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]一种考虑景深维度和空间等畸变量分区的镜头畸变模型-CN202011111757.X在审
  • 李肖;李伟;殷晓康;袁新安 - 中国石油大学(华东)
  • 2020-10-16 - 2021-01-22 - G06T7/80
  • 本发明属于计算机视觉测量技术领域,提供一种考虑景深维度和空间等畸变量分区的镜头畸变模型。将镜头成像的景深维度引入到镜头畸变模型中,形成景深畸变模型。采用等畸变量分区的准则对图像平面进行二维分区,建立成像畸变空间等畸变量分区模型。将景深畸变模型和空间等畸变量分区模型融合,形成考虑空间等畸变量分区和景深维度的镜头畸变模型。本发明公开的镜头畸变模型丰富了镜头畸变模型构建理论,增加了畸变模型在景深空间内的适用性。此外,采用等畸变量分区的准则在空间维度对镜头的畸变进行分区划分,解决了畸变分布不均匀造成的畸变求解误差大的问题,增加了镜头畸变求解精度。同时,镜头畸变模型还兼顾简便和易于实施的优点。
  • 一种考虑景深维度空间畸变分区镜头模型
  • [发明专利]一种车体畸变模型的构建方法、列车模型构建方法及系统-CN202211170312.8在审
  • 陆思思;王潘;闫凯波;陈兆玮;崔晓璐;倪伟韬;包宏立;朱文青 - 重庆交通大学
  • 2022-09-22 - 2022-12-02 - G06F30/15
  • 本发明公开了一种车体畸变模型构建方法、列车模型构建方法及系统,该方法包括获取各个设计变量的相似因子;基于刚度等效原则建立全尺寸车体等效模型;基于所述各个设计变量的相似因子,以及所需厚度或预设的厚度畸变系数构建车体畸变模型;基于厚度畸变系数与动力学响应‑时间的畸变关系计算出所述车体畸变模型上动力学响应‑时间对应的畸变系数;基于动力学响应‑时间对应的畸变系数修正所述车体畸变模型的动力学响应‑时间曲线。本发明致力于修正车体畸变模型的动力学响应,通过厚度畸变系数与其他动力学响应的畸变系数的关系来确定其他动力学响应的畸变系数,进而修正车体畸变模型的动力学响应,降低厚度畸变模型的动力学响应造成的影响。
  • 一种车体畸变模型构建方法列车系统
  • [发明专利]结构光三维重建系统畸变标定方法及装置-CN202310778092.5在审
  • 吴昌鸿;胡增;黄朝光;银桥;尹炳强 - 桂林凯文彼德科技有限公司
  • 2023-06-28 - 2023-09-29 - G01B11/25
  • 本申请公开了一种结构光三维重建系统畸变标定方法及装置,通过对相机及投影仪初始标定,得到相机及投影仪的初始内参矩阵、初始相对位置参数、相机的径向畸变模型的初始畸变系数,基于确定的每个特征点的实际畸变量及归一化坐标确定投影仪的非中心对称畸变模型的初始畸变系数,联合优化径向畸变模型及非中心对称畸变模型的初始畸变系数、相机及投影仪的初始内参矩阵、初始相对位置参数,得到径向畸变模型及非中心对称畸变模型的最终畸变系数、相机及投影仪的最终内参矩阵、最终相对位置参数。由于投影仪的畸变模型为能描述任意规律的畸变的非中心对称畸变模型,提高了三维重建的精度,无需额外矫正投影仪残余畸变,节省了标定时间。
  • 结构三维重建系统畸变标定方法装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的畸变矫正方法-CN202111105885.8在审
  • 何云峰;李旸晖;李润坤;黄泽钿;王乐 - 中国计量大学
  • 2021-09-22 - 2021-12-24 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习提取畸变系数的畸变矫正方法,包括:1)生成畸变系数,根据畸变系数计算每个像素到图像中心的距离,从而构建出畸变图像;再进行图像大小设置,获得标准畸变图像。2)利用步骤1)构建的标准畸变图像与其对应的畸变系数对深度神经网络进行训练,构建标准畸变图像和畸变系数之间的映射关系,得到用于畸变系数提取的深度神经网络模型。3)对待矫正畸变图像进行图像大小设置,得到标准待矫正畸变图像,将标准待矫正畸变图像作为深度神经网络模型的输入,利用用于畸变系数提取的深度神经网络模型提取标准待矫正畸变图像的畸变系数。4)根据步骤3)中得到的畸变系数,使用畸变矫正模型实现标准待矫正畸变图像。
  • 一种基于深度学习畸变矫正方法
  • [发明专利]一种畸变校正方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202310715643.3在审
  • 赵鹏鹏;储玉辉;李思诚 - 浙江大学滨江研究院
  • 2023-06-16 - 2023-09-15 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种畸变校正方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法包括:根据随机生成的畸变参数生成畸变模型,将原始图像数据集输入至畸变模型中,得到畸变图像和畸变数据;构建畸变校正网络,并使用畸变图像和畸变数据对畸变校正网络进行训练,得到畸变校正模型;将畸变图像输入至畸变校正模型中,得到粗校正图像;将粗校正图像和原始图像输入配准网络中,得到若干配准结果并进行评估,获得评估结果最好的一组粗校正图像‑原始图像的空间变换矩阵;将待校正畸变图像输入至畸变校正模型中,获得粗校正图像,将空间变换矩阵应用到待校正畸变图像的粗校正图像中,得到校正后的图像。本发明的畸变校正方法具有较好的通用性和较高计算效率。
  • 一种畸变校正方法装置设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]畸变图像目标识别方法及装置-CN202110509224.5有效
  • 杨帆;刘利卉;朱莹;冯帅;胡建国 - 南京甄视智能科技有限公司
  • 2021-05-11 - 2021-08-13 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种畸变图像目标识别方法,使用识别模型畸变图像中的目标图像进行识别;所述识别模型是以从畸变图像中所采集的各类别目标图像作为训练样本,使用畸变修正损失函数对深度神经网络进行训练得到的畸变修正识别模型;所述畸变修正损失函数是以所述训练样本在普通分类模型上对应类别的分类置信值作为该训练样本的畸变度量参数,利用该畸变度量参数对基础损失函数进行畸变修正得到;所述普通分类模型是以从非畸变图像中所采集的各类别目标图像作为训练样本对深度神经网络进行训练得到本发明还公开了一种畸变图像目标识别装置。本发明无需进行任何畸变图像矫正处理,即可实现对畸变图像目标的识别,且算法简单,易于实现。
  • 畸变图像目标识别方法装置
  • [发明专利]一种图像处理方法和设备-CN201480001341.9有效
  • 陈刚;唐忠伟;罗巍 - 华为技术有限公司
  • 2014-10-31 - 2015-02-18 - A99Z99/00
  • 本发明公开了一种图像处理方法和设备,包括:获取被拍摄对象发生畸变的图像;根据至少一组镜头光学畸变模型与重投影误差值之间的映射关系,选择重投影误差值小于设定阈值的镜头光学畸变模型,所述镜头光学畸变模型包含光学畸变类型、畸变阶数和畸变系数,所述重投影误差值用于表征针对任一个标定对象,所述标定对象的理论畸变图像坐标值与所述标定对象的实际畸变图像坐标值之间的差值;利用所述镜头光学畸变模型对获取的发生畸变的图像进行光学畸变矫正,得到光学畸变矫正后的图像,有效地消除了在获取被拍摄对象的图像过程中因为成像设备的光成像原理引发的光学畸变,改善了拍摄图像的质量。
  • 一种图像处理方法设备
  • [发明专利]用于校正畸变文档图像的方法和系统-CN200910009923.2有效
  • 胥立丰;温东超 - 佳能株式会社
  • 2009-01-22 - 2010-07-28 - G06T5/00
  • 本发明提供一种用于校正畸变文档图像中的几何畸变的方法和系统。所述方法包括:垂直消失点检测步骤,检测所述畸变文档图像的垂直消失点;图像分割步骤,通过使用从所检测到的垂直消失点起源的垂直线,将所述畸变文档图像的整个区域分割成多个图像条带;水平消失点检测步骤,检测每个所述图像条带的水平消失点;畸变模型生成步骤,通过使用所述垂直消失点和所述图像条带的所述水平消失点建立畸变模型,所述畸变模型描述畸变文档图像和校正后的文档图像之间的映射关系;以及校正步骤,基于所述模型生成校正后的文档图像。根据这种畸变模型,可以容易且高效地校正几何畸变
  • 用于校正畸变文档图像方法系统

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