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]确定图像相似度的方法、视频场景切换识别方法及装置-CN201811327209.3有效
  • 刘思阳 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2018-11-08 - 2020-07-03 - G06K9/00
  • 本发明实施例提供了一种确定图像相似度的方法、视频场景切换识别方法及装置,其中,所述确定图像相似度的方法包括:将获取的视频数据中的本帧图像的第一特征,与对比帧图像的第二特征之间相匹配的特征,作为关联特征;获取第一特征与第二特征之间不匹配的特征的预设相似度;基于关联特征的总数和关联特征的欧式距离,计算关联特征的相似度;关联特征的相似度分别与关联特征的数量呈正相关,与关联特征的欧式距离呈负相关;将预设相似度与关联特征的相似度的加权平均值,确定为本帧图像和对比帧图像之间的全局特征相似度。
  • 确定图像相似方法视频场景切换识别装置
  • [发明专利]稀疏2D的深度特征提取方法及装置-CN202010006265.8在审
  • 李茁;杨慧光;李宇光;杨柳 - 三星(中国)半导体有限公司;三星电子株式会社
  • 2020-01-03 - 2020-06-02 - G06T7/50
  • 提供一种稀疏2D的深度特征提取方法及装置。稀疏2D的深度特征提取方法包括:根据输入的稀疏2D集数据,生成所述稀疏2D集数据的具有空间层次的包括关键和局部集结构数据;分别对关键和局部进行关系特征编码,得到关键的关系特征编码和局部的关系特征编码;根据关键的关系特征编码和/或局部的关系特征编码分别提取所述输入的稀疏2D集数据的全局特征和/或局部特征,从而实现了稀疏深度网络特征的完整准确提取。此外,对稀疏2D进行深度特征提取得到的全局特征和/或局部特征可以用于估计预设对象的6自由度位姿,还可以用于对输入的稀疏2D集数据进行分割。
  • 稀疏深度特征提取方法装置
  • [发明专利]云数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310171569.3在审
  • 梁蒲佳 - 西安闻泰信息技术有限公司
  • 2023-02-27 - 2023-05-30 - G06T7/33
  • 本申请实施例提供了一种云数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质,属于数据处理技术领域。该信号间隔测量模组包括:读取目标点云数据;获取法向量,法向量是对目标点云数据进行法向量特征提取得到的法向量特征对应的各个的集合;获取曲率,曲率是对目标点云数据进行曲率特征提取得到的曲率特征对应的各个的集合;根据法向量与曲率,获取目标点云数据的目标点云特征。本申请基于法向量与曲率,来获取所需要的目标点云特征,使得到的目标点云特征集中减少了两种方式获取过程中存在的曲面特征以及棱角冗余特征,降低点云特征数据的复杂度,提高后续配准的精度。
  • 数据处理方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]特征对的筛选方法、目标匹配方法、装置及电子设备-CN202010659291.0在审
  • 朱占建 - 广联达科技股份有限公司
  • 2020-07-09 - 2020-11-03 - G06K9/62
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及特征对的筛选方法、目标匹配方法、装置及电子设备,其中筛选方法包括获取目标构件类型;基于所述目标构件类型,分别从两个待匹配目标中提取所述目标构件类型的图元的特征,以形成与所述待匹配目标的目标构件类型一一对应的特征;按照所述目标构件类型,将两个所述待匹配目标的特征组成特征对;根据各个所述特征对中所述特征的数量,对所述特征对进行筛选以确定目标特征对该方法通过基于构件类型的特征提取能够消除由于构件类型所带来的客观因素的影响,为特征对的筛选提供了可靠保证。
  • 特征筛选方法目标匹配装置电子设备
  • [发明专利]一种基于邻域推断的图像特征匹配方法及系统-CN202011353954.2在审
  • 赵秀阳;展亚茹 - 济南大学
  • 2020-11-26 - 2021-03-09 - G06K9/62
  • 本发明提供一种基于邻域推断的图像特征匹配方法及系统,均能够:构造参考图像的冗余特征R;构造目标图像的特征T;获取特征T中每一个特征点在参考图像的冗余特征R中的候选匹配;基于特征T的空间邻域图,对获取到的所有候选匹配集中的每一个候选匹配进行特征匹配,得到一组初步匹配特征对;剔除初步匹配特征对中的错误匹配,得到所述参考图像和所述目标图像的特征匹配对。本发明用于增加用于进行特征匹配的特征的数目,用于提高图像特征匹配精度,降低误匹配率。
  • 一种基于邻域推断图像特征匹配方法系统
  • [发明专利]检测方法、存储介质和电子装置-CN202110143934.0有效
  • 兰永亮;张俊;马志国;王麒铭;岳海纯;李力;赵飞 - 新东方教育科技集团有限公司
  • 2021-02-03 - 2021-06-08 - G06K9/40
  • 该检测方法包括:获取第一成像装置拍摄第一教室得到的待检测图像;获取基准图像;获取待检测图像的特征以及基准图像的特征,待检测图像的特征包括至少一个第一特征,基准图像的特征包括至少一个第二特征;获取第一特征;获取第二特征;根据是否基于第一特征和第二特征获取至少一个交叉匹配特征对,确定第一教室的教学信息展示区的至少部分是否位于第一成像装置的成像区域之外。至少一个交叉匹配特征对包括满足交叉匹配条件的第一特征对和第二特征对。该检测方法可以自动检测教学信息展示区的至少部分是否位于成像区域之外。
  • 检测方法存储介质电子装置
  • [发明专利]一种目标跟踪方法-CN201810592340.6有效
  • 赵小明;袁胜春;俱青;李先通;张策;邵晓鹏 - 西安电子科技大学
  • 2018-06-11 - 2022-07-15 - G06T7/246
  • 本发明涉及一种目标跟踪方法,该方法包括:获取第t帧图像的第一特征,其中,t为大于0的自然数;将所述第一特征与第t‑1帧图像对应的第一特征库进行匹配以获取第二特征;利用所述第一特征库对所述第一特征进行跟踪以获取第三特征;利用所述第二特征和所述第三特征以获取所述第t帧图像的第一目标框;利用所述第一目标框对所述第一特征进行处理,对所述第一特征库进行更新,以获取更新后的第二特征库。
  • 一种目标跟踪方法

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