“真实图像”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果901036个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]图像检测模型训练及图像检测方法、装置以及存储介质-CN202211581013.3在审
发明人：武文琦 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种图像检测模型训练及图像检测方法、装置以及存储介质，通过同一原始图像的真实图像和伪造图像的组合，分别同时对两个图像检测模型进行训练，并且基于两个模型分别输出的图像特征，确定两个模型之间的对抗损失，从而基于对抗损失训练模型学习真实图像特征和伪造图像特征之间的差异性。两个图像检测模型不仅能够分别训练自身的特征提取能力，并且能够相互对照，在一次迭代中学习到真实图像特征与伪造图像特征之间的差异性，使得模型面对伪造图像时，能输出与真实图像特征具有显著差异的伪造图像特征，帮助模型后续判断
图像检测模型训练方法装置以及存储介质

[发明专利]热成像处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010218399.6在审
发明人：王连民;傅东生 -专利权人：深圳奇迹智慧网络有限公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：所述方法应用于增强现实设备，包括：在所述增强现实设备的真实场景视野中显示真实场景，并实时检测所述真实场景所处环境中的热量信息；获取根据所述热量信息转换生成的热量图像；对所述热量图像进行校准，使所述热量图像与所述真实场景重合；将校准后的热量图像所表示的温度信息，叠加显示在所述真实场景上。
成像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]用于交通工具的全景环视系统-CN201780076469.5有效
发明人： G·阿尔贝特;S·米尔兹;J·佩措尔德;J·施雷普弗;S·达纳赛卡兰;R·加西亚马克斯 -专利权人：康蒂-特米克微电子有限公司
申请日： 2017-10-25 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T15/20 文献下载
摘要：该全景环视系统至少包含真实摄像机(2)、虚拟摄像机(7)、图像处理单元、显示单元，该真实摄像机用于从非居中的位置拍摄交通工具周围环境的图像，其中，显示单元设置用于以投影方式：显示由真实摄像机(2)拍摄的图像并在由真实摄像机(2)拍摄的图像上方作为叠加层显示至少一个几何形状(11至13)。图像处理单元设置用于将真实摄像机(2)拍摄的图像投影到垂直于真实摄像机(2)的第一层面(9)，以矫正由真实摄像机(2)拍摄的图像中因该真实摄像机(2)的非居中位置造成的透视失真，将所述至少一个几何形状(另外，借助在真实摄像机(2)和虚拟摄像机(7)之间的Delta变换确定出在第一层面(9)和第二层面(10)之间的仿射变换(T)，将所确定的仿射变换(T)应用于含有由真实摄像机(2)拍摄的、经投影和矫正的真实摄像机(2)图像(8‘)的第一层面(9)，以使经矫正的真实摄像机(2)图像(8‘)的、经修正的显示(8λ“)在第二层面(10)中相对于非失真的所述至少一个几何形状(11至13)取向。
用于交通工具全景环视系统

[发明专利]一种显微图像数据增强方法及装置-CN201910243002.6有效
发明人：班晓娟;魏晓燕;马博渊;黄海友;王浩;薛维华 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种显微图像数据增强方法及装置，能够自动标注图像。所述方法包括：生成真实显微图像的虚拟图像；通过风格迁移方法将真实显微图像的风格迁移至所述虚拟图像；根据虚拟图像的计算模拟特性，从虚拟图像的各语义区域中获得对应语义标注，将具有真实显微图像风格的虚拟图像和对应的语义标注结合形成有标注的图像数据，以训练图像分析模型。
一种显微图像数据增强方法装置

[发明专利]一种视力障碍模拟方法及装置-CN201410418287.X在审
发明人：周逸峰;王潇潇 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2014-08-22 - 公布日： 2014-12-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种视力障碍模拟方法及装置，其中，该方法包括：采集真实场景的图像；根据用户选择的视觉障碍种类从视觉障碍模拟图像算法储存库中调取相应算法，并根据相应的病情严重程度调整算法参数；根据所述相应算法及调整后的算法参数对所述真实场景的图像进行处理；显示处理后的真实场景的图像，实现视力障碍模拟。本发明公开的方法及装置，可对真实场景图像模拟处理，并实时呈给用户，使得用户对视力障碍的感受更加直观、真实，从而提供了更好的演示效果。
一种视力障碍模拟方法装置

[发明专利]管理图像的方法及图像池-CN201110320429.5在审
发明人：赵俊锋;张旭 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2011-10-20 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明公开了一种管理图像的方法及图像池，属于应用程序领域。该方法包括：接收使用者发送的图像请求，该图像请求中包括请求的图像的标识；根据该图像的标识获取图像根，并将该图像根返回给使用者，其中，获取的该图像根在创建时不加载真实图像；接收使用者发送的绘图请求；判断该绘图请求请求的图像根中是否存在真实图像并且该真实图像是否能立即进行绘制，如果是，则将该真实图像绘制到设备上下文中的绘图区域，否则，获取默认图像并将该默认图像绘制到设备上下文中的绘图区域。本发明通过用图像根来保存图像，图像根被创建时并不加载任何图像，只有当图像被真正使用、也就是要进行绘制时才会将图像加载到内存，有效的减少了内存的占用量。
管理图像方法

[发明专利]跨模态医学图像合成方法、系统、终端及存储介质-CN202111551447.4在审
发明人：张俊杰 -专利权人：平安医疗健康管理股份有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种跨模态医学图像合成方法、系统、终端及存储介质。该方法包括构建包含生成器和判别器的生成对抗网络模型；其中，生成器以真实的第一模态医学图像为输入，学习真实的第一模态医学图像与真实的第二模态医学图像之间的特征映射关系，并依照该特征映射关系生成合成的第二模态医学图像，再将所述合成的第二模态医学图像和真实的第二模态医学图像分别与所述真实的第一模态医学图像进行拼接，以输出第一图像对和第二图像对；判别器以所述第一图像对和第二图像对为输入，分别对其进行真假判别，并输出真假判别结果；为生成器和判别器分别构造不同的损失函数，以对所述生成对抗网络模型进行图像合成训练。
跨模态医学图像合成方法系统终端存储介质

[发明专利]经由移动图像识别的交互-CN200680035265.9无效
发明人：罗纳德·H·科恩 -专利权人：埃韦里克斯技术股份有限公司
申请日： 2006-08-29 - 公布日： 2008-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种与虚拟空间交互的系统与方法，在该虚拟空间中，使用移动设备，以电子方式捕获真实世界对象的图像数据，该图像数据用于识别与该真实世界对象相关的信息，且使用该信息与用于控制以下至少之一的软件交互：(a)电子游戏的方面预期系统与方法可用于游戏，其中，使用图像数据可以识别真实世界对象的名称，也可对真实世界对象分类，并把真实世界对象当作游戏中的游戏者，以将真实世界对象当作目标对象、或当作在游戏中具有某个其它值，以使用该图像数据将该真实世界对象看作是游戏中的目标对象
经由移动图像识别交互

[发明专利]一种真实人脸识别方法、装置、设备和介质-CN202111182476.8在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：臻迪科技股份有限公司
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种真实人脸识别方法、装置、设备和介质，由于该方法中获取待识别的深度图像；根据所述深度图像中人脸区域图像的目标像素点的目标深度值、以及所述人脸区域图像中的每个设定子区域，确定所述每个设定子区域内目标深度值的平均值；根据所述每个设定子区域的平均值、以及所述每个设定子区域在所述人脸区域图像的相对位置，将所述每个设定子区域的平均值按对应的相对位置排列生成矩阵，若所述矩阵满足预设条件，确定所述人脸区域图像对应人脸为真实人脸，通过三维的真实人脸与二维的非真实人脸的差异，从而确定出满足预设条件时的人脸区域图像对应的人脸为真实人脸，降低了真实人脸的误识率。
一种真实识别方法装置设备介质

[发明专利]显示方法、装置、头戴显示设备及存储介质-CN202211494355.1在审
发明人：杨青河;王玉影 -专利权人：歌尔科技有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04N13/383 文献下载
摘要：本发明公开了一种显示方法、装置、头戴显示设备及存储介质，涉及头戴显示设备领域，方法应用于安装有采集真实场景图像的第一相机的头戴显示设备。首先，根据用户在真实场景图像中的感兴趣区域的图像内容确定采集真实场景图像的第一相机的曝光，然后，将第一相机基于目标曝光采集的目标真实场景图像进行显示。从而通过基于感兴趣区域的图像内容确定的曝光采集符合用户亮度需求的真实场景图像，解决人眼视觉区域因曝光不合适导致头戴显示设备显示的画面亮度偏暗和过亮，从而不满足用户人眼对于画面亮度的观看需要的技术问题，通过显示亮度合适的真实场景画面来提升头戴显示设备的
显示方法装置设备存储介质

[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210061759.5在审
发明人：肖田雨 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，揭露一种人脸识别方法，包括：标记训练人脸图像的真实标签；利用预构建人脸识别模型提取训练人脸图像的特征图像；检测特征图像的预测分辨率，计算预测分辨率与真实标签中真实分辨率的分辨率损失；并根据预测分辨率，识别特征图像的预测人脸图像，计算预测人脸图像与真实标签中真实人脸图像的人脸损失；根据分辨率损失和人脸损失，计算预构建人脸识别模型的模型损失，并在模型损失小于预设损失时，得到训练好的人脸识别模型，以通过训练好的人脸识别模型对待识别人脸图像进行人脸识别，得到人脸识别结果。此外，本发明还涉及区块链技术，所述训练人脸图像可存储区块链中。本发明可以提高人脸识别的准确率。
识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种从未配对的真实数据中学习图像去摩尔纹模型方法-CN202310669860.3在审
发明人：纪荣嵘;钟云山;林明宝 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种从未配对的真实数据中学习图像去摩尔纹模型方法，涉及去摩尔纹的人工神经网络的训练。与大量依赖从成对的真实数据中学习的现有研究不同，该方法从未配对的数据集中合成伪摩尔纹图像，生成与无摩尔纹图像配对的图像对来训练去摩尔纹模型。包含以下三个步骤：首先，将真实的摩尔纹图像划分为若干图像块，并根据摩尔纹的复杂性对这些图像块进行分组；然后，引入一个新的摩尔纹生成框架，以合成类似于真实摩尔纹的具有不同摩尔纹特征的摩尔纹图像，以及类似于真实无摩尔纹图像的细节；之后，引入一种自适应去噪方法，以去除对去摩尔纹模型的学习有不利影响的低质量的伪摩尔纹图像。
一种从未配对真实数据学习图像摩尔模型方法

[发明专利]一种信标定位的方法、装置、存储介质及设备-CN201910683322.3有效
发明人：司得臻;赵然;沈卓立 -专利权人：金瓜子科技发展（北京）有限公司
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种信标定位的方法、装置、存储介质及设备，其中，该方法包括：获取成像装置采集的参考图像，参考图像中包含至少三个不共线的信标；确定每两个信标之间的真实距离，确定每个信标在参考图像的图像坐标系中的图像坐标，并确定目标点在图像坐标系中的图像坐标；根据信标的图像坐标和信标之间的真实距离确定每个信标在成像装置的相机坐标系中的真实坐标；根据信标的真实坐标和目标点的图像坐标确定目标点在相机坐标系中的真实坐标。通过本发明实施例提供的信标定位的方法、装置、存储介质及设备，利用信标可以实现三维定位，方便后续对成像装置的移动控制，且可以对目标点实现精准图像采集，同时可以降低成像装置的成本。
一种信标定位方法装置存储介质设备

[发明专利]图像分类方法、系统、电子设备与存储介质-CN202111126757.1在审
发明人：申啸尘;乔国坤 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开一种图像分类方法、系统、电子设备与存储介质。在图像分类方法中，将采集图像输入至图像分类模型进行分类，其中，图像分类模型的训练方法包括：将训练图片输入预设图像分类模型中获取预测标签；当训练图片的真实标签与相应预测标签不一致时，更新真实标签，使真实标签中的至少一个分类标签值分别向预测标签中对应的至少一个分类标签值靠近，再采用更新后的真实标签进行训练，有利于使训练得到的图像分类模型进行图像分类时能够准确地分辨出图像中的重要的特征，提高图像分类模型的鲁棒性。
图像分类方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的病理图像超分建模方法-CN202011636550.4有效
发明人：刘畅宇;于綦悦;唐玉豪;何俊峰 -专利权人：达科为（深圳）医疗设备有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的病理图像超分建模方法，包括从病理真实高分辨率图像获得低分辨率图像，生成高分图像—低分图像对；建立生成器与鉴别器架构；基于低分辨率图像预训练生成器，使得生成器生成的虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的绝对误差值达到最小误差设定值；基于虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的对抗损失，优化鉴别器，基于虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的感知损失，优化生成器，直到模型训练结束，得到超分模型，实现基于低分辨率图像重建高分辨率图像的目的。
一种基于深度学习病理图像建模方法