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[发明专利]一种液压轴承超精加工中划伤的显著性识别方法及装置-CN202210811501.2有效
发明人：莫章卓;李启超;黄跃 -专利权人：南通翡利达液压科技有限公司
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别领域，具体涉及一种液压轴承超精加工中划伤的显著性识别方法及装置，通过图像识别出轴承内外圈表面的连续帧图像,预处理得到多帧灰度图，通过均值漂移聚类和像素点区域投票进行区域划分，根据每个区域中每个像素点和其他像素点的灰度差异和宽度差异得到每个像素点的区域显著性，根据每个像素点与其他帧图像中相同区域对应位置像素点的灰度差异和宽度差异得到每个像素点的位置显著性，根据区域显著性和位置显著性综合得到每个像素点的显著性特征，根据显著性特征得到同一像素点的连续显著性及特征图，根据显著性特征图对轴承内外圈表面的划伤进行识别，方法智能、精准。
一种液压轴承精加工划伤显著识别方法装置

[发明专利]一种基于多模态差异性融合网络的RGB-D显著性目标检测方法-CN202210308520.3在审
发明人：夏晨星;段松松;黄荣梅;孙延光;段秀真;王晶晶 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多模态差异性融合网络的RGB‑D显著性目标检测方法，属于图像显著性检测技术，所述方法利用Swin Transformer提取包含全局上下文信息的RGB和Depth特征，用于给出场景的显著性目标推理本发明主要通过探索RGB和Depth模态之间的差异性分析显著性在这两个模态的联系和区别，并设计一个差异性融合网络融合跨模态特征用于捕获完整的显著目标。本发明包括以下几个步骤：(1)采用Swin Transformer提取跨模态特征；(2)使用双向融合方式融合RGB和Depth特征生成Fusion流；(3)使用三流差异性监督机制获取模态之间差异性；(4)利用该差异性融合跨模态特征；(5)使用目级联聚合解码器对融合的跨模态特征进行显著性的推理和解码，生成预测的显著性图。
一种基于多模态差异性融合网络 rgb 显著目标检测方法

[发明专利]一种基于显著性的深度感知增强方法-CN201510574866.8在审
发明人：雷建军;张翠翠;侯春萍;刘建英;李乐乐;吴敏 -专利权人：天津大学
申请日： 2015-09-10 - 公布日： 2015-12-02 - 主分类号： G06T15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显著性的深度感知增强方法，所述深度感知增强方法包括：统计分割图的场景中对象的数量，进行场景复杂度分析，筛选复杂场景；对复杂场景进行显著性提取，获取显著性因子，并获取基于显著性因子的显著性感知增强的能量函数；通过显著性感知增强的能量函数获取深度感知增强后的深度图；根据深度感知增强后的深度图进行虚拟视点绘制。本发明依据显著性原理来选择性的拉伸深度图，优先保证与显著性物体相邻分割层的深度差异达到人眼可察觉的深度差异阈值，使得人眼能够感知到场景中视觉注意区域之间的层次感，有效的增强了显示图像的深度感、改善了立体效果
一种基于显著深度感知增强方法

[发明专利]一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法-CN201210450433.8有效
发明人：宋宝;邹腾跃;唐小琦;王金;叶伯生;凌文锋;熊烁;王小钊;李明磊 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2012-11-12 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于场量分析的视频图像显著性检测方法，包括以下步骤：S1获得视频图像的静态显著性图；S2根据连续的视频帧提取场景的光流向量场；S3通过聚类方法对光流向量场进行初步分类并找出最大分类区块；S4通过每个分类区块与最大分类区块之间的对比生成差异性能量；S5规范化差异性能量，获得运动显著性值并生成运动显著性图；S6将该运动显著性图与所述静态显著性图线性加权相加得到最终显著性图，即可实现对视频图像的显著性检测本发明的方法综合利用视频场景的静态特征和动态特征来得到显著性映射结果，特别是使用光流场量分析来进行目标运动特征的分析，可以较好识别出场景中运动特征明确的重要目标。
一种基于分析视频图像显著检测方法

[发明专利]一种互联网用户体验改进测试试验结束的判定方法-CN202110928344.9在审
发明人：陈光辉;张维学 -专利权人：张维学
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种互联网用户体验改进测试试验结束的判定方法，包括如下步骤：步骤100、选择样本，并将样本分别标记为样本A和样本B；步骤200、设定因随机因素引起的改进差异概率为x，并计算x值；步骤300、依据x值计算统计显著性Y值，其中，Y值表示不由随机因素引起而是由用户体验不同而引起差异的概率；步骤400、设定统计显著性的阈值，并将计算结果与其进行比对，根据计算的统计显著性的历史变化趋势得出结论的判据；本发明根据统计显著性的变化特征，得出可靠的AB测试结论，其中，统计显著性的变化特征包括统计显著性的数值和统计显著性变化趋势，并以统计显著性的变化特征总结为规则，用计算机软件自动执行此规则。
一种互联网用户体验改进测试试验结束判定方法

[发明专利]一种迭代协同显著性检测方法-CN201711064083.0有效
发明人：雷建军;丛润民;侯春萍;张三义;陈越;郭琰 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-11-02 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：一种迭代协同显著性检测方法，包括：对给定的RGBD图像组数据进行初始化，得到初始RGB显著性检测结果；补机制：通过深度传播和显著性传播实现初始RGB显著性检测结果的RGBD转换和优化；删机制：定义超像素级的相似性测度来表示两个超像素之间的关系，利用共有概率函数计算每个超像素区域属于共有区域的概率，得到协同显著性检测结果；迭代机制：判断迭代次数是否超过最大迭代次数，如果超过，则直接终止迭代，否则判断前后两次迭代输出结果的差异，如果差异小于预先设定的阈值本发明可以准确提取图像组中的共有显著性目标，背景抑制能力强，显著性目标轮廓清晰，具有较好的可扩展性。
一种协同显著检测方法

[发明专利]确定差异表达基因的混合线性模型两步筛选法-CN200410089205.8无效
发明人：朱军;陆燕;李亦学 -专利权人：李亦学;朱军;陆燕
申请日： 2004-12-08 - 公布日： 2006-06-14 - 主分类号： C12Q1/68 文献下载
摘要：一种鉴别差异表达基因的方法，其特征在于，该方法通过两个步骤鉴定差异表达基因：先将芯片数据通过噪音过滤消除大的试验系统误差，然后通过单基因模型初步判断符合显著性标准A的差异表达基因；其次，用多基因模型分析这些初定的差异表达基因，选出符合显著性标准B的基因；其中显著性标准A和B之间的关系是A/B≥5，以便控制假阳性。采用Jackknife重复抽样技术估算检验统计量的显著性，在单基因模型中将处理考察因素的方差作为初定差异表达基因的具体指标，在多基因模型中将基因和考察因素的互作效应作为鉴定差异表达基因的具体指标。
确定差异表达基因混合线性模型筛选

[发明专利]基于区域间差异的图像中显著对象的检测方法-CN201110312091.9有效
发明人：史冉;刘志;杜欢 -专利权人：上海大学
申请日： 2011-10-17 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域间差异的图像中显著对象的检测方法，该方法具体步骤如下：(1)输入原始图像，计算原始图像的显著性图；(2)计算修改显著性图；(3)通过迭代更新显著性图，找到与外部区域差异最大的目标矩形，该目标矩形内部区域的图像内容为检测出的显著对象。该方法在不需要设置任何参数的条件下，能够准确的将图像中显著对象检测出来。
基于区域差异图像显著对象检测方法

[发明专利]一种基于纹理显著性的微光图像目标检测方法-CN201310334161.X有效
发明人：柏连发;张毅;金左轮;韩静;岳江;陈钱;顾国华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2013-08-02 - 公布日： 2015-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于纹理显著性的微光图像目标检测方法。本方法首先提取图像粗糙度特征图，进行二值化特征处理，合并属于同一目标区域，分别计算全局显著性、局部显著性和位置显著性，以此计算纹理显著性获得纹理显著图，最后利用纹理显著图进行图像目标检测。其核心内容是利用微光图像目标纹理与背景差异较大的特点，通过纹理显著性进行目标检测。利用本发明方法探测微光图像目标，目标轮廓性好、击中率高。
一种基于纹理显著微光图像目标检测方法

[发明专利]基于综合邻域信息的显著性极化SAR图像变化检测方法-CN202110936927.6在审
发明人：李明;徐大治;张鹏;吴艳;辛欣悦;郑佳;林忠凯;王洪菠;杨智斐 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于综合邻域信息的显著性极化SAR图像变化检测方法，用于解决现有技术中存在的检测总体精度与区域内部一致性较低的技术问题。SAR图像的初始边缘信息和变差系数信息；通过变差系数信息对初始边缘信息进行修正；通过修正的边缘信息对变差系数进行指导；设计平滑因子自适应于综合邻域权重信息的非局部均值滤波器；获取任意两时相的综合邻域信息差异图；获取基于综合邻域信息差异图的显著性二值检测图；获取综合邻域信息差异图的显著性差异图；利用阈值二值化方法对显著性差异图进行二值化分割，得到变化检测结果。
基于综合邻域信息显著极化 sar 图像变化检测方法

[发明专利]一种基于光场相机的多线索显著性提取方法-CN201610291249.1有效
发明人：汪萌;张骏;杨勋;王丽娟;高隽;张旭东 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-04-29 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光场相机的多线索显著性提取方法，包括：1利用Lytro光场相机采集真实场景中的五维光场数据，获取光场全聚焦图像、深度图像、焦点堆栈图像序列和多视角图像序列；2对全聚焦图像进行超像素分割，在不同光场图像上提取超像素对之间的色彩、位置和深度差异特征；3分别提取相邻焦平面图像和相邻视角图像的平均光流特征，计算聚焦流差异特征和视角流差异特征；4将色彩、深度、聚焦流和视角流差异特征加权求和，并将位置差异特征作为权重，获得多线索初始显著结果；5优化初始显著结果，获取光场相机的多线索显著性。本发明能解决当前二维或三维显著性提取方法无法获取和使用视觉多线索的缺陷，有效提高复杂多变场景下的图像显著性提取的精度。
一种基于相机线索显著提取方法

[发明专利]基于图像的显著性差异和情绪分析的抑郁人群眼动鉴别方法-CN202011530259.9有效
发明人：马惠敏;潘泽宇;王弈冬;魏东;黄岩 -专利权人：北京科技大学;清华大学;北京清视野科技有限责任公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于图像的显著性差异和情绪分析的抑郁人群眼动鉴别方法，其中，方法包括：采集测试者在第一预设时间内的眼动轨迹数据；根据显著性差异检测网络和眼动轨迹数据，得到正常人群与抑郁人群的显著性注视差异图；通过预设的弱监督耦合网络生成情感图像在各情感维度的分布特征图；根据显著性注视差异和情感维度的分布特征图，得到正常人群与抑郁人群的注意力机制差异，以根据注意力机制差异进行抑郁状态识别。由此，从注意力机制两个角度来分析测试者在实验过程中的眼动轨迹数据，挖掘正常人与抑郁症患者之间的差异，并提取相应的特征来表征测试者的心理状态，从而快速、准确地完成抑郁状态识别任务。
基于图像显著差异情绪分析抑郁人群鉴别方法

[发明专利]一种基于图的3D注视点预测的显著性融合方法-CN201810643503.9有效
发明人：刘琼;李贝;杨铀;喻莉 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图的3D注视点预测的显著性融合方法，包括显著图生成和基于图的融合，所述显著图生成，包括从原始视频序列中获取每帧原始图片的显著图；所述基于图的融合，包括：以原始图片中每个超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束最小，同时原始图片与其相邻原始图片之间的显著性差异最小为目标，结合显著图，构建原始图片的能量函数；在原始图片中求解能量函数，得到目标显著图。本发明考虑了超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束，以及原始图片与其相邻原始图片之间的显著性差异，使得本发明显著性融合方法在多模态特征融合过程中的不同模态特征预测显著性较好。
一种基于注视预测显著融合方法

[发明专利]一种基于各向异性中心环绕差异的深度显著性检测方法-CN201610323842.X在审
发明人：武港山;陈杰;居然 -专利权人：南京大学
申请日： 2016-05-16 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于各向异性中心环绕差异的深度显著性检测方法，先以深度图作为输入，然后对每一张深度图进行高斯平滑处理，计算每一个像素的各向异性中心环绕差异的深度值，最后根据先验知识进行显著性计算和结果提优。由于本发明方法考虑到全局的深度特征，显著性检测结果准确，运算复杂度也较低，使得本发明更适用于深度图像的显著性检测，同时利用两个普遍的先验知识去提纯初始结果，提高显著性检测效果。
一种基于各向异性中心环绕差异深度显著检测方法

[发明专利]检测指定基因组区域体细胞拷贝数变异的方法和装置-CN202010880479.8有效
发明人：黄毅;罗梓文;吴玲清;杨玲;易鑫 -专利权人：北京吉因加科技有限公司;北京吉因加医学检验实验室有限公司
申请日： 2020-08-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G16B20/10 文献下载
摘要：本发明综合log2(copy Ratio)值、B等位基因频率(BAF)差异显著性、目标捕获区域内均一化的读长覆盖度的差异显著性和非目标捕获区域内均一化的读长覆盖度的差异显著性多个指标
检测指定基因组区域体细胞拷贝变异方法装置

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