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[发明专利]一种基于激光雷达的目标检测方法及系统-CN202010223536.5有效
发明人：宋红丽 -专利权人：北京经纬恒润科技股份有限公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于激光雷达的目标检测方法及系统，方法包括：对激光雷达采集到的点云体素化后，通过特征提取和候选区域提取生成多个候选区域；分别将每个候选区域通过点云补全网络进行补全，得到补全后的候选区域，候选区域与所述补全后的候选区域一一对应；分别对每个补全后的候选区域进行特征提取后，预测出与补全后的候选区域一一对应的候选区域特征信息，候选区域特征信息包括：候选区域类别和候选区域边框位置和候选区域尺寸信息本发明能够在目标被遮挡的情况下，通过对候选区域中的点云进行补全，有效提高了目标的检测精度。
一种基于激光雷达目标检测方法系统

[发明专利]候选区域提取方法及系统及装置及介质及目标检测方法-CN202111416639.4有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：成都数之联科技有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V10/22 文献下载
摘要：本发明公开了涉及候选区域提取方法及系统及装置及介质及目标检测方法，涉及图像处理领域，包括：在输入图像中放置若干个初始候选区域；对初始候选区域的边界进行若干次扩展处理后对应获得一个第一候选区域以及表征第一候选区域的似物性高低的第一参数，每个初始候选区域对应的多个第一候选区域组合获得一个第一候选区域集合；合并每个初始候选区域对应的第一候选区域集合获得全局候选区域集合；将全局候选区域集合中的多个第一候选区域按照对应所述第一参数的大小进行降序排序获得第一排序结果；选取第一排序结果中排序前若干位的所述第一候选区域作为所述输入图像的候选区域提取结果；本方法具有较高的计算高效性和检测准确率。
候选区域提取方法系统装置介质目标检测

[发明专利]用于辅助OCR图像数据标注的方法及装置-CN202010304296.1有效
发明人：蔡耀华 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：在该方法中，在对OCR图像数据进行文本区域检测得到第一文本候选区域集后，基于文本候选区域的区域高度以及文本候选区域的重合关系，从第一文本候选区域集中提取出与其它文本候选区域之间不存在重合的第四文本候选区域此外，从与其它文本候选区域之间存在部分重合的文本候选区域中确定出代表文本候选区域。此外，输出第四文本候选区域集和代表文本候选区域，作为文本标注框。
用于辅助 ocr 图像数据标注方法装置

[发明专利]一种面板缺陷检测方法、装置、终端设备及存储介质-CN202010657158.1在审
发明人：蒋佳;潘兆麟 -专利权人： TCL科技集团股份有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种面板缺陷检测方法、终端设备及存储介质，所述方法包括获取待检测面板的面板图像对应的缺陷候选区域集；对于每个缺陷候选区域，确定该缺陷候选区域对应的位置参数；基于各缺陷候选区域对应的置信度及位置参数，对缺陷候选区域集进行过滤得到目标缺陷候选区域集；基于目标缺陷候选区域集，确定所述待检测面板对应的缺陷类别。本申请实施例中在获取到缺陷候选区域集后，基于置信度和位置参数对缺陷候选区域集中的缺陷候选区域进行过滤，这样对缺陷候选区域进行过滤时，在考虑缺陷候选区域的置信度的基础上，将缺陷候选区域的位置参数作为筛选的过滤因素，提高了候选框筛选的准确性，从而提高了面板缺陷检测的准确性。
一种面板缺陷检测方法装置终端设备存储介质

[发明专利]用于合并候选区域的装置和方法-CN202210355335.X在审
发明人：陈建丹;汉纳·比约格温斯多蒂尔;卢德维格·彼得松 -专利权人：安讯士有限公司
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H04N5/265 文献下载
摘要：一种用于合并候选区域的装置和方法。公开了用于合并与第一图像中的候选特征相关的第一候选区域和与第二图像中的候选特征相关的第二候选区域的装置、非暂时性计算机可读存储介质和方法。第一图像和第二图像具有重叠区域，并且第一候选区域的至少一部分和第二候选区域的至少一部分位于重叠区域中。确定图像重叠大小，该图像重叠大小指示第一图像和第二图像的重叠区域的大小，并且确定候选区域重叠比例，该候选区域重叠比例指示在第一候选区域与第二候选区域之间的重叠的比例。然后基于图像重叠大小来确定合并阈值，并且在候选区域重叠比例大于合并阈值的条件下，合并第一候选区域和第二候选区域，从而形成合并的候选区域。
用于合并候选区域装置方法

[发明专利]一种神经网络训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811137897.7在审
发明人：辛泉预;杨政 -专利权人：深圳百诺国际生命科技有限公司
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络训练方法、装置、计算机设备和存储介质，采用本发明的方案，在神经网络的训练过程中，可获取样本图像上的各候选区域对应的前景概率；计算候选区域与样本图像中标定的真值候选区域的重合度；根据前景概率以及重合度从候选区域中选择待使用的候选区域，根据待使用的候选区域对神经网络中当前位置之后的其它网络进行训练，前景概率表明了候选区域中存在前景的可能性，重合度表明了候选区域中包含真值候选区域的部分的多少，所以本发明在前景概率有要求的同时通过对候选区域与真值候选区域的重合度的限定，提升了待使用的候选区域中存在检测对象的可能性，提升了待使用的候选区域的数据有效性。
候选区域重合度神经网络训练计算机设备概率存储介质神经网络样本图像数据有效性检测对象训练过程标定网络

[发明专利]一种数据处理的方法及装置-CN201810054405.1有效
发明人：崔鲁平;屠嘉晋;刘虎;袁宏辉;廖恒;林灏勋;李冰 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2018-01-19 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理的方法及装置，该方法包括获取R组候选区域序列，每组候选区域序列包括多个候选区域，调用VRPAC指令计算各候选区域序列中各候选区域的面积，针对R组候选区域序列的第j组候选区域序列，调用VIOU指令、VAADD指令确定第j组候选区域序列的j个抑制矩阵，并根据j个抑制矩阵确定第j组候选区域序列的抑制矢量，最后根据各组候选区域序列的抑制矢量，确定出未被抑制的候选区域。由于通过调用VRPAC指令各候选区域的面积，调用VIOU指令、VAADD指令来得到抑制矩阵，与现有技术中通过GPU或者CPU来计算NMS相比，减少了调用指令，减少了指令执行的步骤，从而缩短了NMS的计算时间
一种数据处理方法装置

[发明专利]标题区域检测方法及系统-CN201810014862.8有效
发明人：刘楠 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供了一种标题区域检测方法及系统，获取视频对象中采用相同的候选区域的至少一帧候选视频图像，根据候选区域中的至少一帧待检测图像中文字的字体高度，确定候选区域是否为标题候选区域；当确定候选区域为标题候选区域时，按照至少一帧待检测视频图像的时域顺序，对候选区域进行跟踪检测；在跟踪检测的过程中，统计满足预设条件的待检测图像的跟踪帧数；最后根据跟踪帧数，确定候选区域是否为标题区域。本发明基于新闻标题的文字的字体高度特征，能够滤除滚动字幕的干扰，准确判断出标题候选区域，并通过对标题候选区域的跟踪检测，能够最终确定出标题候选区域是否为标题区域，提高标题区域的检测精度。
标题区域检测方法系统

[发明专利]标题区域检测方法及系统-CN201810014700.4有效
发明人：刘楠 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供了一种标题区域检测方法及系统，获取视频对象中采用相同的候选区域的至少一帧候选视频图像，根据候选区域中的至少一帧待检测图像中文字的字体笔画宽度，确定候选区域是否为标题候选区域；当确定候选区域为标题候选区域时，按照至少一帧待检测视频图像的时域顺序，对候选区域进行跟踪检测；在跟踪检测的过程中，统计满足预设条件的待检测图像的跟踪帧数；最后根据跟踪帧数，确定候选区域是否为标题区域。本发明基于新闻标题的文字的笔画宽度特征，能够滤除滚动字幕的干扰，准确判断出标题候选区域，并通过对标题候选区域的跟踪检测，能够最终确定出标题候选区域是否为标题区域，提高标题区域的检测精度。
标题区域检测方法系统

[发明专利]图像检测方法及装置-CN201810367525.7在审
发明人：杨松 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：该方法包括：确定目标图像中的候选区域；对候选区域进行变换，获取候选区域组，候选区域组包括候选区域以及至少一个变换后的候选区域；获取候选区域组中每个区域包括目标物体的目标概率；确定候选区域组中目标概率满足预设条件的区域为目标物体所在区域
候选区域目标概率目标物体图像检测目标图像所在区域物体位置用户体验预设条件图像

[发明专利]目标对象的检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010745760.0在审
发明人：邹子杰 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标对象的检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取输入图像，输入图像包括多个候选区域以及与每个候选区域对应的扩展区域，扩展区域包括对应的候选区域以及候选区域的周围区域；将多个候选区域中每个候选区域及其对应的扩展区域输入至预先训练的孪生差值网络，获得每个候选区域与其对应的扩展区域之间的图像特征差值，其中，孪生差值网络根据包含目标对象的样本图像中的候选区域及其对应的扩展区域训练得到；如果多个候选区域中存在目标候选区域，则确定输入图像中存在目标对象，其中，目标候选区域与其对应的扩展区域之间的图像特征差值满足设定阈值条件。
目标对象检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]晶圆检测方法-CN202310138659.2在审
发明人：蔡佳霖;李泓儒;古文烨 -专利权人：南亚科技股份有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该晶圆检测方法包括在一晶圆上的一被测元件(device under test，DUT)的一影像上识别多个候选区域；为该多个候选区域中的每个区域产生一信赖度分数，其中该信赖度分数表示一候选区域包括针痕的几率；选择具有最高信赖度分数的一第一候选区域作为一选定区域；判断该定多个候选区域中的一第二候选区域是否包括与该第一候选区域相同的针痕；以及如果该第二候选区域包括与该第一候选区域相同的针痕，则排除该第二候选区域
检测方法

[发明专利]对象检测方法、装置和系统及存储介质-CN201810005939.5有效
发明人：吕鹏原;姚聪 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-01-03 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：对象检测方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行对象检测，以确定用于指示目标对象所在位置的至少一个候选区域；对于至少一个候选区域中的每一个，将该候选区域划分为m个子区域，其中，m为大于或等于2的正整数；分别计算m个子区域存在目标对象的子区域概率；根据该候选区域的所有子区域概率计算该候选区域存在目标对象的候选区域概率；根据至少一个候选区域各自的候选区域概率选择符合预设规则的候选区域，以获得对象检测结果
对象检测方法装置系统存储介质

[发明专利]PCBA元器件检测方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010258153.1在审
发明人：刘慧军;裴楚君 -专利权人：联觉（深圳）科技有限公司
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：根据本发明实施例公开的一种PCBA元器件检测方法、装置及计算机可读存储介质，将PCBA图像输入至候选区域提取网络，对PCBA图像中的所有元器件候选区域进行提取，得到候选区域特征图以及各元器件候选区域的位置信息；将候选区域特征图及元器件模板库输入至相似度匹配网络，对各元器件候选区域分别与元器件模板库进行相似性度量，确定各元器件候选区域的元器件类别；将各元器件候选区域的元器件类别及位置信息，作为元器件检测结果输出通过本发明的实施，由候选区域提取网络提取出PCBA图像中所有疑似元器件的候选区域，然后输入至神经网络中对各候选区域进行模板匹配，提高了检测效率和检测结果准确性，并有效降低了检测成本。
pcba 元器件检测方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于图像低级外观信息和高级语义信息结合的候选区域生成方法-CN202310016366.7在审
发明人：林贤明;席山涵;纪荣嵘 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：基于图像低级外观信息和高级语义信息结合的候选区域生成方法，涉及无监督情况下开放类别候选区域的生成。1)采用候选区域生成器对图像进行初始的候选区域生成；2)利用基于对比的文本‑图像预训练模型对初始候选区域进行视觉特征的提取、对数据集的类别名称进行文本特征的提取，计算二者之间的余弦相似度和相似熵；3)对初始候选区域进行超像素分割，计算候选区域对应的超像素跨越分数；4)结合初始分数、相似熵和超像素跨越分数选择候选区域作为伪标签，以超像素跨越分数和余弦相似度为损失函数的权重，对候选区域中的正样本框进行坐标回归的训练，得到更高质量的候选区域即插即用，提高生成的候选区域的精确率，具有良好的泛化性。
基于图像低级外观信息高级语义结合候选区域生成方法

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