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]图像特征索引库建立方法、相似图像确定方法-CN202011026655.8在审
  • 裴江涛;闫创 - 北京沃东天骏信息技术有限公司
  • 2020-09-25 - 2021-01-29 - G06F16/51
  • 本公开提供一种图像特征索引库建立方法、一种相似图像确定方法、装置、介质及电子设备;涉及图像处理技术领域。所述方法均基于神经网络,包括:在神经网络中对输入图像和待匹配图像进行特征升维—深度卷积—特征降维处理。经过特征升维和深度卷积处理后,利用非线性激活函数对输出的特征图进行运算。将特征降维后的特征图线性输出得到输入图像和待匹配图像图像特征。根据输入图像图像特征建立输入图像特征索引。将待匹配图像图像特征输入由多个输入图像特征索引构成的特征索引数据库中就可以匹配到相似图像。通过本公开可以建立更准确的图像特征索引库,提高图像匹配效率和图像匹配效果以及在图像匹配时更鲁棒。
  • 图像特征索引建立方法相似确定
  • [发明专利]一种图像识别系统以及图像识别装置-CN202110089334.0在审
  • 徐红;张明伯;叶才增 - 山东商业职业技术学院
  • 2021-01-22 - 2021-03-12 - G06K9/46
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种图像识别系统以及图像识别装置,该系统包括:图像采集模块,用于实现目标图像的采集;图像特征区识别模块,用于基于神经网络模型实现图像特征区的识别;图像校正模块,用于实现图像特征区偏转角度的校正;图像特征提取模块,用于实现图像特征特征参数的提取;图像识别模块,用于融合所述图像特征区的特征参数,并实现图像的识别。本发明通过将图像分割成若干图像特征区,并为每一种图像特征区配置不同的特征提取算法,从而可以避免图像识别过程中存在的特征提取盲区,大大提高图像识别的精确度。
  • 一种图像识别系统以及装置
  • [发明专利]压缩图像特征空间的方法及装置-CN201711297247.4有效
  • 庞芸萍 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2017-12-08 - 2022-01-04 - G06K9/62
  • 本公开是关于压缩图像特征空间的方法及装置。该压缩图像特征空间的方法包括:获取至少两个图像样本的图像特征图像类别;根据各图像样本的图像特征图像类别,确定映射矩阵;根据映射矩阵分别对各图像样本的图像特征进行映射变换,得到各图像样本的投影特征;其中,各图像样本的投影特征的空间维度小于各图像样本的图像特征的空间维度。本公开能够在保证图像特征精确度的同时,压缩图像特征维度,减少特征存储空间,提高后期应用执行效率,有利于后期工业应用推广。
  • 压缩图像特征空间方法装置
  • [发明专利]图像特征融合及模型训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202211067385.4在审
  • 夏春龙 - 阿波罗智联(北京)科技有限公司
  • 2022-09-01 - 2022-12-16 - G06V10/80
  • 本公开提供了一种图像特征融合及模型训练方法、装置、设备以及存储介质,涉及图像处理技术领域,尤其涉及计算机视觉、深度学习等领域。具体实现方案为:获取不同感受野的图像特征;利用不同感受野的图像特征中的底层图像特征,对不同感受野的图像特征中的高层图像特征进行通道信息增强,得到通道信息增强后的增强高层特征;其中,高层图像特征的感受野大于底层图像特征的感受野;利用不同感受野的图像特征中的高层图像特征,对不同感受野的图像特征中的底层图像特征进行空间信息增强,得到空间信息增强后的增强底层特征;将增强高层特征和增强底层特征进行融合,得到融合后特征。本公开能够更好地进行图像特征融合,提高图像特征的准确性。
  • 图像特征融合模型训练方法装置设备以及存储介质
  • [发明专利]一种图像分割方法、装置、存储介质及电子设备-CN202111212703.7在审
  • 焦洋;马林;揭泽群;罗伟鑫 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2021-10-18 - 2022-02-08 - G06V10/26
  • 在本说明书提供的图像分割方法中,预设的图像分割模型获取到待处理图像与文本后,可以分别提取图像特征与文本特征,并根据图像特征与文本特征查询到预设的标准图像中与待处理图像相关的图像,采用该相关图像对待处理图像图像特征进行增强,得到增强图像特征。增强图像特征在要分割的目标物处的图像特征信息丰富,图像分割模型可以根据该图像特征精准的实现对目标物的分割。在待处理图像中目标物视觉信息较弱而导致待处理图像图像特征中目标物部分的特征不足时,本说明书中提供的图像分割方法可以有效增强待处理图像中目标物的视觉信息,丰富目标物部分的图像特征,从而避免分割不准确与分割错误的情况
  • 一种图像分割方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]一种影像特征的提取方法、装置、存储介质及电子设备-CN202011397784.8在审
  • 罗章维;张旸 - 苏州中德双智科创发展有限公司
  • 2020-12-07 - 2021-02-19 - G06T7/90
  • 本发明涉及一种影像特征的提取方法、装置、存储介质及电子设备,以解决输出图像特征展示的准确性较低的问题。包括:获取待特征提取影像,并针对所述待特征提取影像进行多模块影像特征提取得到每一模块对应的图像特征;计算每一所述图像特征每一特征区域的RGB图像数值,根据各特征区域的所述RGB图像数值计算每一图像特征的RGB图像数值平均值;将每一图像特征的所述RGB图像数值平均值输入特征染色模型中得到迭代后的染色目标图像;根据所述待特征提取影像以及所述染色目标图像得到输出图像。可以基于待特征提取影像及其染色目标图像得到更多的图像特征,输出图像可以包含更多的关联特征,从而提升了输出图像特征展示的准确性。
  • 一种影像特征提取方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]图像特征提取方法及装置-CN201610343781.3有效
  • 张默 - 北京陌上花科技有限公司
  • 2016-05-23 - 2020-11-13 - G06K9/46
  • 本发明实施例提供一种图像特征提取方法及装置,所述方法包括:获取待处理图像,计算所述待处理图像的显著性特征,获得特征图像,将所述特征图像进行边缘检测,获得所述特征图像的边缘特征,提取所述待处理图像的局部特征,利用所述边缘特征对所述局部特征进行过滤,获得所述待处理图像图像特征。本发明实施例提高了图像特征的精确度。
  • 图像特征提取方法装置
  • [发明专利]一种信息处理方法及电子设备-CN201410488511.2有效
  • 孙中全 - 联想(北京)有限公司
  • 2014-09-22 - 2018-06-01 - G06F3/0481
  • 本发明公开了一种信息处理方法及电子设备,该方法应用于一电子设备,包括:获得第一背景图像,第一背景图像上至少包含具有第一特征的第一特征图像和具有第二特征的第二特征图像,第一特征图像和第二特征图像具有第一相对位置关系;检测获得一预设操作;获得第一背景图像上的第一特征图像和第二特征图像;保持第一特征图像的第一特征和第二特征图像的第二特征不变,改变第一特征图像和第二特征图像的相对位置关系,生成第二背景图像,其中第二背景图像中第一特征图像和第二特征图像具有第二相对位置关系通过上述技术方案,改变特征图像的相对位置关系重新构图,解决了现有技术中电子设备存在无法改变桌面壁纸的构图的技术问题。
  • 特征图像背景图像相对位置关系电子设备信息处理预设操作桌面壁纸检测
  • [发明专利]一种门禁图像的处理方法、装置和存储介质-CN202110438166.1在审
  • 赵俊杰;马原 - 北京澎思科技有限公司
  • 2021-04-22 - 2021-07-30 - G07C9/37
  • 本发明公开了一种门禁图像的处理方法、装置和存储介质,所述方法包括:服务器确定图像特征集;所述图像特征集包括以下至少之一:第一图像特征集、第二图像特征集;所述第一图像特征集包括:至少一个第一图像特征;所述第二图像特征集包括:至少一个第二图像特征;所述图像特征集中的相应图像特征由服务器和/或门禁提取得到;向至少一个门禁中每个所述门禁发送至少一个目标图像特征;所述至少一个目标图像特征,包括:至少一个第一目标图像特征,和/或,至少一个第二目标图像特征
  • 一种门禁图像处理方法装置存储介质
  • [发明专利]用于训练图像特征提取模型的方法、图像识别方法及介质-CN202310188319.0在审
  • 陈伟聪;赵妍;黄凯 - 北京有竹居网络技术有限公司
  • 2023-02-22 - 2023-05-26 - G06N3/088
  • 本公开涉及一种用于训练图像特征提取模型的方法、图像识别方法及介质,涉及图像识别技术领域,在该方法中,初始图像特征提取模型基于第一图像编码特征、第一掩码图像块以及第二图像编码特征,获得第一重构图像。初始图像特征提取模型基于第二图像编码特征、第二掩码图像块以及第一图像编码特征,获得第二重构图像。然后基于第一重构图像、第二重构图像、第一图像以及第二图像,构建总损失函数,并基于总损失函数,调整初始图像特征提取模型的参数,获得训练好的图像特征提取模型,从而在图像特征提取模型的训练阶段能够利用多模态的图像对该图像特征提取模型进行训练,使得训练好的图像特征提取模型的特征提取更加准确。
  • 用于训练图像特征提取模型方法识别介质

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