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[发明专利]一种违章抓拍LED补光控制方法及系统-CN202211431453.0在审
发明人：喻光楼;赵志刚;谢颖平 -专利权人：深圳市城铭科技有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请实施例提供的违章抓拍LED补光控制方法及系统，通过获取拟分析的参考道路交通数据集并获取其中的参考图像信息和图像匹配信息，经过数组挖掘得到图像信息表征数组和图像匹配信息表征数组，对图像匹配信息表征数组与图像信息表征数组进行影响因子确定，依据确定的表征数组影响因子得到图像信息表征数组对应的表征数组聚焦系数，依据表征数组聚焦系数对图像信息表征数组进行优化，得到优化图像表征数组，依据优化图像表征数组进行解析，得到参考道路交通数据集对应的环境解析结果能自主地基于图像匹配信息与参考图像信息的关联情况进行图像表征数组的优化，在解析过程中更侧重突出的图像表征数组，增加解析精确性。
一种违章抓拍 led 控制方法系统

[发明专利]一种弱监督的深度上下文感知图像表征方法及系统-CN202011587005.0有效
发明人：刘萌;田传发;周迪;齐孟津;聂秀山 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种弱监督的深度上下文感知图像表征方法及系统，包括：获取待处理图像；对待处理图像进行表征提取，提取出基础视觉表征；基于基础视觉表征，生成上下文强化视觉表征；对上下文强化视觉表征映射为哈希向量；对哈希向量，进行二值化处理，得到待处理图像的哈希表征。该方法充分捕获了图像的语义信息，并在一个统一的框架内增强了图像表征的辨别力。本发明引入了辨别损失，强制图像表征重新生成标签。这样可以增强图像表征的区分性，且进一步提高哈希码的质量；相较于之前的方法，本发明提高了基于哈希表征的图像检索性能。
一种监督深度上下文感知图像表征方法系统

[发明专利]图像分类方法、系统、介质及电子设备-CN202310773860.8在审
发明人：黄维然;姜子昊;党运楷 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种图像分类方法、系统、介质及电子设备，包括构建图像分类模型，图像分类模型包括文本表征提取器、视觉表征提取器、可学习度量模块；构建扩展类别标签；基于视觉表征提取器提取支援图像的支援视觉表征，提取查询图像的查询视觉表征；基于可学习度量模块计算文本表征和支援视觉表征的第一相似度矩阵，调整可学习度量模块的参数；基于可学习度量模块计算文本表征和查询视觉表征的第二相似度矩阵，并调整文本表征提取器、视觉表征提取器和可学习度量模块的参数，以基于训练好的图像分类模型实现待分类图像的分类。本发明的图像分类方法、系统、介质及电子设备通过图像、文本双模态对比学习的方式进行图像分类模型的训练，提升了准确性。
图像分类方法系统介质电子设备

[发明专利]融合多种模态的解离化表征学习方法及装置-CN201910934657.8有效
发明人：朱文武;王鑫;马坚鑫 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多种模态的解离化表征学习方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取目标的图像信息与文本信息，得到图像非解离化表征和文本非解离化表征；根据图像非解离化表征和文本非解离化表征得到图像表征和文本表征；根据商品表征和文本表征得到刻画用户消费偏好的商品表征和用户偏好表征；根据商品表征和用户偏好表征预测用户是的商品感兴趣度。该方法可以融合图像、文本、关系三种不同模态的数据，利用各模态间的互补性，得到更加精准有效的解离化表征。
融合多种解离表征学习方法装置

[发明专利]一种图像解耦表征下的文本指导图像上色方法-CN201910740824.5有效
发明人：孔祥维;王鑫鑫 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像解耦表征下的文本指导图像上色方法。对于每幅彩色图像，生成灰度图像，提取彩色图像中的图像配色信息；构建编码器‑解码器网络作为学习图像解耦表征的网络，利用图像配色信息和彩色图像、灰度图像处理输入训练编码器‑解码器网络，并且通过颜色表征向量和内容表征向量重构图像；将文本语义和颜色信息相关联，得到与文本语义相关的文本配色信息；将文本配色信息映射到训练后网络的颜色表征向量所在的编码器中，得到文本颜色表征向量；结合文本颜色表征向量和图像内容表征向量，生成上色结果。本发明将文本语义信息与图像上色任务结合起来，并且解决了图像上色方法依赖于复杂的人工标记图像或者寻找参考图像的问题。
一种图像表征文本指导上色方法

[发明专利]基于图像空间位置的图像表征模型训练方法及装置-CN202310779761.0有效
发明人：孙海亮;暴宇健 -专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/0895 文献下载
摘要：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种基于图像空间位置的图像表征模型训练方法及装置。该方法包括：通过非线性编码网络确定每个小图像的低维向量表征，根据前K个小图像的低维向量表征，通过自回归网络确定前K个小图像的前后空间潜向量；将第K个小图像的前后空间潜向量分别经过N‑K个全连接神经网络，得到第K+1个小图像至第N个小图像的预测向量表征；根据第K+1个小图像至第N个小图像的低维向量表征和预测向量表征，计算自监督损失；根据前K个小图像以及前K个小图像的正样本和负样本的低维向量表征，计算对比学习损失；根据自监督损失和对比学习损失更新图像表征模型的模型参数，以完成对图像表征模型的训练。
基于图像空间位置表征模型训练方法装置

[发明专利]一种运动检测的方法-CN201010296441.2有效
发明人：高飞 -专利权人：无锡中星微电子有限公司
申请日： 2010-09-29 - 公布日： 2011-01-19 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：本发明提供一种运动检测的方法，其包括将帧图像分成不重叠的X组分块；在每相邻的X帧图像的第K帧图像中计算第K组的各分块的图像表征；计算当前帧图像的被计算组的各分块的图像表征和先前帧图像的对应组的各分块的图像表征的差，并计算该被计算组中的各分块的图像表征的差大于图像表征阈值的分块个数，在大于图像表征阈值的分块个数大于个数阈值时，则判定当前帧图像发生了运动，其中1≤K≤X。
一种运动检测方法

[发明专利]一种RPA流程处理分析方法及计算机设备-CN202310915645.7在审
发明人：刘艳 -专利权人：富璟科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本申请提供一种RPA流程处理分析方法及计算机设备，获取待拾取RPA元素页面图像中的第一目标图像元素的多个关联图像元素，之后通过第一目标图像元素和其上下文图像元素，获取第一目标图像元素的知识表征，然后通过第一目标图像元素的知识表征与多个关联图像元素的知识表征之间的共性度量结果，将第一目标图像元素的知识表征与关联图像元素的知识表征进行整合，得到第一目标图像元素的整合知识表征，并基于其获取对应的目标元素拾取结果。依据关联图像元素对第一目标图像元素的知识表征中包含的语义信息进行完善，能更准确地表征第一目标图像元素在待拾取RPA元素页面图像中的语义信息，这样能增加通过整合知识表征获取的目标元素拾取结果的精确度。
一种 rpa 流程处理分析方法计算机设备

[发明专利]切丝机压实烟草切面质量评价的方法-CN202111191426.6在审
发明人：焦跃层;张可洲;陈毅哲;廖仲生;王昭焜;蔡志坚;吴玉生;罗靖;李楠;庄浩超;曾强;钟蔚;林孟琰 -专利权人：厦门烟草工业有限责任公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种切丝机压实烟草切面质量评价的方法，包括：1)获取切丝机压实烟草切面的彩色图像和深度图像；2)对所述彩色图像和深度图像进行视场配准，获得彩色点云图(RGB‑D)；3)对彩色图像进行分割，获取烟草图像；4)从烟草图像中提取表征图像纹理的数据和表征图像平滑度的数据；5)将烟草图像与标准无缺陷烟草图像进行图像匹配，定位烟草图像中的缺陷信息；6)从所述凹陷信息中提取表征缺陷深度的数据；7)根据所述表征图像纹理的数据、表征图像平滑度的数据和表征缺陷深度的数据，评价切丝机压实烟草切面质量。
切丝机压实烟草切面质量评价方法

[发明专利]图像检索的方法及装置、图像表征网络的训练方法及装置-CN202110584272.0有效
发明人：唐董琦 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种图像检索方法。该检索方法包括：获取待检索的第一图像，并将该第一图像输入训练好的图像表征网络，得到第一表征向量；再对该第一表征向量进行二值化处理，得到该第一图像的二值表征向量；另一方面，获取多个候选图像的多个二值表征向量；进一步，分别计算该多个二值表征向量与所述第一图像的二值表征向量之间的向量距离，并基于该向量距离，从上述多个候选图像中召回与上述第一图像相似的图像。本说明书实施例还提供一种图像表征网络的训练方法，此训练方法可以保证图像特征在二值前后的检索性能保持一致。
图像检索方法装置表征网络训练

[发明专利]文字识别系统的训练方法及装置、文字识别方法及装置-CN202211247962.8在审
发明人：李晓玉;洪炜翔;陈晓雪;谢乐乐;黄祖明;仲力恒;王剑;陈景东;褚崴 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V30/10 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种文字识别系统的训练方法及装置，其中文字识别系统包括图像表征网络、字符对齐网络和字符分类器。该方法包括：利用数据增广模块对包含标签文本的原始图像进行场景渲染处理，得到增广图像；利用图像表征网络分别处理原始图像和增广图像，对应得到原图表征和增广图表征；利用字符对齐网络分别处理原图表征和增广图表征，分别得到与标签文本中各个字符对应的第一字符表征和第二字符表征；利用字符分类器处理第一字符表征，形成第一预测文本；利用字符对比模块处理第一字符表征和第二字符表征，得到对应相同字符的正表征对和对应不同字符的负表征对；基于第一预测文本、标签文本、正表征对和负表征对，训练文字识别系统。
文字识别系统训练方法装置

[发明专利]图像表征模型的训练方法及装置-CN202310486678.4在审
发明人：潘覃;徐富荣;杨旭东;傅春霖 -专利权人：蚂蚁区块链科技（上海）有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种图像表征模型的训练方法及装置。该方法包括：获取与第一图像表征模型对应的聚类中心特征向量，以及所述第一图像表征模型输出的图像特征向量与所述聚类中心特征向量之间的最大向量距离；其中，所述聚类中心特征向量为所述第一图像表征模型输出的图像特征向量的聚类中心对应的特征向量；基于预设的图像样本集中的图像样本，训练输出的图像特征向量与所述第一图像表征模型兼容的第二图像表征模型；其中，训练所述第二图像表征模型所采用的模型损失包括第一模型损失；所述第一模型损失用所述第二图像表征模型输出的图像特征向量与所述聚类中心特征向量之间的向量距离
图像表征模型训练方法装置

[发明专利]基于跨模态语义表征学习和融合的图像分类方法及系统-CN202210558899.3在审
发明人：孟雷;李象贤;郑裕泽;马浩凯;齐壮;孟祥旭 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-05-21 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于图像分类领域，提供了一种基于跨模态语义表征学习和融合的图像分类方法及系统，包括将获取的图像编码为视觉表征；将获取的图像编码为视觉表征；采用部分异构迁移算法从视觉表征学习与分类紧密相关的视觉分类表征；基于视觉表征，通过跨模态语义信息推理得到跨模态的语义信息推理结果，采用类感知信息选择算法对跨模态的语义信息推理结果计算高阶语义表征；融合视觉分类表征和高阶语义表征生成融合表征，基于融合表征进行图像识别分类；本发明通过表征对齐和跨模态推理提升模型表征学习，能够与常用的视觉识别方法ResNet、ATNet等相结合，在多模态数据有限的条件下有效提升模型的识别准确率。
基于跨模态语义表征学习融合图像分类方法系统

[发明专利]基于音频片段的视频片段确定方法及装置-CN202210750191.8在审
发明人：王愈;李健;陈明;武卫东 -专利权人：北京捷通华声科技股份有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H04N21/845 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取输入视频中音频片段对应的音频帧序列；通过预先训练完成的图像向量预测模型中的音频表征模块，根据音频帧序列确定音频表征向量组，其中，音频表征向量组包括输入视频的多个子波形信号分别对应的多个音频表征向量；通过图像向量预测模型中的预测模块，分别根据音频表征向量组以及图像表征向量查找表，确定输入视频的各个视频片段分别对应的预测图像表征向量；根据图像表征向量查找表以及各个预测图像表征向量，确定音频片段对应的目标视频片段本发明解决了由于相关技术中合成视频中音频与图像帧不匹配，导致视频质量低，用户体验差的技术问题。
基于音频片段视频确定方法装置

[发明专利]一种图像描述文本确定方法及其相关设备-CN202111294586.3在审
发明人：段逸群;黄凯;王长虎 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像描述文本确定方法及其相关设备，该方法包括：在获取到待理解图像之后，先对该待理解图像进行视觉特征提取处理，得到该待理解图像的视觉特征；再根据该视觉特征，分别确定该待理解图像的视觉信息表征数据和该待理解图像的参考信息表征数据；然后，对该视觉信息表征数据和该参考信息表征数据进行融合处理，得到该待理解图像的图像信息表征数据；最后，对该图像信息表征数据进行文本生成处理，得到该待理解图像的图像描述文本，以使该图像描述文本中文字内容能够针对该待理解图像进行准确地说明，如此能够实现准确地确定出一个图像数据的说明文字的目的。
一种图像描述文本确定方法及其相关设备

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