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]获取深度图像的方法及系统-CN201611155673.X有效
  • 黄源浩;肖振中;刘龙;许星 - 奥比中光科技集团股份有限公司
  • 2016-12-14 - 2021-04-30 - G06T7/55
  • 本发明公开了一种获取深度图像的方法,利用深度相机在至少两个平面上分别获取一副结构光图像作为参考图像;再选取一幅参考图像,计算出第一深度图像的深度值;最后根据第一深度图像深度值选取参考图像,计算出第二深度图像的深度值在获取第一深度图像的基础上选取参考图像获取第二深度图像,减小了深度测量误差,提高了深度相机的测量精度,深度相机的测量精度随着距离的增加不会出现明显下降的情况。此外,采用第二结构光图像计算第二深度图像,根据第一深度图像选取参考图像作为第二结构光图像对应的参考图像,这种方式减少了计算量,在保证测量精度高的同时,提高了深度图像的获取速度。另外本发明还提供了一种获取深度图像的系统。
  • 获取深度图像方法系统
  • [发明专利]图像修复方法及其模型训练方法、以及相关装置-CN201911287448.5有效
  • 欧勇盛;刘国栋;熊荣 - 中国科学院深圳先进技术研究院
  • 2019-12-14 - 2023-08-15 - G06T5/00
  • 本申请公开了一种图像修复方法及其模型训练方法、以及相关装置,一种深度图像修复模型的训练方法中,将带缺损的第一深度图像输入到第一输入层;将所述第一深度图像对应的RGB图像输入到第二输入层;通过所述卷积结合层参考所述RGB图像对所述第一深度图像的进行修复,得到修复后的第二深度图像;通过所述第二深度图像的深度值与所述第一深度图像缺损前的深度真实值构建损失函数,利用所述损失函数对所述深度图像修复模型进行迭代训练。本申请的深度图像修复模型能够进行大面积修复,通过预修复第一深度图像与未缺损的第一深度图像深度值的误差值对深度图像修复模型进行训练,可以实现修复任意面积深度值缺失的深度图,同时提高了鲁棒性。
  • 图像修复方法及其模型训练以及相关装置
  • [发明专利]一种稠密深度图构建方法、装置、设备及介质-CN202111595309.6有效
  • 温志乐 - 合肥瑞识智能科技有限公司
  • 2021-12-23 - 2023-03-24 - G06T7/50
  • 本申请公开了一种稠密深度图构建方法、装置、设备及介质,涉及图像处理技术领域,该方法包括:获取散斑结构光系统生成的初始深度图;利用预设结构元对所述初始深度图进行膨胀操作,以得到相应的膨胀深度图;所述预设结构元对应的膨胀运算逻辑为当所述预设结构元遍历到所述初始深度图上的任一像素点时,基于距离所述预设结构元的中心像素点最近的目标深度点的深度值确定所述中心像素点的深度值;利用所述预设结构元对所述膨胀深度图进行腐蚀操作,以得到稠密深度图;利用平滑滤波技术对所述稠密深度图进行处理,以得到稠密平滑深度图通过上述方案,能够使得膨胀后深度点的深度值更加准确。由此可以避免深度图中的深度质量下降与深度失真的问题。
  • 一种稠密深度构建方法装置设备介质
  • [实用新型]深度可调节笔筒-CN201520791402.8有效
  • 董佳怡 - 董佳怡
  • 2015-10-14 - 2016-03-02 - B43M99/00
  • 本实用新型公开了一种深度可调节笔筒,包括:深度固定笔筒,固定于深度固定笔筒的侧壁上的深度调节笔筒;填充设于深度调节笔筒的缺口的深度调节片。本实用新型提供一种深度可调节的笔筒,通过在笔筒上设置缺口和填补该缺口的深度调节片实现调节笔筒深度的目的,可以根据笔的长度随时调整笔筒深度,方便长短不一的笔的摆放和取出。
  • 深度调节笔筒
  • [发明专利]深度学习框架确定方法、设备及可读存储介质-CN202011498964.5在审
  • 任智祥;傅海裕;周阅 - 鹏城实验室
  • 2020-12-18 - 2021-01-22 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种深度学习框架确定方法、设备及可读存储介质,该方法包括步骤:获取应用场景,并建立与所述应用场景对应的至少两个深度学习框架对应的深度学习仿真实验任务;基于预设硬件处理各所述深度学习仿真实验任务,得到深度学习框架评分结果;基于所述深度学习框架评分结果,选取评分最高的深度学习框架作为目标深度学习框架。本发明实现了根据深度学习框架评分结果确定最适合该应用场景的目标深度学习框架,从而使得使用深度学习框架的应用所使用的深度学习框架为最适合该应用的深度学习框架,进而提高了使用深度学习框架的应用的稳定性和效率
  • 深度学习框架确定方法设备可读存储介质
  • [发明专利]一种基于离散晶体的高能光子反应深度的定位方法-CN201410147982.7有效
  • 都东;石涵;彭旗宇;许剑锋 - 清华大学
  • 2014-04-14 - 2014-07-02 - G01T1/202
  • 一种基于离散晶体的高能光子反应深度的定位方法,该方法利用离散晶体映射解码图中的反应深度信息,直接确定高能光子的反应深度,其包括如下步骤:a)标定高能光子反应深度与解码位置的对应关系;b)根据反应深度定位要求设定反应深度定位级别;c)根据反应深度级别确定反应深度分割边界;d)基于反应深度分割边界,由高能光子解码位置定位高能光子的反应深度。根据本发明的上述方法,通过建立反应深度与解码位置的对应关系和反应深度分割边界,不仅能有效解出高能光子反应深度信息,而且不需要传统方法中针对深度定位附加设计的复杂结构,节约成本,简单有效。
  • 一种基于离散晶体高能光子反应深度定位方法
  • [实用新型]测井深度和/或张力处理装置-CN201320515718.5有效
  • 许磊;李敏;刘力平 - 中国海洋石油总公司;中海油田服务股份有限公司
  • 2013-08-22 - 2014-06-04 - E21B47/04
  • 本实用新型提供一种测井深度和/或张力处理装置,涉及石油测井技术领域,包括:深度张力处理板卡、外部输入接口、输出接口和选择开关;外部输入接口、输出接口和选择开关均相连在所述深度张力处理板卡上;其中,外部输入接口,接收外部输入的深度和/或张力信号;深度张力处理板卡,对外部输入的深度和/或张力信号进行滤波和处理,获得外部深度和/或张力信息;或者,产生深度和/或张力信号,并且对产生的深度和/或张力信号进行滤波和处理,获得模拟深度和/或张力信息;输出接口,输出所述深度张力处理板卡获得的外部深度和/或张力信息;或者,输出所述深度张力处理板卡产生的模拟深度和/或张力信息。
  • 测井深度张力处理装置
  • [发明专利]基于Transformer的室内高质量深度图像修复方法-CN202310070582.X在审
  • 张军;冼楚华;李桂清;蔡宏民 - 华南理工大学
  • 2023-01-13 - 2023-06-13 - G06T7/50
  • 本发明提出了一种基于Transformer的室内高质量深度图像修复方法,包括:1)构建室内深度图像数据集,划分训练集和测试集;2)构建两个阶段的深度图像修复网络,深度图像修复网络包含深度图像补全网络和深度图像超分辨率网络,在第一阶段通过深度图像补全网络对输入的残缺深度图像进行补全得到完整的深度图像,在第二阶段通过深度图像超分辨率网络对上一阶段得到的深度图像进行超分辨率,得到高质量的深度图像;3)用训练集训练深度图像修复网络;4)将测试集输入训练好的深度图像修复网络,实现端到端的高质量深度图像生成。本发明能够对大范围的深度缺失区域进行精确的深度修复,同时实现了端到端的生成高质量深度图像,可实现更灵活和精确的下游应用。
  • 基于transformer室内质量深度图像修复方法
  • [发明专利]增填图像的方法和装置-CN201610956944.5有效
  • 李露青 - 李露青
  • 2016-10-27 - 2019-01-04 - H04N13/106
  • 其中方法包括:在视频帧序列及各帧对应的深度图中,获取所要处理的视频每一帧的原始图片,并根据原始图片获得相对应的深度图片;对获得的深度图片的深度分配获得第一左深度图和第一右深度图,其中,对第一左深度图和第一右深度图进行至少三次以上的左右定向平滑及上下定向平滑处理获得深度图片内部定向平滑后的第二左深度图和第二右深度图;对深度图片内部定向平滑后的第二左深度图和第二右深度图进行边缘定向平滑处理获得定向平滑后的第三左深度图和第三右深度图;根据定向平滑后的第三左深度图和第三右深度图对原始图片及相对应的深度图片进行转制。
  • 图像方法装置
  • [发明专利]图像处理方法及装置-CN202110885387.3在审
  • 张超 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2021-08-03 - 2023-04-04 - G06T7/55
  • 所述方法应用于电子设备,电子设备包括深度相机,所述方法包括:使用深度相机采集深度图,针对深度图中的每个图像区域,根据针对该图像区域设置的补偿信息,对该图像区域内的局部深度图中的深度信息进行调整,得到目标局部深度图,根据各个目标局部深度图,得到目标深度图。使用上述方法优化了深度图中的结构,使得深度图中的结构更加接近真实结构。
  • 图像处理方法装置

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