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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]掩膜图案修正模型的训练方法及掩膜图案修正方法-CN202111678544.X在审
发明人：时雪龙;燕燕;李琛;赵宇航;陈寿面 -专利权人：上海集成电路装备材料产业创新中心有限公司;上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种掩膜图案修正模型的训练方法及掩膜图案修正方法。该方法包括：获取光学邻近效应校正OPC前的掩膜图案和OPC后的掩膜图案；分别基于OPC前的掩膜图案和OPC后的掩膜图案，计算得到第一水平集函数和第二水平集函数；将第一水平集函数作为神经网络模型的输入，第二水平集函数作为神经网络模型的输出进行训练，得到掩膜图案修正模型。本申请提供的方法利用第一水平集函数和第二水平集函数分别表示OPC前的掩膜图案和OPC后的掩膜图案在离散网格上的图像，无需利用大量特征向量对掩膜图案邻近环境进行编码，提高了OPC的效率。
图案修正模型训练方法

[发明专利]一种面向2D图像的车辆对象视点预测与三维模型恢复方法及装置-CN201910666609.5有效
发明人：胡瑞敏;李庆楠;王晓晨;滕达;王海滨;王超 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的一种面向2D图像的车辆对象视点预测与三维模型恢复方法，首先生成离线掩膜模板数据集，包括离线完整掩膜模板数据集与离线删节掩膜模板数据集；然后在数据集上训练以视点、掩膜、对象类别、图像删节、二维选框为分支的深度卷积神经网络；根据待预测图像中车辆对象，通过比对基于深度卷积神经网络的掩膜预测结果与待匹配离线掩膜模板数据集合中的掩膜对象，得到掩膜模板匹配集合；最后利用车辆对象视点、三维模型、掩膜存在的透视投影变换规律，设计基于视点与掩膜的置信度加权融合方法
一种面向图像车辆对象视点预测三维模型恢复方法装置

[发明专利]血管分割方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111263343.3在审
发明人：杨帆;董昢;吴迪嘉;李嘉豪;雷丙震 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司;联影智能医疗科技(北京)有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：所述方法包括：根据血管图像，选取待生长血管的待生长种子点；基于所述血管图像、所述待生长种子点、预设阈值和冠脉追踪模型，确定掩膜集，并根据所述掩膜集确定追踪掩膜；若所述追踪掩膜不满足第一预设条件，则降低所述预设阈值，基于所述追踪掩膜更新所述待生长种子点，重复上述确定追踪掩膜的过程，直至确定的追踪掩膜满足所述第一预设条件；基于确定的每个掩膜集以及所述血管图像，确定血管分割图像。
血管分割方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]视频对象分割模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310028445.X在审
发明人：王伟农;戴宇荣 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开关于一种视频对象分割模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取多个原始图像，以及每个原始图像中的对象对应的掩膜图像；基于每个原始图像和每个原始图像中的对象对应的掩膜图像，确定每个原始图像对应的变换图像集；每个原始图像对应的变换图像集包括原始图像对应的K张变换图像，且各张变换图像携带有变换掩膜图像；各张变换掩膜图像由各张变换掩膜图像所属的变换图像集对应的掩膜图像变换得到；K为大于1的整数；基于多个原始图像对应的变换图像集本申请通过包含有变换图像和变换掩膜图像的变换图像集对原始分割模型进行训练，无需标签数据，从而减少了训练成本。
视频对象分割模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的用于超紫外光刻的模拟仿真方法-CN202210020545.3有效
发明人：肖理业;易俊男;请求不公布姓名 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：包括小尺寸掩膜模拟仿真和大尺寸掩膜模拟仿真；小尺寸掩膜仿真功能用于进行与训练集尺寸(128nm×128nm)相同的掩膜模拟仿真，大尺寸掩膜仿真功能用于仿真尺寸大于训练集尺寸(256nm×256nm及以上)的掩膜模拟仿真。设计掩膜形状，建立双层U‑Net深度学习训练模型，输入需要仿真的光刻掩膜图像，输出掩膜堆叠上方平面上对应的远近场。可降低仿真所需的时长和占用的设备资源，具备与全波模拟相近的仿真精度，并满足仿真掩膜线宽变化范围为2～19nm的超紫外光刻需求。能计算的掩膜的尺寸，相对于超紫外波长比较大，具有较广应用范围。
一种基于深度学习用于紫外光刻模拟仿真方法

[发明专利]基于少样本学习的肺叶分割方法和装置-CN202210807114.1有效
发明人：吕行;王华嘉;黄仁斌 -专利权人：珠海横琴圣澳云智科技有限公司
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于少样本学习的肺叶分割方法和装置，通过提取支持集肺部影像中的支持集左肺掩膜、支持集右肺掩膜和支持集背景掩膜，据此确定左肺各肺叶、右肺各肺叶和背景区域的特征原型，有效避免了左右肺肺叶结构类似造成的干扰，提高了特征原型提取的精度；再提取待分割肺部影像中的待分割左肺掩膜和待分割右肺掩膜，并进行特征提取，从而基于待分割左肺掩膜和待分割右肺掩膜中各像素的图像特征，以及左肺各肺叶、右肺各肺叶和背景区域的特征原型
基于样本学习肺叶分割方法装置

[发明专利]一种医学图像分割任务的数据增强方法-CN202310421055.9在审
发明人：袁克虹 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该方法：针对待处理的医学图像，对标注掩码进行平滑掩膜操作，获得平滑掩膜soft mask，所述平滑掩膜soft mask基于距离来度量边缘信息和病灶之间的相关性；利用所述平滑掩膜soft mask将病灶与背景进行分离，得到病灶集和背景集；对所述背景集和所述病灶集分别进行随机的数据变换，获得增强背景集和增强病灶集；随机挑选所述增强背景集和所述增强病灶集中的元素，通过平滑复制操作将背景与病灶进行融合，得到新的扩增数据。
一种医学图像分割任务数据增强方法

[发明专利]图像处理的方法及相关装置-CN202010540595.5有效
发明人：刘钰安 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理的方法及相关装置，应用于电子设备，方法包括：获取待处理人脸图像，将待处理人脸图像输入预训练的目标模型，得到目标掩膜集，目标掩膜集中包括多个掩膜，每一掩膜对应一个人脸部位；进而，根据目标掩膜集对待解析人脸图像中每一人脸部位进行人脸解析，得到与目标掩膜集中目标掩膜的数量相对应的多通道的多个二值图像，其中，每一通道对应一个人脸部位，每一二值图像对应一种颜色；最后，可将多个二值图像进行合成处理
图像处理方法相关装置

[发明专利]冷冻电镜三维密度图分辨率检测方法-CN201710255814.3有效
发明人：沈红斌;杨宇蛟 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2017-04-19 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明提供一种冷冻电镜三维密度图分辨率检测方法，包括步骤：输入冷冻电镜三维密度图和纯噪声三维密度图；生成掩膜集；利用各掩膜分别对纯噪声三维密度图进行分割分别获得第一膜内数据和第一膜外数据；计算第一膜内噪声谱功率和第一膜外噪声谱功率；计算获得线性参数集；利用各掩膜分别对冷冻电镜三维密度图进行分割分别获得第二膜内数据和第二膜外数据；根据第二膜内数据、第二膜外数据和线性参数集计算获得各掩膜所对应的第二膜内数据谱信噪比曲线图；根据第二膜内数据谱信噪比曲线图获得分辨率集，根据分辨率集绘制分辨率集三维曲面图；获得全局分辨率值。
冷冻三维密度分辨率检测方法

[发明专利]实时成像方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310527011.4在审
发明人：鲁远甫;邓又铨;佘荣斌;李光元 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取训练集；所述训练集包括多个训练图像；利用所述训练集中的训练图像对包含掩膜参数的图像重建网络进行训练，并基于完成训练的图像重建网络中的掩膜参数，得到多个掩膜图像；对多个掩膜图像进行预处理，利用预处理后的掩膜图像在太赫兹单像素采集系统进行图像采集，得到目标的输入图像；将所述目标的输入图像输入所述图像重建网络进行图像重建，得到所述目标的重建图像。本申请解决了相关技术中在掩膜数量少的情况下成像质量差的问题。
实时成像方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于掩膜生成对抗网络的电饭煲内胆图像数据增强方法-CN202211636253.9在审
发明人：徐浩;李丰润;陆璐;冼允廷 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及数字图像处理与识别技术领域，为基于掩膜生成对抗网络的电饭煲内胆图像数据增强方法，包括构建电饭煲内胆图像的真实样本数据集，根据真实样本数据集的电饭煲内胆图片生成掩膜二值图数据集；构建一个生成对抗网络，训练生成对抗网络；将混合掩膜数据集的掩膜二值图数据输入训练好的生成对抗网络中，生成伪样本数据集；通过真实图像训练YOLOv5网络作为生成质量判别器，对伪样本进行筛选得到筛选后的伪样本数据集；将筛选后的伪样本数据集与真实样本数据集混合，得到增强后的电饭煲内胆图像数据集。本发明通过生成数据增强后的电饭煲内胆缺陷图像数据集，有效提高了基于深度学习的电饭煲内胆缺陷检测的检测精度。
基于生成对抗网络电饭煲内胆图像数据增强方法

[发明专利]双载子结晶体管-CN201610883072.4在审
发明人：詹景琳;林正基;简郁芩 -专利权人：旺宏电子股份有限公司
申请日： 2016-10-10 - 公布日： 2017-11-14 - 主分类号： H01L29/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种双载子结晶体管，包括基底、第一阱区、第二阱区、射极、集极、基极、第一硬掩膜层与第二硬掩膜层。第一阱区设置于基底中。第二阱区设置第一阱区中。射极设置于第二阱区中。集极设置于第一阱区中。基极设置于第二阱区中，且位于射极与集极之间。第一硬掩膜层设置于射极与基极之间的基底上。第二硬掩膜层设置于基极与集极之间的基底上。第一阱区、射极与集极为第一导电型，且第二阱区与基极为第二导电型。
双载子结晶体

[发明专利]距离正则水平集与卷积神经网络的水平集掩膜优化方法-CN202111271532.5在审
发明人：陈国晋 -专利权人：智腾科技股份有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：距离正则水平集与卷积神经网络的水平集掩膜优化方法，为了解决掩模版在先进工艺下的优化问题，选取深度水平集掩膜数据集以及对应的掩膜标签作为训练神经网络模型的样本数据集，挑选该样本数据集中的一组图片和对应标签，同时做随机的旋转、缩放、平移和裁剪处理，并重新调整图像顺序将其合成两份三维数据包：一份存深度水平集合数据，一份存对应的标签，效果是实现了卷积神经网络和水平集的联合分割效果。
距离正则水平卷积神经网络集掩膜优化方法

[发明专利]图像语义分割网络的训练方法、装置、设备及存储介质-CN201910231466.5有效
发明人：揭泽群;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：该方法包括：根据训练图像集训练第一图像语义分割网络，训练图像集中的训练图像包含标注信息；通过掩膜网络对第一图像语义分割网络的网络权重进行掩膜处理，得到第二图像语义分割网络，掩膜网络用于筛选第一图像语义分割网络中对图像的特征分布不敏感的网络权重；根据训练图像集和测试图像集，对第二图像语义分割网络进行训练，训练图像集与测试图像集的分布不同。本申请实施例中，由于掩膜网络能够过滤对特征分布敏感的网络权重，因此经过网络权重筛选的第二图像语义分割网络对测试图像集也具有更好的泛化性，从而提高对测试图像集的测试准确性。
图像语义分割网络训练方法装置设备存储介质

[发明专利]图像模糊检测模型的训练方法、图像模糊检测方法及装置-CN202110297735.5有效
发明人：巩佳超;戴宇荣;于冰 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该图像模糊检测模型的训练方法包括：获取训练图像集，其中，训练图像集包括多个训练图像、每个训练图像标注的真实模糊分数；获取训练图像的清晰度掩膜、文字区域掩膜和主要内容区域掩膜；将训练图像、训练图像的清晰度掩膜、训练图像的文字区域掩膜和训练图像的主要内容区域掩膜输入到图像模糊检测模型中，获取估计模糊分数；基于所述估计模糊分数和所述训练图像标注的真实模糊分数确定所述图像模糊检测模型的损失函数；根据所述损失函数调整所述图像模糊检测模型的参数
图像模糊检测模型训练方法装置

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