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[发明专利]基于非局部自回归模型的深度图像超分辨率方法及装置-CN202310395979.6在审
发明人：朱青;许伟;齐娜;黄隆禄;曹坤;赵溪源 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：基于非局部自回归模型的深度图像超分辨率方法及装置，具有很好的客观结果，边界纹理更加清晰且几乎没有伪影存在，能够有效的压制噪声，具有最清晰的纹理而且几乎没有锯齿状的边界。方法包括：(1)向系统输入低分辨率的深度图和对应的彩图；(2)对低分辨率深度图像进行插值，并提取其轮廓；(3)对彩色图像进行轮廓提取，并利用深度图轮廓去除多余的纹理，获得特征图；(4)将插值后的深度图进行分块，训练多方向字典；(5)利用插值后的深度图计算自回归系数；(6)利用插值后的深度图和彩图的特征图，计算相似图像块；(7)利用多方向字典和重建模型，重建深度图；(8)输出重建后的高质量深度图。
基于局部回归模型深度图像分辨率方法装置

[发明专利]用于优化深度信息的方法和装置-CN201911251104.9有效
发明人：宋希彬;杨睿刚 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本申请实施例公开了用于优化深度信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取稀疏深度信息采集设备采集的稀疏深度信息和稠密深度信息采集设备采集的稠密深度信息，其中，稀疏深度信息采集设备与稠密深度信息采集设备安装在同一无人自主设备上，且存在视野共享区域；利用稀疏深度信息采集设备与稠密深度信息采集设备之间的标定参数将稀疏深度信息投影到稠密深度信息采集设备的坐标系中，得到投影深度信息；计算稠密深度信息的视野共享区域中的点与投影深度信息的视野共享区域中的点的深度误差；基于深度误差拟合误差模型函数；利用误差模型函数优化稠密深度信息。该实施方式提高了稠密深度信息的深度精度。
用于优化深度信息方法装置

[发明专利]一种消化道解剖位置识别方法及装置-CN201711027594.5无效
发明人：白家莲;袁建;陈洪瀚 -专利权人：重庆金山医疗器械有限公司
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种消化道解剖位置识别方法及装置，该方法包括获取训练集和测试集；选取基于深度学习框架的深度网络模型作为当前深度网络模型，利用训练集对当前深度网络模型进行训练，利用测试集测试训练后的当前深度网络模型得到当前深度网络模型的识别精度数据，判断该识别精度数据是否符合预设精度要求，若是，则完成训练，若否，则确定对训练后的当前深度网络模型进行调整后得到的深度网络模型为当前深度网络模型，返回执行利用训练集对当前深度网络模型进行训练的步骤；将胶囊内镜采集的消化道解剖图片输入至训练完成的深度网络模型，得到深度网络模型输出的该消化道解剖图片对应的消化道解剖位置。
一种消化道解剖位置识别方法装置

[发明专利]基于深度学习网络的智能传感器温度误差补偿方法及装置-CN202211418205.2在审
发明人：刘宁;袁超杰;周淼生;苏中;李羚;刘福朝;赵辉 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01P3/44 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习网络的智能传感器温度误差补偿方法及装置。其中，该方法包括：基于深度学习网络，构建深度学习神经网络模型，并利用训练数据集训练所述深度学习神经网络模型；利用网络优化算法，优化所述深度学习神经网络模型；利用优化后的所述深度学习神经网络模型，来对所述智能传感器的温度误差进行补偿
基于深度学习网络智能传感器温度误差补偿方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的MIMO系统联合预编码和天线选择方法-CN201710495044.X有效
发明人：赵明杰;王维维;史清江;徐伟强;吴呈瑜 -专利权人：浙江理工大学
申请日： 2017-06-26 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的MIMO系统联合预编码和天线选择方法，包括以下步骤：首先通过已有的天线选择方法产生深度学习所需要的训练数据集；接着，建立深度学习模型，利用训练数据训练深度学习模型并保存；然后利用保存的深度学习模型完成天线选择本发明利用深度学习技术设计MIMO系统联合预编码和天线选择，能够在获得良好系统信噪比的情况下实现较低的计算复杂度。
一种基于深度学习 mimo 系统联合预编天线选择方法

[发明专利]一种图片深度估计方法、装置和存储介质-CN201810907717.2在审
发明人：杨本植;赵辰羽;李璐 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种图片深度估计方法、装置和存储介质，用以提供一种通用的图像深度估计方法，提高图像深度估计的准确性。图片深度估计方法，包括：获取带有深度标签的样本图片；利用全卷积残差网络和带有深度标签的样本图片进行训练对图像深度估计模型进行训练，直至所述全卷积残差网络中包含的损失LOSS层输出的损失函数小于预设阈值；利用训练得到的图像深度估计模型确定二维图片的深度信息。
一种图片深度估计方法装置存储介质

[发明专利]一种三维点云图像生成方法及设备-CN201811595283.3在审
发明人：仝丽君;胡孟宇;韩松杉;郭若楠;张弥 -专利权人：北京欣奕华科技有限公司
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维点云图像生成方法及设备，利用区分远近点的方式对图像深度进行优化，提高图像深度的精确性，根据优化后的图像深度以及对应的二维图像生成三维点云图像，从而提高生成的三维点云图像的精确度。该方法包括：获取相机拍摄的二维图像中各像素点的像素深度；根据预设的远点像素点对应的深度及近点像素点对应的深度，筛选出所述二维图像中远点像素点及近点像素点；利用第一高斯混合模型对远点像素点的像素深度进行优化，利用第二高斯混合模型对近点像素点的像素深度进行优化；利用优化后的远点像素点及像素深度、近点像素点及像素深度生成三维点云图像。
一种三维云图生成方法设备

[发明专利]一种基于稀疏激光观测的图像深度估计方法-CN201611126056.7在审
发明人：刘勇;廖依伊;王越 -专利权人：浙江大学
申请日： 2016-12-09 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本方法公开了一种基于稀疏激光观测的图像深度估计方法，该方法提出利用单线或多线激光的稀疏观测实现基于单目图像的深度稠密重构。通过构造参考深度图与残差深度图的方式训练深度神经网络，对稀疏的部分观测深度信息进行了充分利用。本发明相比于仅用单目图像进行深度估计的方法，该方法体现了明显优势。
一种基于稀疏激光观测图像深度估计方法

[发明专利]基于深度子空间自表达的多标签分类方法-CN202010614744.8有效
发明人：杨博 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度子空间自表达的多标签分类方法，具体为：首先利用深度子空间神经网络结构表示数据间的相似程度，接着利用数据相似性与训练数据的标签集合构建数据的实数值标签预测值，最后利用深度分类网络实现多标签数据的分类本发明的基于深度子空间自表达的多标签分类方法，利用数据间的相似程度构建数据的实数值标签，再利用深度神经网络可自动对无标注的多标签数据进行标注，提高了多标签数据分类的精度与效果。
基于深度空间表达标签分类方法

[发明专利]图像转换和编码技术-CN01816214.2无效
发明人： P·V·哈曼;S·R·福克斯;M·R·多雷;J·C·福来克 -专利权人：动态数字视距研究有限公司
申请日： 2001-08-09 - 公布日： 2004-01-07 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：一种创建深度图的方法，包括以下步骤：为图像的至少一个像素或部分分配一深度；确定图像的至少一个像素或一部分的相对位置和图像特性；利用深度、图像特性和各个相对位置来确定一算法，从而确定作为相对位置和图像特性函数的深度特性；利用所述的算法计算图像每一像素或部分的深度特性，其中的深度特性形成了图像的深度图。在第二阶段的处理当中，所述的深度图形成了关键帧，用于利用相对位置、图像特性和到关键帧的距离来产生非关键帧的深度图。
图像转换编码技术

[发明专利]利用深度信息对深度噪声进行滤波的方法及设备-CN201010003916.4有效
发明人：姜柄敏;林和燮 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2010-01-13 - 公布日： 2010-07-21 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用深度信息对深度噪声进行滤波的方法及设备。所述深度噪声滤波方法可根据深度信息执行空间滤波或时间滤波。为了执行空间滤波，深度噪声滤波方法可基于深度信息确定空间滤波器的特性。此外，为了执行时间滤波，深度噪声滤波方法可基于深度信息确定参考帧的数量。深度噪声滤波方法可根据深度信息自适应地去除深度噪声，从而提高噪声滤波性能。
利用深度信息噪声进行滤波方法设备

[发明专利]一种网络划分方法、系统及电子设备和存储介质-CN201910221797.0有效
发明人：李龙;赵雅倩;李仁刚 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： H04W16/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种网络划分方法、系统及设备和介质，包括：以深度学习网络的出口点为预设划分点，确定根据预设划分点将深度学习网络划分后的计算时间；获取边缘端和移动端的网络带宽和延迟，利用带宽和延迟确定传输时间；利用计算时间和传输时间，得到推理总时间；从所有出口点的推理总时间中选定时间最小的推理总时间的出口点，将其作为目标划分点；利用目标划分点划分深度学习网络，使边缘端利用前部分网络进行计算，将计算结果传输至移动端后移动端利用后部分网络进行计算本申请利用推理总时间为深度学习网络选择目标划分点，根据目标划分点划分深度学习网络，以利用划分后深度学习网络进行计算推理，缩短推理时间，提高效率。
一种网络划分方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种小直径精密盲孔的加工方法-CN201710900377.6有效
发明人：王元祥;姚军;吴惠雯;刘军团;赵昌;张艺军 -专利权人：中国航发动力股份有限公司
申请日： 2017-09-28 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： B23P15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种小直径精密盲孔的加工方法，目的在于，避免钻头摆动，以及铰刀端部与盲孔底部干涉造成的轴向力引起的铰刀摆动造成的孔径超差的问题，从而提高了加工质量，所采用的技术方案为：1)利用钻头在需要钻盲孔的工件上钻底孔，底孔的深度为盲孔的最大深度；2)利用锪刀或铣刀进行锪孔，锪孔的加工深度与底孔深度相同；3)锪孔后进行镗孔，镗孔的加工深度小于底孔深度；4)利用铰刀进行铰孔，铰刀直径与盲孔直径相同，铰孔的加工深度小于镗孔的加工深度
盲孔底孔加工铰刀锪孔镗孔摆动钻头铰孔精密轴向力超差铣刀干涉

[发明专利]一种消化道解剖位置识别装置-CN201810209559.3在审
发明人：白家莲;袁建;陈洪瀚 -专利权人：重庆金山医疗器械有限公司
申请日： 2018-03-14 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种消化道解剖位置识别装置，包括：获取模块，用于：获取训练集和测试集；训练模块，用于：选取基于深度学习框架的深度网络模型作为当前深度网络模型，利用训练集对当前深度网络模型进行训练，利用测试集得到当前深度网络模型的识别精度数据，判断该识别精度数据是否符合预设精度要求，若是，则完成训练，若否，则确定对训练后的当前深度网络模型进行调整后得到的深度网络模型为当前深度网络模型，返回执行利用训练集对当前深度网络模型进行训练的步骤；分类模块，用于：将胶囊内镜采集的消化道解剖图片输入至训练完成的深度网络模型，得到深度网络模型输出的该消化道解剖图片对应的消化道解剖位置。
网络模型消化道解剖位置训练集精度数据识别装置测试集解剖分类模块获取模块胶囊内镜精度要求图片输入训练模块预设胶囊采集体内返回输出学习图片

[发明专利]基于SVM模型的单目红外图像深度估计方法-CN201210150624.2有效
发明人：席林;孙韶媛 -专利权人：东华大学
申请日： 2012-05-15 - 公布日： 2012-10-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种针对红外图像进行深度估计的方法，利用支持向量回归理论对已对红外图像提取的深度特征构建深度估计模型，从而利用深度模型估计新的红外图像的深度图。首先选取红外图像中的特征向量；接着利用逐步线性回归方法查找与红外深度特征相关的特征向量，对筛选的特征向量再进行独立成分分析，得出互相独立的特征向量，并构建红外深度训练集；然后以具有核函数的非线性支持向量回归理论为基础对训练集计算得出深度估计模型；最后对新引入的红外图像按照训练集中的特征提取方法进行提取后通过模型对其进行深度估计，从而得出该红外图像的深度图。实验结果证明，该方法能够有效估计红外图像的深度图。
基于 svm 模型红外图像深度估计方法