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]利用动态背景帧的视频编码方法-CN200710071114.5有效
  • 唐慧明;张玉洁;虞露 - 浙江大学
  • 2007-09-14 - 2008-02-20 - H04N7/32
  • 本发明公开了一种动态背景帧产生、更新及利用该背景帧作为参考帧的视频编码方法,该方法适用于具有较长时间背景不变的视频信号压缩编码,特别适用于光照不足情况下视频监控的应用。在夜间等光照不足的视频监控场景中,视频序列中静止的背景受较大的噪声干扰,降低了视频编码中帧间预测的准确性。本发明引进了动态背景帧作为视频编码的一种参考帧,该背景帧利用重建图像生成,并滤除了部分噪声。在对当前宏块进行帧间预测编码时,可根据预测精度和噪声强度选择采用背景帧预测或一般的运动估计算法。本发明可提高编码效率,减少重建图像背景区域的噪声,并可减少运动估计时间。
  • 利用动态背景视频编码方法
  • [发明专利]一种基于多尺度的背景建模SF6-CN201910988000.X有效
  • 刘陈瑶;胡梦竹;张龙飞 - 广西电网有限责任公司电力科学研究院
  • 2019-10-17 - 2022-06-24 - G01N21/84
  • 本发明公开了一种基于多尺度的背景建模SF6气体红外动态检测方法,涉及红外图像检测方法技术领域,通过将原红外图像与不同方差的高斯核进行卷积后,得到不同尺度空间下的红外图像,并计算不同尺度空间的红外图像的平均值,并将平均值作为原红外图像的初始背景;根据所述初始背景进行初始背景建模,得到背景;继续采集当前红外图像,通过比较判断当前红外图像的像素与背景的像素差,判断当前红外图像的像素属于前景或背景,并整理得到标记后的前景特征图像;根据标记为前景的像素点,对背景进行更新,从而对SF6气体进行动态检测,有效的检测出在红外图像下SF6
  • 一种基于尺度背景建模sfbasesub
  • [发明专利]建立可动态指定的用户界面的方法和系统-CN201380007353.8有效
  • 伽柏·维达;斯蒂芬·麦肯齐 - 泰克尼森有限公司
  • 2013-01-08 - 2018-03-23 - G06F17/00
  • 因此,这些电子设备动态调整应用程序、信息、用户界面等变得越来越重要。根据本发明的实施方案,用户界面提供生物特征识别—与其他背景因素独立或关联的用户界面(UI)配置根据成功识别的用户的身份而变化;电子环境背景—电子设备的电子环境为UI提供背景基础;动态背景调整和小背景—UI配置随着大小背景的变化进行适应性调整,将大背景分为多个小背景;直观的用户界面—用户动作更直观且更类似于真实世界中的操作;及智能代理人—对应用程序通知进行分析以识别对其他应用程序中其他操作/活动的影响。
  • 建立动态指定用户界面方法系统
  • [发明专利]一种基于深度图像的多目标分割和跟踪方法-CN201110435843.0有效
  • 黄向生;徐波 - 中国科学院自动化研究所
  • 2011-12-22 - 2012-07-25 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于深度图像的多目标分割和跟踪的方法,属于图像处理、模式识别和计算机应用等领域,该方法包括:采集深度图像;背景建模更新;背景发现;判断是否首次发现前景,若是首次发现前景,则进行目标分割;若不是首次发现前景,则进行目标动态跟踪;判断是否有数据输入,若有数据输入,则取新数据重新进行背景建模更新,若没有则结束。通过高效的目标分割处理和目标动态跟踪处理,有效的提高了目标识别及跟踪的可靠性,为进一步图像分析、动态建模、三维人机交互等后续处理提供了准备信息。
  • 一种基于深度图像多目标分割跟踪方法
  • [发明专利]一种静态视频分析方法及系统-CN201910767893.5有效
  • 甘津瑞;高昆仑;赵婷;董世文;吴鹏 - 全球能源互联网研究院有限公司;国家电网有限公司
  • 2019-08-20 - 2021-11-09 - G06T7/194
  • 本发明公开了一种静态视频分析方法及系统,其中方法包括:获取视频数据;获取所述视频数据背景的线性动态正则项;获取所述视频数据前景的结构化稀疏正则项;获取噪声的稀疏正则项;根据所述线性动态正则项、所述前景的结构化稀疏正则项及噪声的稀疏正则项,构建结合动态背景和结构稀疏的分解模型;对所述分解模型进行优化求解,得到所述视频数据的前景和背景的分离结果。本发明所提供的静态视频分析方法在大多数具有挑战性的情况下具有很好的背景重构能力和前景检测性能,具有检测通用性、准确率高和鲁棒性强的优点,对数据采集环境具有自适应能力,能有效消除噪声、光照等不利因素的影响
  • 一种静态视频分析方法系统

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