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[发明专利]图像处理、模型训练方法、装置、设备和存储介质-CN202010352826.X有效
发明人：王朔;李悦翔;马锴;郑冶枫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：所述图像处理方法包括：获取候选医学影像样本集和目标模型；查询与目标模型匹配的评估模型；通过目标模型，提取候选医学影像样本集中候选医学影像样本相应的目标特征；将目标特征输入评估模型，映射得到相应候选医学影像样本的评估量化结果；候选医学影像样本的评估量化结果与候选医学影像样本所包含的信息量成正比；从候选医学影像样本集中筛选出待标注的医学影像样本；待标注的医学影像样本的评估量化结果不低于筛选后剩余候选医学影像样本的评估量化结果；待标注的医学影像样本被标注后用于训练目标模型。
图像处理模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、数据检索方法、影像数据检索方法和装置-CN202211122932.4在审
发明人：李超;付奎;安山;王虎 -专利权人：北京京东拓先科技有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本申请提出了一种模型训练方法、数据检索方法、影像数据检索方法和装置，其中，该方法包括：通过哈希码提取模型分别确定正常影像样本、第一疾病影像样本、第二疾病影像样本和疾病诊断文本各自的哈希码；根据正常影像样本和疾病诊断文本的哈希码之间的距离以及第一疾病影像样本和疾病诊断文本的哈希码之间的距离，确定跨模态对比损失值；根据正常影像样本和第一疾病影像样本的哈希码之间的距离以及第一疾病影像样本和第二疾病影像样本的哈希码之间的距离，确定同模态对比损失值；根据跨模态对比损失值和同模态对比损失值对哈希码提取模型进行训练由此，无需人工标注样本，降低哈希码提取模型的训练成本。
模型训练方法数据检索影像装置

[发明专利]基于遥感影像的道路提取方法、装置、介质及设备-CN202010953874.4有效
发明人：陈若男;彭玲;刘玉菲;吕蓓茹 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本文提供一种基于遥感影像的道路提取方法、装置、介质及设备。该方法包括：对遥感影像中的道路进行绘制，并转换为二分类图像；对遥感影像及二分类图像进行分割，制作遥感影像样本和二分类图像样本；对二分类图像样本进行边缘符号距离变换，得到与所述二分类图像样本一一对应的边缘符号距离图像样本；使用对应的遥感影像样本、二分类图像样本、边缘符号距离图像样本训练道路提取模型；使用训练后的道路提取模型对遥感影像进行道路提取。
基于遥感影像道路提取方法装置介质设备

[发明专利]一种影像样本数据扩增方法及装置-CN202310634382.2有效
发明人：冯奕乐;孙步梁 -专利权人：苏州恒瑞宏远医疗科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能图像处理技术领域，特别是涉及一种影像样本数据扩增方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取影像数据集；构建生成对抗网络模型；使用所述影像数据集将所述生成对抗网络模型训练至收敛，提取出生成对抗网络模型中用于将第一图像样本合成为所述第二图像样本的目标生成网络；利用目标生成网络将影像数据集中的第一图像样本合成为合成第二图像样本，将所述合成图像样本与所述第一图像样本的标注信息配对拼接，得到第三图像样本。采用本方法能够以影像合成的方式使得已标注的影像数据与未标注的影像数据融合，从而实现训练样本数据扩增的目的，提高最终得到的算法模型的准确度。
一种影像样本数据扩增方法装置

[发明专利]病灶分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202211626286.5在审
发明人：徐敬傲;蔡巍;张霞 -专利权人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：该方法包括：利用未标注脑部影像样本切割后的至少一个影像块，训练对应的影像复原模型，以复原出完整的脑部影像样本；利用已标注脑部影像样本和所标注的目标病灶标签，对所述影像复原模型进行病灶分割任务的迁移学习，本申请实施例可以实现病灶分割模型在少量已标注脑部影像样本下的准确训练，减少在脑部影像样本内标注病灶所耗费的人力成本和时间成本，保证病灶分割模型的训练高效性和准确性。
病灶分割模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种影像样本生成方法、装置、介质及计算设备-CN202210002319.2在审
发明人：冀锐;刘宝剑;万玮;马磊;肖蕾;王存光;张靖;宋鹏汉 -专利权人：北京大学;中国电子科技集团公司电子科学研究院
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种影像样本生成方法、装置、介质及计算设备，其中该方法包括：获取包含目标的至少一张第一真实影像，以及关于所述目标的至少一张三维渲染图；基于所述第一真实影像生成关于所述目标的融合影像，所述融合影像具有纯净背景；提取所述融合影像的风格为目标风格；将关于所述目标的三维渲染图转换成与所述目标风格一致的新影像样本。本发明基于目标真实影像样本获取关于目标的背景纯净的融合样本，然后从背景纯净的融合样本中提取目标的风格，故而就可以基于提取到的目标风格，将关于目标的三维渲染图转换成和目标风格相同的影像样本。
一种影像样本生成方法装置介质计算设备

[发明专利]一种遥感影像样本库的建立与更新方法-CN201911372783.5有效
发明人：何建军;闫鹏飞;陈婷;苏东卫;乔月霞;闫东阳 -专利权人：二十一世纪空间技术应用股份有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种遥感影像样本库的建立与更新方法，包括：在接收到建立遥感影像样本库的操作指令时，按照第一预设规则建立遥感影像样本库；在接收到从遥感影像样本数据库中提取指令时，根据提取需求，判断遥本库中是否存在满足第一预设条件的样本数据；在样本库中不存在满足第一预设条件的样本数据的情况下，接收对遥感影像数据中第一对象的标注，根据标注，使用迭代训练与预设的方法提取遥感影像数据中第二对象，以更新样本库；在样本库中的存在满足第一预设条件的样本数据的情况下，提取样本库中的样本数据，进行模型训练、遥感影像数据预测和优化处理，按照第二预设规则提取增量样本，将增量样本更新至样本库中。
一种遥感影像样本建立更新方法

[发明专利]一种样本标注方法、系统、介质及电子终端-CN202111067188.8在审
发明人：杨鑫;姜凯英;徐伟;张天祥;董贝贝 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，提供一种样本标注方法、系统、介质及电子终端，方法包括：获取目标区域的多时相遥感影像样本，多时相遥感影像样本为一个地理位置一个时点的影像中的标定区域像素，多时相遥感影像样本具有一一对应的影像NDVI值；获取目标区域的作物类型；根据作物类型，从预设的作物历史NDVI值数据库中获取对应的作物历史NDVI值曲线图表，作物历史NDVI值曲线图表包括：不同时点的作物NDVI值；通过对比影像NDVI值和作物NDVI值，对多时相遥感影像样本进行标注；本发明中的样本标注方法，以影像NDVI值和作物NDVI值作为样本标注的参考项，有效提高了卫星遥感农业场景下的多时相遥感样本的标注效率，标注准确度较高，提升用户体验
一种样本标注方法系统介质电子终端

[发明专利]一种肺疾病检测模型的训练方法、装置、设备和介质-CN202110699479.2有效
发明人：谭卫雄;刘柏韵;武江芬;王少康;陈宽 -专利权人：推想医疗科技股份有限公司
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种肺疾病检测模型的训练方法、装置、设备和介质，训练方法包括：获取肺疾病训练集合；将训练样本中的阳性医学影像样本包和阴性医学影像样本包分别输入至特征提取机制，提取阳性医学影像样本包的第一特征和阴性医学影像样本包的第二特征，并基于第一特征和第二特征，计算第一损失值；针对每一个医学影像样本包，将样本包对应的特征输入至注意力机制，得到检测结果，并基于检测结果和样本包的标签对应的真实值，计算第二损失值；基于第一损失值和第二损失值
一种疾病检测模型训练方法装置设备介质

[发明专利]遥感影像的样本标注方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202310509259.8在审
发明人：李佳盛;叶巍翔;沈瑶;董哲辰;罗雄 -专利权人：海南大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本方案涉及一种遥感影像的样本标注方法、系统、计算机设备及存储介质。所述方法包括：将遥感影像分割处理得到遥感影像样本；利用标签生成算法生成与遥感影像样本对应的伪标签；对伪标签进行降噪处理，并对遥感影像样本进行地物轮廓提取，得到提取样本；获取伪标签修改指令，根据伪标签修改指令以及提取样本通过标签生成算法生成的伪标签和地物轮廓提取可以实现标签的半自动标注，可以减少遥感影像深度学习样本标注的时间成本，提高遥感影像中不规则地物的标注精度；通过修改指令可以对伪标签进行修改，可以提高样本标注的精准性
遥感影像样本标注方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种行人重识别方法和系统-CN202110924434.0在审
发明人：邬欢欢;张学东;韩天红 -专利权人：塔里木大学
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人重识别方法,包括:获取若干个行人影像数据，建立行人影像样本大数据库，并对行人影像样本大数据库进行无死角识别，构建行人影像数据库提取数据，采用行人影像样本大数据库提取数据对所述行人影像进行分析提取，得到具有多数据影像的第一数据库行人影像，对所述第一数据库行人影像进行分具体级别分析，得到第二数据库行人影像，并对所述第二数据库行人影像，进行数据特征提取，得到具体数据特征系数；获取若干个行人影像数据，建立行人影像样本大数据库，根据检测分析结果计算得到行人区域影像数据，并对所述行人区域图像进行具体的分类调整，得到相对应的行人影像数据库，该方法操作简单，且识别方法更加精确。
一种行人识别方法系统

[发明专利]基于扩散模型的医学影像及像素级标注生成方法及装置-CN202310118369.1在审
发明人：徐枫;周展平;郭雨晨;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于扩散模型的医学影像及像素级标注生成方法及装置，涉及医学图像处理领域，包括：获取医学影像样本，并对医学影像样本进行标注处理，确定医学影像样本对应的像素级分割标注样本；将医学影像样本归一化，并与像素级分割标注样本进行拼接，获取拼接数据；对拼接数据进行预处理，生成训练数据；训练训练数据以获得扩散模型，其中，扩散模型以U‑Net作为网络结构；将随机采样高斯噪声输入扩散模型并通过多次迭代，生成医学影像与对应的像素级分割标注通过深度学习的方式自动生成大规模医学影像及像素级标注，有助于在真实数据有限的情况下通过增加训练数据来提高自动分割方法的准确性和稳定性，并避免了真实数据泄露造成的隐私问题。
基于扩散模型医学影像像素标注生成方法装置

[发明专利]一种单期影像地表覆盖变化检测自动化方法-CN202110402357.2在审
发明人：周晓光;魏东升;侯东阳 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种单期影像地表覆盖变化检测自动化方法，包括如下步骤：A)利用已有矢量数据分割遥感影像，获取具有先验地表覆盖类型的初始影像对象；B)根据初始影像对象中的地表覆盖类型和空间分布抽取研究区域内各类地表覆盖类型的影像样本；C)计算各类影像样本的纹理特征值，基于纹理特征贡献度得到各类地表覆盖的优选纹理特征，以保留正确样本形成待检测影像对象；D)计算各待检测影像对象的优选纹理特征值，将其与同类别影像样本中正确样本的纹理特征值对比获得变化影像对象；E)对变化影像对象重新分割并分类，以得到变化检测结果。本发明能够实现对已有一期地表覆盖矢量数据基础和单期新影像条件的地表覆盖变化目标检测的自动化。
一种影像地表覆盖变化检测自动化方法

[发明专利]超分辨率生成与条件对抗网络遥感影像样本生成方法-CN202110923714.X有效
发明人：陈德跃;彭玲;李玮超 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种超分辨率生成与条件对抗网络遥感影像样本生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、准备高、中分辨率影像数据，对目标区域数据进行样本标注，高、中分辨率影像数据匹配后，训练超分辨率优化模型；步骤2、基于步骤1中的高、中分辨率影像数据，基于条件对抗网络进行逆向学习，生成遥感影像样本，并对生成的遥感影像样本进行质量检测，筛选出最终结果。相比于传统样本生成结构的存在的高质量不足、标注信息少和生成样本质量不稳定等问题，通过超分辨率生成结构，有效地解决了高分辨率数据不足的问题，智能生成并筛选样本，实现由计算机给定样本，自动生成高分辨率图像的方法
分辨率生成条件对抗网络遥感影像样本方法

[发明专利]一种肺结节样本数据的分类方法、装置和电子设备-CN202110296155.4有效
发明人：柴象飞;郭娜;张路;刘鹏飞;刘东 -专利权人：慧影医疗科技（北京）有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种肺结节样本数据的分类方法、装置和电子设备，该方法包括：通过将肺结节的影像样本数据作为目标神经网络的输入，其中，所述目标神经网络是基于肺结节的N个征象样本数据训练所得的，其中，N≥2；从所述目标神经网络获取所述肺结节属于目标分类的概率，能够结合肺结节的影像样本数据进行分类，将影像样本数据作为影响分类结果的因素，提高肺结节样本数据分类的可靠性和准确度。
一种结节样本数据分类方法装置电子设备

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