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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
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]影像特征点提取方法-CN201110138408.1无效
  • 赵西安 - 北京建筑工程学院;赵西安;陈志学
  • 2011-05-26 - 2011-10-19 - G06K9/46
  • 本发明公开了一种影像特征点提取方法，该方法首先将数字图像G(m，n)进行多尺度多方向小波变换，分别得到各尺度下各方向影像；然后，分别提取各尺度下影像的特征点；最后选择各尺度下共同的特征点作为数字图像G(m，n)的特征点。该方法的特点是可抑制变换后高频影像中辐射强度变化，很大程度上消除影像不同方向高频信息变化所带来的影响，有利于提取由于影像尺度变化的局部特征。
  • 影像特征提取方法
  • [发明专利]一种图像特征点提取方法及系统-CN202111503824.7在审
  • 汪志涛;胡健萌;卢勇;唐德军;唐崇伟;谢勇 - 上海智能交通有限公司
  • 2021-12-10 - 2022-03-04 - G06V10/44
  • 本发明涉及一种图像特征点提取方法及系统，先构建初始特征点提取模型，初始特征点提取模型包括特征提取模块，特征提取模块包括多尺度卷积层和可变形卷积层。利用训练数据集对初始特征点提取模型进行训练，得到训练后特征点提取模型。将待处理图像输入训练后特征点提取模型，即可提取待处理图像的特征点。本发明通过在特征点提取模型中引入多尺度卷积层和可变形卷积层，能够融合多尺度的图像特征信息，并能够更好的描述图像局部特征，解决缺乏多尺度信息的融合且会破坏局部纹理的完整性的问题，从而实现精确而鲁棒的特征点提取，对图像特征提取的研究与实际应用具有重要的理论和实践价值。
  • 一种图像特征提取方法系统
  • [发明专利]图像特征点的提取方法、装置及图像匹配方法-CN202211330950.1在审
  • 李正旭;朱磊;贾双成 - 智道网联科技（北京）有限公司
  • 2022-10-28 - 2022-12-23 - G06V10/75
  • 本申请涉及图像处理领域，提供一种图像特征点的提取方法、装置及图像匹配方法，提取方法包括：确定目标图像中待提取的特征点的数量，并将目标图像划分为多个网格区域；基于网格区域的数量以及目标图像中待提取的特征点的数量，分别确定各个网格区域中特征点的第一提取量；基于各个网格区域中特征点的第一提取量，分别提取各个网格区域中的特征点，以得到目标图像中的特征点。由于在对目标图像进行特征点提取过程中，是以网格区域为单位分别提取得到的，这样可以保证提取到的特征点分布在不同的网格区域内，进而使得最终提取到的特征点分布更加均匀，提高了行车安全性，解决了现有的图像特征点提取方法提取到的特征点分布不均匀的问题
  • 图像特征提取方法装置匹配
  • [发明专利]图像特征点提取系统及其应用-CN201711183532.3在审
  • 康大智;吕国云 - 塔普翊海（上海）智能科技有限公司
  • 2017-11-23 - 2018-05-11 - G06K9/46
  • 本发明公开了一图像特征点提取系统及其应用，包括一特征点判断单元、一特征点提取单元以及一纹理丰富度判断单元，其中所述特征点判断模块根据一特征点判断阈值对图像中的点进行特征点的判断，其中所述特征点提取单元被通信连接于所述特征点判断单元，以提取相应所述特征点，其中所述纹理丰富度判断单元被通信连接于所述特征点判断单元和所述特征点提取单元，其中所述纹理丰富度判断单元根据一基准数据分析被所述特征点提取单元提取的所述特征点是否符合所述基准数据对应点要求
  • 图像特征提取系统及其应用
  • [发明专利]手部兴趣区域的提取方法及装置-CN201410035888.2有效
  • 陈文娟;秦畅 - 上海联影医疗科技有限公司
  • 2014-01-24 - 2020-06-26 - G06K9/00
  • 一种手部兴趣区域的提取方法及装置。所述方法包括：从手部图像中提取手部轮廓；从已提取的手部轮廓中提取用于表现所述手部轮廓特征的特征点，所述特征点包括：常规特征点和辅助特征点；根据所述常规特征点或者所述常规特征点和辅助特征点，提取所述手部兴趣区域通过从手部轮廓中提取可以表现手部轮廓特征的特征点，而非通过医生依赖经验直接选取手部兴趣区域，可以使得手部兴趣区域的提取更加快速、准确，有利于手部风湿性关节类疾病的治疗。
  • 兴趣区域提取方法装置
  • [发明专利]一种三维点云的离群点提取方法及装置-CN202210585410.1在审
  • 孙超;苗隆鑫;丁建军 - 江汉大学
  • 2022-05-25 - 2022-08-30 - G06V10/44
  • 本发明提供了一种三维点云的离群点提取方法及装置，其方法包括：获取训练完备的目标离群点提取模型，所述目标离群点提取模型包括点云旋转模块、点云特征提取模块以及分割模块；获取待提取三维点云；基于所述点云旋转模块将所述待提取三维点云进行旋转，获得旋转点云；基于所述点云特征提取模块对所述旋转点云进行特征提取，获取目标点云特征；基于所述分割模块和所述目标点云特征提取所述待提取三维点云中的离群点。本发明可提高提取三维点云的离群点的效率和准确率。
  • 一种三维离群提取方法装置
  • [发明专利]一种特征点密度的点云特征提取方法-CN202111245190.X在审
  • 陈明;黄南华;刘博远;张潇 - 广西师范大学
  • 2021-10-26 - 2022-01-21 - G06T7/13
  • 本发明公开一种特征点密度的点云特征提取方法，包括如下步骤：S1.获取点云数据；S2.对预处理后的点云数据使用角度准则进行潜在特征点提取；S3.对S2得到的潜在特征点集Pp计算邻域密度，记录密度值；S4.分别投影点云至XOY、YOZ、ZOX三个坐标平面；S5.将密度值映射为灰度值；S6.使用形态学操作来连接和细化边缘；S7.将步骤S64检测得到图像边缘的像素点转换为点云特征点这种方法通过特征点密度的提取方法来提取形状变化不明显处的点云特征，并通过密度信息投影到二维平面方法得到最终的提取结果，从而有效提高特征提取效率，及特征点的提取精度。
  • 一种特征密度提取方法
  • [发明专利]点云特征点检测方法和点云特征提取方法-CN201711234606.1有效
  • 李自胜;肖晓萍 - 西南科技大学
  • 2017-11-30 - 2021-02-09 - G06T15/10
  • 本发明提供了一种点云特征点检测方法和点云特征提取方法。所述检验方法包括：以点云数据中一数据点为球心建立局部球坐标系，通过近邻算法找出k个邻域；将球心分别与各个最近邻点相连，得k个线段组；按线段组水平投影夹角大小对k个线段组排序，通过拉普拉斯算子检验每个线段组，确定数据点是否为特征点；根据上述步骤处理点云数据中每个数据点，得所述点云数据的所有特征点。所述点云特征提取方法包括步骤：根据上述的检测方法确定出特征点，记录各个特征点的区域连接信息；确定各个特征点之间的顺序连接关系，连接所述特征点，构成分段特征多边形，实现区域分割。本发明标记出来的特征点数量较少，特征点提取有序，特征线重建简便。
  • 特征检测方法提取
  • [发明专利]一种基于机器学习的铁路点云特征提取方法-CN202111487560.0有效
  • 张春英;贾栋豪;王立亚;李杰;杨爱民 - 华北理工大学
  • 2021-12-08 - 2022-02-25 - G06V20/64
  • 本发明公开一种基于机器学习的铁路点云特征提取方法，包括以下步骤：点云特征确立：针对点云图像分布，确立特征提取的对象；点云裁剪：对原始千万级别的点云数量进行裁剪，针对部分点云进行处理；目标分割：运用机器学习中的DBSCAN聚类对裁剪后的点云数据进行分割，提取Ⅰ类特征；特征提取：采用基于RANSAC的平面拟合算法对地面点云数据进行处理，提取出Ⅱ类特征；滤波处理：对初步提取的枕木和铁轨数据进行滤波处理；枕木精细提取：提取关键点，构建矩形邻域，最终提取枕木点。本发明提出一种基于矩形邻域的枕木提取算法，寻找并自动生成关键点，构建四点式矩形邻域，结合叉乘性质精确提取枕木特征，达到较高的准确性。
  • 一种基于机器学习铁路特征提取方法
  • [发明专利]同时定位与建图技术中的特征点提取与匹配方法及系统-CN201811138259.7有效
  • 李胜;蒙力;陈毅松;汪国平;盖孟 - 北京大学
  • 2018-09-28 - 2021-11-16 - G06T7/246
  • 本发明涉及一种同时定位与建图技术中的特征点提取与匹配方法及系统。该方法对于视频中关键帧图像的第一帧提取n个FAST角点，并选取响应值前k大的FAST角点提取BRIEF特征；对于第二帧至最后一帧中的每一帧，提取k个FAST角点并提取BRIEF特征，将该k个FAST角点作为特征点和之前的帧已经重建出的三维点云或之前的帧所提取出的特征点进行匹配该方法让一部分特征点匹配的过程用光流代替以提高运行速度，应用光流法跟踪未提取BRIEF特征的角点，节省了特征点提取描述子的时间。本发明在保证特征点提取速度的同时能够利于重建更加稠密的点云，并使得特征点的分布更加均匀。
  • 同时定位技术中的特征提取匹配方法系统
  • [发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010415459.3在审
  • 刘佳军 - 北京迈格威科技有限公司
  • 2020-05-15 - 2020-10-16 - G06K9/00
  • 本申请实施例提供了图像处理方法、装置、电子设备，该方法包括：将包含目标物的待处理图像输入到特征提取网络，以得到待处理图像中的目标特征点对应的特征，其中，特征提取网络被配置为：确定待处理图像中的多个目标特征点；对于每一个目标特征点，基于该目标特征点的位置，确定该目标特征点对应的特征提取区域；利用该目标特征点对应的卷积核从该目标特征点对应的特征提取区域提取特征，得到该目标特征点对应的特征。节省在对图像进行特征提取的过程中耗费的计算资源和节省存储所有用于特征提取的卷积核的权重耗费的存储资源。
  • 图像处理方法装置电子设备存储介质
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