习图像分割结果中的特定目标关键特征点的二维坐标信息;双目三维测量,结合关键特征点的二维坐标信息进行匹配,获取特定目标的深度信息,实现三维定位。其中本发明提出的深度学习图像分割网络在保持相对精度的同时提高分割速度,同时缩小双目视觉匹配区域,使获取目标三维信息的过程更加快速。该方法的时空复杂度较低,在低成本的条件下提高了三维定位速度。
  • 一种基于二维图像分割引导三维定位方法
  • [发明专利]一种图像深度信息获取方法及装置-CN201811399733.1有效
  • 汪小愉;李峰;吕颖韬 - 中移(杭州)信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2018-11-22 - 2023-07-11 - G06T7/55
  • 本发明涉及计算机视觉领域,尤其涉及一种图像深度信息获取方法及装置,获取通过双目摄像机采集到的至少两张图像;根据确定的立体匹配算法,对所述至少两张图像中各像素点进行匹配,并分别计算匹配出的各组像素点的视差值;其中,所述确定的立体匹配算法,是根据激光测距法确定出的图像中特征点的深度信息,对基于立体匹配算法确定出的特征点的深度信息进行校正评估后,确定出的;根据匹配出的各组像素点的视差值,获得所述至少两张图像的深度信息,这样,将激光测距法和双目摄像机测距法结合,通过激光测距法来评估和检验立体匹配算法,确定出更加可靠的立体匹配算法,从而在双目摄像机获取图像深度信息时,提高了图像深度信息获取的精度。
  • 一种图像深度信息获取方法装置
  • [发明专利]图像信息处理方法、装置和电子设备-CN202110376557.5有效
  • 李佐广 - 维沃移动通信(杭州)有限公司
  • 2021-04-07 - 2022-11-04 - H04N13/128
  • 本申请公开了一种图像信息处理方法、装置和电子设备,属于通信技术领域。该方法包括:电子设备获取第一图像和第二图像;电子设备根据第一图像和第二图像,获取与第一图像对应的第一深度图;电子设备获取第二深度图;电子设备将第一深度图中的目标深度区域中每个像素点对应的深度信息均更新为第二深度图中目标深度点对应的深度信息,以得到第三深度图;电子设备根据第三深度图,确定目标图像中的虚化范围;电子设备对目标图像中虚化范围内的图像进行虚化处理,得到虚化后的图像。
  • 图像信息处理方法装置电子设备
  • [发明专利]井盖异常检测方法、装置及其应用-CN202111291305.9有效
  • 李开民;章东平;毛云青;钟梓尹;徐剑炯 - 城云科技(中国)有限公司
  • 2021-11-03 - 2022-02-11 - G06T7/00
  • 本申请提供了一种井盖异常检测方法,包括:获取包含图像深度信息的路面视频图像、拍摄路面视频图像时拍摄设备的倾斜角度以及拍摄设备的内参系数;从路面视频图像中获取井盖图像和井盖状态,根据拍摄设备的倾斜角度和内参系数以及图像深度信息计算井盖图像点阵化后每一图像点的变形深度或变形高度;基于每一图像点的变形深度或变形高度判断不同井盖状态下井盖是否存在异常。该方法通过采集包含图像深度信息的路面视频图像,从中获取井盖图像并检测获取井盖状态,计算每一图像点的变形深度或变形高度,再根据每一图像点的变形深度或变形高度判断在不同井盖状态下井盖是否存在异常。
  • 井盖异常检测方法装置及其应用

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