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]一种汽车前脸零件配置智能检测方法-CN202210754641.0有效
  • 高路 - 南通浩盛汽车科技有限公司
  • 2022-06-30 - 2022-09-02 - G06T7/00
  • 本发明涉及计算机视觉领域,具体涉及一种汽车前脸零件配置智能检测方法,通过对待检测汽车前脸零件图像和标准图像并进行图像预处理得到检测区域图像和标准检测区域图像,获取标准检测区域图像的边缘像素点和关键像素点及其特征描述子,计算出标准检测区域图像中像素点的关注度,通过关注度对K‑SVD算法的损失函数修正,获取标准检测区域图像的字典矩阵和稀疏编码矩阵,使用标准检测区域的字典矩阵分解检测区域图像的灰度矩阵得到检测区域图像的稀疏编码矩阵,根据检测区域图像的稀疏编码矩阵和标准检测区域图像的稀疏编码矩阵计算出检测汽车前脸零件图像和标准图像的差异程度,根据差异程度判断是否合格,方法高效又精准。
  • 一种汽车零件配置智能检测方法
  • [发明专利]人脸融合方法、人脸融合模型的训练方法及装置-CN202110960390.7在审
  • 颜剑锋 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-08-20 - 2021-11-12 - G06K9/00
  • 包括:获取用户人脸图像融合人脸图像,将用户人脸图像与预设的标准人脸图像对齐,得到对齐后的用户人脸图像,将融合人脸图像与预设的标准人脸图像对齐,得到对齐后的融合人脸图像,将对齐后的用户人脸图像分别输入至多个人脸信息编码器,得到目标人脸编码特征,对目标人脸编码特征和对齐后的融合人脸图像进行融合处理,得到融合后的人脸图像,由于多个人脸信息编码器确定出的目标人脸编码特征具有全面性,使得人脸融合具有较高的可靠性,提高了融合后的人脸图像的可靠性
  • 融合方法模型训练装置
  • [发明专利]图像编码方法、装置及图像解码方法、装置-CN202310232136.4在审
  • 刘建伟 - 深圳爱芯元智科技有限公司
  • 2023-03-01 - 2023-08-29 - H04N19/176
  • 本申请提供一种图像编码方法、装置及图像解码方法、装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取编码图像,并对待编码图像进行频域转换和图像切块处理,获取编码图像的N个图像块,N为正整数;针对N个图像块中的任一个图像块,根据图像块的M个图像特征,获取图像块中各比特位的目标编码顺序,M为正整数;根据目标编码顺序对图像块各比特位的第一数据进行编码,以获取图像块的第一码流;将每个图像块的目标编码顺序和第一码流发送给解码器。本申请可以高质量的对图像数据进行压缩,使得解码后的整体图像效果尽可能与原始图像相近,更好的保留原始图像中的信息,提高图像编码的准确性。
  • 图像编码方法装置解码
  • [发明专利]钢材编码识别系统及方法-CN202010274297.6有效
  • 徐青松;李青 - 成都睿琪科技有限责任公司
  • 2020-04-09 - 2023-06-23 - G06V30/146
  • 一种钢材编码识别方法、钢材编码识别系统及其训练方法。该钢材编码识别方法包括:通过图像采集装置实时采集识别图像,并对采集的各帧识别图像分别进行识别处理;当在当前帧识别图像的设定区域范围内识别到识别物体时,通过物体识别模型识别物体以及物体的编号的位置;获取编号在识别图像中的图中方向,并基于图中方向获得编号的朝向基准方向的编号图像;基于编号朝向基准方向的编号图像,获得编号朝向识别朝向的字符提取图像;在字符提取图像中提取编号对应的字符。该钢材编码识别方法可以实现钢材编号的自动识别,并提高了钢材编号识别的准确率。
  • 钢材编码识别系统方法
  • [发明专利]一种标注图像确定的方法、模型训练的方法及装置-CN201910820773.7有效
  • 胡一凡;李悦翔;郑冶枫 - 腾讯医疗健康(深圳)有限公司
  • 2019-08-29 - 2022-03-25 - G16H30/40
  • 本申请公开了一种标注图像确定的方法,该方法应用于人工智能领域,包括:获取原始图像以及自编码器集合,其中,原始图像为未经过标注的图像,自编码器集合包括N个自编码器;通过自编码器集合获取原始图像所对应的编码图像集合,编码图像集合包括N个编码图像编码图像与自编码器之间具有对应关系;通过图像分割网络获取编码图像集合以及原始图像所对应的分割结果集合,图像分割网络包括M个子图像分割网络,分割结果集合包括[(N+1)*M]个分割结果;根据分割结果集合确定原始图像所对应的不确定度。本申请能够使得输出的结果变化更多,从而提升不确定度的计算合理性,进而有助于选择更加准确的标注图像
  • 一种标注图像确定方法模型训练装置
  • [发明专利]一种笔芯质量检测系统-CN202110048837.3有效
  • 郭亨长;李冰冰;李林康;姚鸿俊 - 上海晨光文具股份有限公司
  • 2021-01-14 - 2023-02-28 - B07C5/34
  • 本发明公开了一种笔芯质量检测系统,包括:笔芯传送模块,包含编码器,所述笔芯传送模块用于载运检测笔芯且通过所述编码器生成与所述检测笔芯的顺序对应的编码值;笔芯侦测模块,用于在侦测到所述笔芯传送模块载运所述检测笔芯经过预定位置时,发出提示信号;图像采集模块,用于在收到所述提示信号时,记录所述编码器当前生成的编码值以及采集所述检测笔芯的图像图像分析模块,用于根据所述图像采集模块采集的图像计算所述检测笔芯的情况,并据以判断所述检测笔芯是否合格
  • 一种笔芯质量检测系统
  • [发明专利]一种基于改进RA-CNN的细粒度图像检测方法与系统-CN202010773637.X有效
  • 廖玉婷;邹素雯;陈林祥;石志凯;张涛 - 烽火通信科技股份有限公司
  • 2020-08-04 - 2022-05-06 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于改进RA‑CNN的细粒度图像检测方法:S1、对训练图像进行预处理得到其图像向量编码和类别向量编码;S2、根据训练图像图像向量编码和类别向量编码,使用改进的RA‑CNN模型进行弱监督训练,得到预测的边界框信息;S3、使用标注有边界框的训练图片作为输入,用步骤S2中预测的边界框与标注的边界框进行对比,计算损失函数进行强监督训练,得到经训练的图像检测模型;S4、对待检测图像进行灰度处理和向量归一化处理,得到检测图像图像向量编码,将检测图像图像向量编码输入上述经训练的图像检测模型,得到检测图像中的物体类别和边界框信息。本发明还提供了相应的基于改进RA‑CNN的细粒度图像检测系统。
  • 一种基于改进racnn细粒度图像检测方法系统

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