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]车辆的行驶信息记录装置-CN200980123992.4无效
  • 丸本共治;田中雅英 - 罗姆股份有限公司
  • 2009-06-29 - 2011-05-18 - G08G1/00
  • 本发明涉及的车辆的行驶状态记录装置具有:取得车辆外部的图像信息的相机部;对来自相机部的图像信息进行记录的记录部;检测车辆的异常状态的异常检测部;取得异常检测部检测出异常的时刻的辅助数据的辅助数据检测部;和在所述异常检测部检测出异常时,将所述辅助数据与所述记录部的图像信息组合,并将该组合后的图像信息作为与异常检测相关联的图像信息进行记录的控制部。
  • 车辆行驶信息记录装置
  • [发明专利]铁路列车异常检测方法、装置、平台、设备及存储介质-CN202210798954.6在审
  • 孟伟;陈敬帛 - 阿里云计算有限公司
  • 2022-07-06 - 2022-11-15 - G06T7/00
  • 本申请提供一种铁路列车异常检测方法、装置、平台、设备及存储介质。本申请的铁路列车异常检测方法应用于异常检测系统,其中异常检测系统包括边缘盒子和存储设备,所述异常检测系统与服务器连接;所述方法包括:利用所述存储设备接收并存储所述服务器发送的目标图像,所述目标图像是通过对线阵相机采集的多个图像进行拼接得到,所述多个图像为待检测列车经过所述线阵相机时采集到的图像;利用所述边缘盒子在接收到来自所述服务器的异常检测任务的情况下,对所述目标图像进行异常检测,得到异常检测结果。本申请能够根据异常检测任务对待检测对象进行全面检测,提高异常检测的效率,降低漏检率。
  • 铁路列车异常检测方法装置平台设备存储介质
  • [发明专利]基于亿级像素数据的视频监测与异常分析系统与方法-CN202111490304.7有效
  • 袁潮;温建伟;邓迪旻 - 北京拙河科技有限公司
  • 2021-12-08 - 2022-02-11 - H04N17/00
  • 本发明提出基于亿级像素数据的视频监测与异常分析系统与方法,属于视频监测与异常识别技术领域。视频监测系统包括多个图像采集阵列与环形阵列存储模块;将图像采集阵列采集的图像数据存贮至外环存储器;并将采集到的图像数据中包含同一个目标对象的图像数据存储至内环存储器;基于外环存储器存贮的图像数据进行视频监测视频异常分析系统包括第一视频异常分析模型和第二视频异常分析模型;第一视频异常分析模型对外环存储空间存储的图像数据执行第一异常识别;第二视频异常分析模型对内环存储空间存储的图像数据执行第二异常识别。本发明实现了亿级像素数据的视频的快速监测与准确异常识别。
  • 基于像素数据视频监测异常分析系统方法
  • [发明专利]接口流量异常检测方法、装置、终端设备及存储介质-CN202011281595.4有效
  • 王有金 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2020-11-16 - 2023-04-18 - H04L9/40
  • 本申请适用于人工智能技术领域,提供了一种接口流量异常检测方法、装置、终端设备及存储介质,该方法包括:获取待检测接口的流量数据,并根据流量数据绘制接口访问图像;对接口访问图像进行分割,直至每个图像点均被孤立,得到每个图像点对应的分割路径;根据分割路径的长度计算对应图像点的异常指数;若任一图像点对应的异常指数大于异常阈值,则判定待检测接口在图像点对应时间段内的流量是异常流量。本申请基于接口访问图像的绘制、图像点的孤立和异常指数的计算,能自动对待检测接口进行接口流量异常的检测,无需依赖人工经验设置流量检测阈值,方便了用户的操作,提高了接口流量异常检测的准确性。
  • 接口流量异常检测方法装置终端设备存储介质
  • [发明专利]图像异常检测方法及装置、存储介质、电子设备-CN202210491651.X在审
  • 吴迪;徐博磊;叶均杰 - 网易(杭州)网络有限公司
  • 2022-05-07 - 2022-07-29 - G06T7/00
  • 本公开属于图像处理技术领域,涉及一种图像异常检测方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括:获取正常样本,并提取正常样本的图像块特征建立正样本特征库;获取待测图像的待测特征,并计算待测特征与正样本特征库中的图像块特征之间的特征距离;对特征距离进行异常得分计算得到待测图像异常得分,并根据异常得分确定待测图像异常检测结果。本公开避免了样本极度不平衡问题,解决了样本采集过程中带来的泛化性能弱的问题,提升了不同应用场景下的异常检测方法的通用性,解决了样本采集和数据标注带来的人力成本过度消耗问题,适用于任意尺寸待测图像异常检测,提升了图像异常检测的准确性,也使得异常检测方式具备高召回率和强适应性。
  • 图像异常检测方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]一种血管的异常区域的分割方法、装置及电子设备-CN202310347024.3在审
  • 万钇良 - 东软医疗系统股份有限公司
  • 2023-04-03 - 2023-08-08 - G06T7/11
  • 本申请公开了一种血管的异常区域的分割方法、装置及电子设备,其中,方法包括:获取待分割的血管图像,血管图像包括血管区域和依附于血管上的异常区域;基于血管图像,获取包含血管区域和异常区域的点云域图像;将点云域图像输入预先训练的目标分割模型,获取异常区域的分割图像,其中,目标分割模型包括用于分割所述异常区域的第一分割模块和用于对邻近血管区域和异常区域之间的交界的区域进行阻断的第二分割模块。本申请通过利第一分割模块对点云域图像进行分割获得初始异常区域的分割图像,并确定血管区域与初始异常区域的交界,便于后续利用第二分割模块对该交界附近的点云进行进一步阻断,从而精准的获得最终异常区域的分割图像
  • 一种血管异常区域分割方法装置电子设备
  • [发明专利]一种物流货仓内监控图像处理系统-CN202210559423.1在审
  • 唐秀丽 - 北京物资学院
  • 2022-05-23 - 2022-07-01 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种物流货仓内监控图像处理系统,属于图像处理技术领域,包括图像采集单元、图像融合单元、温度计算单元、异常温度定位单元及预警单元。图像采集单元用于获取红外热图像和RGB图像,并上传至图像融合单元,图像融合单元用于对红外热图像和RGB图像融合处理,得到融合后图像,温度计算单元用于对融合后图像进行处理,得到融合后图像各像素的温度值,异常温度定位单元用于根据温度值确定融合后图像异常温度出现的区域,并根据异常温度出现的区域发送预警指令,预警单元用于在收到预警指令后进行报警。本发明不仅能准确得出异常温度出现的区域,及时进行异常温度预警,而且能得到视觉效果清晰的监控图像,方便后续对货仓进行管理。
  • 一种物流货仓监控图像处理系统
  • [发明专利]肺部异常区域自动分割与纹理提取方法-CN202110817211.4在审
  • 宋江典;赵明芳;高鹏;李舒;蒋西然;徐楠 - 中国医科大学
  • 2021-07-20 - 2021-10-26 - G06T7/00
  • 本发明提供的一种肺部异常区域自动分割与纹理提取方法,包括:从肺部CT图像上通过生成器神经网络识别肺部异常区域;根据所述肺部异常区域生成肺部异常区域的分割图像,通过判别器神经网络计算所述生成肺部异常区域的分割图像与真实肺部异常区域的分割掩码图像的差异得到网络损失值,根据损失值分别对生成器神经网络与判别器神经网络进行优化与更新得到准确的肺部异常区域的分割图像。同时,由所述生成器神经网络与判别器神经网络的工作,在所述准确的肺部异常区域的分割图像上,强化了肺部异常区域的纹理细节并实现了纹理自动提取。
  • 肺部异常区域自动分割纹理提取方法
  • [发明专利]一种基于记忆网络的图像异常检测方法-CN202210641017.X在审
  • 朱鹏飞;王晓航;郭东岩 - 浙江工业大学
  • 2022-06-07 - 2022-08-09 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于记忆网络的图像异常检测方法,采用正常图像训练数据集训练所构建的图像异常检测网络模型,所述图像异常检测网络模型包括第一编码器、记忆网络和至少两个解码器。在训练后,通过知识蒸馏提取基于第一编码器的轻量化第二编码器,以所述第二编码器替换图像异常检测网络模型中的第一编码器,生成最终的图像异常检测网络模型对待检测图像进行检测。本发明通过引入知识蒸馏轻量化特征提取网络模型改进编码器提高对异常图像的编码敏感程度和引入多解码器提高正常样本重构质量,提高了图像异常检测的精度。
  • 一种基于记忆网络图像异常检测方法
  • [发明专利]一种异常人员检测方法、装置及系统-CN201710250082.9有效
  • 许可 - 杭州海康威视数字技术股份有限公司
  • 2017-04-17 - 2021-03-26 - G06K9/00
  • 本发明实施例提供了一种异常人员检测方法、装置及系统,所述方法包括:获取目标视频采集设备发送的监控视频,并根据所述监控视频,判断当前视频帧图像中是否包含人体;当所述当前视频帧图像中包含人体时,根据所述当前视频帧图像,确定包含所述人体的目标图像;将所述目标图像输入预先训练得到的神经网络中,得到所述当前视频帧图像对应的异常强度;其中,所述神经网络是根据各样本图像,以及各样本图像中的人体异常标定结果训练得到的;判断所述异常强度是否大于预设阈值;当所述异常强度大于预设阈值时,确定所述当前视频帧图像中存在异常人员。本发明实施例能够提高异常人员检测的适用性和准确性。
  • 一种异常人员检测方法装置系统

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