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]基于梯度l0-CN202011018774.9在审
  • 董文德;徐剑;徐贵力 - 南京航空航天大学
  • 2020-09-24 - 2020-12-22 - G06T5/00
  • 本发明涉及一种基于梯度l0范数和总变分正则化约束的模糊图像复原方法,包括:对模糊图像噪声、清晰图像进行建模和点扩散函数进行建模;引入两个正则化约束系数,将三个模型加权求和,构建模糊图像复原问题模型;将该模型分解为关于清晰图像和点扩散函数的最优估计问题;对清晰图像和点扩散函数估计值进行初始化;对关于清晰图像的最优估计问题进行求解,得到清晰图像估计值;对关于点扩散函数的最优估计问题进行求解,得到点扩散函数估计值;根据所得估计值对两个正则化约束系数进行更新;循环执行更新求解直至收敛,得复原图像。本发明能有效解决现有正则化系数最优值需要人为手工不断调节才能得到,效率较低且无法实现程序的自动化运行的问题
  • 基于梯度basesub
  • [发明专利]一种全景拍摄的方法及移动终端-CN201710564839.1有效
  • 吕叶靖;徐国海 - 维沃移动通信有限公司
  • 2017-07-12 - 2019-11-15 - H04N5/232
  • 本发明提供一种全景拍摄的方法及移动终端,解决目前用户需按照单一预设方向移动手机才能拍全景图像问题。本发明包括:接收到全景拍摄指令后,进行视频拍摄,得到全景视频流;将全景视频流分解为多个图像帧;在多个图像帧中选取一个图像帧作为基准图像帧;在多个图像帧中选取第一预设数量个图像帧作为待拼接图像帧;将第一预设数量个待拼接图像帧与基准图像帧进行拼接,生成全景图像。本发明在拍摄视频时,可沿任意角度移动终端,解决了需按照单一预设方向移动手机才能拍全景图像问题,且本发明中的全景图像由视频流分解得到的图像帧静态合成,避免了由于用户手动旋转力度不均或移动速度不均导致的成像效果不佳的问题
  • 一种全景拍摄方法移动终端
  • [发明专利]一种智能安防管理系统-CN202210541001.1在审
  • 孙歆钰;陈良哲;蔡弘洋;韩思凭 - 荆楚理工学院
  • 2022-05-17 - 2022-07-29 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种智能安防管理系统,涉及安防技术领域,包括视频图像采集模块、图像优化模块、图像人脸特征提取模块、可疑人员人脸特征库、人脸相似度分析模块、路径分析模块、警报模块;该智能安防管理系统,通过设置有视频图像采集模块、图像优化模块、图像人脸特征提取模块与路径分析模块,使得本系统能够获取可疑人员人脸特征库中的可疑人员人脸特征进行使用,判断该人员是否为问题人员,然后对问题人员进行追踪,并将问题人员的移动路径以及问题人员的脸部图像提供给相关部门
  • 一种智能管理系统
  • [发明专利]模型训练方法和装置、图像问答方法和装置-CN202110735615.9有效
  • 贾巍;戴岱;肖欣延 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-06-30 - 2023-09-26 - G06F16/583
  • 具体实现方案为:获取已训练完成的问答模型,问答模型用于根据输入的问题和文本,输出文本中与问题对应的答案;获取已训练完成的图文转换模型,图文转换模型用于根据输入的图像文档,输出与图像文档对应的文本和文本特征信息;将图文转换模型输出端接入问答识别模型的输入端,并且将文本特征信息拼接入问答识别模型的嵌入层,得到图像问答网络;对图像问答网络进行训练,得到训练完成的图像问答模型,图像问答模型用于根据输入的问题图像文档,输出图像文档中与问题对应的答案。
  • 模型训练方法装置图像问答
  • [发明专利]一种基于即插即用先验的条纹噪声去除方法-CN202310499112.5有效
  • 黄华;钱辰扬;宋凌飞 - 北京师范大学
  • 2023-05-06 - 2023-06-30 - G06T5/00
  • 本发明公开的一种基于即插即用先验的条纹噪声去除方法,属于图像处理领域。本发明利用期望最大化算法构造条纹参数的极大似然估计,利用期望最大化算法构造条纹参数的极大似然估计,并将原始的条纹噪声去除问题分解为计算图像的条件期望和在残差图像上估计列均值,即通过将图像恢复问题解耦成去噪和条纹估计两个步骤迭代,通过迭代求解去除图像中的条纹噪声,显著提高图像质量。本发明采用高斯噪声去噪算法进行图像条件期望计算,不需要指定显式的图像先验,只需要使用现有的高斯噪声去噪算法计算图像先验,即基于即插即用先验实现图像条纹噪声去除,避免实际应用中图像先验不可知的问题
  • 一种基于即插即用先验条纹噪声去除方法
  • [实用新型]一种机车行走部运动状态智能检测系统-CN201320306487.7有效
  • 李正倩;徐起力 - 大连鑫奇辉科技有限公司
  • 2013-05-29 - 2013-10-23 - B61L23/00
  • 本实用新型公开了一种机车行走部运动状态智能检测系统,该系统包括:机车监测出入单元、测速单元、图像分段单元、机车识别单元、处理中心、检测中心、图像库单元、LED照明单元以及高清智能摄像扫描单元。实施本实用新型的技术方案,具有以下有益效果:对机车进行整体图像采集,而不是仅采集重点部位图像,做到对机车的全面监控;通过图像分段单元和图像处理中心获取多个车辆段图像,便于更加准确的找出问题点;图像采集单元采集到的机车图像为彩色图像且分辨率高,可以更加清楚准确的找出问题点;通过快速匹配、特征值迭代查询可以快速找出问题点。
  • 一种机车行走运动状态智能检测系统

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