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]一种图像背景虚化方法、装置、设备及存储介质-CN202111532136.3在审
  • 朱志鹏;王钊;汪路超 - 杭州逗酷软件科技有限公司
  • 2021-12-14 - 2023-06-20 - G06T5/00
  • 本申请公开一种图像背景虚化方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:采集图像;对图像进行图像分割,得到图像分割掩码;图像分割掩码用于将图像分为前景部分和背景部分;对图像进行深度预测,得到图像的第一深度图像;基于图像分割掩码和第一深度图像,对图像的前景部分和背景部分进行重新分割,得到图像的非模糊部分和模糊部分;对图像的模糊部分进行背景虚化处理,得到图像的背景虚化图像。如此,基于图像的图像分割掩码和第一深度图像,对图像进行精准分割,分割后确定的非模糊部分(即真实前景部分)和模糊部分(即真实背景部分)更加接近图像真实场景,进而提高图像的背景虚化效果。
  • 一种图像背景方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种用于区分前景与背景的目标检测方法及系统-CN202310510210.4在审
  • 赵雪梅;刘全;刘壮 - 桂林电子科技大学
  • 2023-05-08 - 2023-08-08 - G06V10/40
  • 本申请公开了一种用于区分前景与背景的目标检测方法及系统,其中方法步骤包括:基于多尺度特征融合,提取待检测目标的前景特征图和背景特征图;对前景特征图和背景特征图进行增强,得到第一前景特征图和第一背景特征图;基于第一前景特征图,生成预测框;利用预测框和第一前景特征图,计算前景特征向量;利用第一背景特征图,计算背景特征向量;利用真实框和第一前景特征图,计算真实特征向量;基于前景特征向量、背景特征向量、真实特征向量和预测框,构建对比损失函数、前景显著性引导损失函数和预测框损失函数;结合对比损失函数、前景显著性引导损失函数和预测框损失函数,提高目标的前景与背景的区分度,完成目标检测。
  • 一种用于区分前景背景目标检测方法系统
  • [发明专利]基于高斯混合模型的杂波背景提取方法-CN202310176783.8在审
  • 刘向丽;许明辉;王志国;李赞;范文靖;付祎;李思远 - 西安电子科技大学;西安交通大学
  • 2023-02-28 - 2023-07-11 - G01S7/41
  • 本发明公开了一种基于高斯混合模型的杂波背景提取方法,实现步骤为:获取训练样本集和测试样本集;构建高斯混合模型;对高斯混合模型进行迭代训练;对每个测试样本的类别进行预测;获取杂波背景的提取结果。本发明中使用的高斯混合模型可以有效地确定具有目标特征的信息,利用目标信息将其中虚假的目标信息排除可以确定真实目标,由真实目标通过剔除样本中的真实目标信号,可以提取到包含具有较高强度杂波背景在内的杂波背景信息,最终得到较为全面的杂波背景信息,避免了现有技术对多普勒‑距离图像中具有较高强度的杂波背景的提取能力较差的缺陷,有效提高了对杂波的抑制能力。
  • 基于混合模型背景提取方法
  • [发明专利]基于背景提取与分区修复的DIBR空洞填补方法-CN201410148681.6有效
  • 郭太良;林志贤;叶芸;林金堂;姚剑敏 - 福州大学
  • 2014-04-15 - 2014-07-02 - H04N13/00
  • 本发明涉及一种基于背景提取与分区修复的DIBR空洞填补方法,首先利用视频序列重建背景图像和背景深度图:利用视频序列和与之对应的深度图序列,比较每个像素点在每帧画面中所对应的深度值,将深度值最大时的像素作为背景图像的像素,通过逐帧比较获得真实背景图像和与之对应的背景深度图;其次,计算画面中前景图像区域;最后,针对不同区域采取不同策略填补空洞。本发明对不同区域的空洞采取不同的填充方法,从而获得较为可靠和真实的填补效果,从实验结果来看,本文方法获得的PSNR数据优于其他算法,并且与真实视点比较的结构相似度达到99.1%,比传统方法提高超过10%
  • 基于背景提取分区修复dibr空洞填补方法
  • [发明专利]一种提高海上场景仿真图片真实度的方法-CN202011484532.9有效
  • 苏丽;崔浩浩 - 哈尔滨工程大学
  • 2020-12-15 - 2023-01-03 - G06T3/00
  • 本发明公开了一种提高海上场景仿真图片真实度的方法,本发明将仿真图的前景背景分割,分别采用传统的方法与深度学习方法CycleGAN两种算法进行风格迁移,实现了由仿真图到真实海上照片的转换。其中背景采用泊松融合加色彩转换的方法,将真实的海面照片作为子图,仿真图作为母图泊松融合后,再经过Reinhard色彩迁移,得到逼真的背景,前景采用CycleGAN算法,并对生成器的每一层卷积均点乘其掩码来提取前景部分,并在最后一层与输入层进行拼接,来保留原图的背景信息,从而生成完整的拥有真实风格的海面图片。本发明利用仿真软件构建海上场景,得到仿真图片后转为真实图片的风格,用于神经网络训练,解决样本稀缺的问题。
  • 一种提高海上场景仿真图片真实方法
  • [发明专利]基于图像目标-背景变换的数据集增强方法及系统-CN202010171324.7在审
  • 杨惠雯;段思九;赵宇迪;施侃 - 上海数川数据科技有限公司
  • 2020-03-12 - 2020-07-14 - G06T3/00
  • 本发明涉及一种基于图像目标‑背景变换的数据集增强方法及系统。方法包括:对含有真实标注框的图像进行分割,获得图像的前景目标预测框;计算前景目标预测框和真实标注框的交并比,判断前景目标预测框是否为正确预测;若前景目标预测框为正确预测,则对前景目标预测框区域的内容进行仿射变换;将前景目标预测框区域内容与背景图像的对应位置区域进行线性融合;若前景目标预测框为错误预测,则对真实标注框区域的内容进行仿射变换;将图像的背景区域替换为对应位置区域的背景图像内容。本发明通过目标‑背景自动分析与切换技术,形成具有新的背景和目标关系的图像,增加训练过程中数据的多样性,解决背景过拟合的问题。
  • 基于图像目标背景变换数据增强方法系统
  • [发明专利]人群密度估计方法、装置、设备及存储介质-CN202111639753.3在审
  • 肖传利 - 深圳市联洲国际技术有限公司
  • 2021-12-29 - 2022-05-13 - G06V20/52
  • 本发明公开了一种人群密度估计方法、装置、设备及存储介质,所述方法,包括:通过对原始图像中的人头目标进行标注,将人头目标分为N类;其中,N为正整数;基于N类人头目标,获取N类人头目标的真实数据集;真实数据集包括真实密度图、真实前景区域以及真实背景区域;基于深度神经网络对原始图像中的人头目标进行处理,输出估计数据集,估计数据集包括:估计密度图、估计前景区域以及估计背景区域;基于真实数据集以及估计数据集,获取总损失数据集;本发明的技术方案,将前景估计、背景估计以及人群密度估计结合,可以减少误报。
  • 人群密度估计方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种基于样本局部密度离群点检测的背景建模方法-CN201510796632.8在审
  • 杨明强;曾威;崔振兴 - 山东大学
  • 2015-11-18 - 2016-01-27 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于样本局部密度离群点检测的背景建模方法,包括以下步骤:利用已采集到的视频帧对背景模型进行初始化,计算样本集的各个样本点的局部背景因子,采集观察到的新像素值,计算其局部背景因子;将新观察到的新像素值的局部背景因子与其最近邻的各个样本点进行比较,判断其是否属于背景,如果属于背景则将新像素值融入背景模型,进行更新,并利用新像素值将样本集中局部背景因子最大的样本点替换掉;本发明利用观察到的像素真实值来初始化背景模型,增加了背景模型的真实性,避免了被不存在的虚假值影响的可能性
  • 一种基于样本局部密度离群检测背景建模方法
  • [发明专利]一种图像处理方法及装置-CN201811329301.3在审
  • 吴育宏;刘文峰;温浪明;陈恒 - 珠海格力电器股份有限公司
  • 2018-11-09 - 2020-05-19 - G06T7/194
  • 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种图像处理方法及装置,用于实现在保护用户隐私的同时,提升显示的图像的整洁度,以及真正反映被监控区域的真实背景,从而提升用户体验度,所述方法包括:获得针对监控区域拍摄的图像;从所述图像中确定待保护的隐私对象所在的像素坐标;从所述监控区域的真实背景图像中,获取与所述像素坐标对应的图像数据,所述真实背景图像为去除了所述监控区域中会动态变化的背景部分的图像;使用所述图像数据替换所述图像中的所述隐私对象
  • 一种图像处理方法装置
  • [发明专利]一种深度图的归一化方法、装置、系统及电子设备-CN202011281043.3在审
  • 白宏益;王亮;林子尧 - 深圳市万普拉斯科技有限公司
  • 2020-11-16 - 2022-05-17 - G06T7/55
  • 本申请涉及图像处理技术领域,公开了一种深度图的归一化方法、装置、系统及电子设备,该方法包括:获取并根据背景模组的多幅背景图像,确定多幅演算深度图;获取每一背景板对应的真实深度,确定多幅演算深度图的灰度值与真实深度的稳定拟合曲线;建立真实深度图,并确定真实深度图对应的真实拟合曲线;确定稳定拟合曲线与真实拟合曲线的映射关系;根据映射关系,基于每一演算深度图,确定每一演算深度图一一对应的归一化深度图。通过确定稳定拟合曲线与真实拟合曲线的映射关系,以确定每一演算深度图一一对应的归一化深度图,本申请能够解决不同算法对图像的处理方式不同导致无法直接与真实深度图进行对比的技术问题。
  • 一种深度归一化方法装置系统电子设备

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