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]一种道路区域检测方法、装置及终端-CN201711417888.9有效
  • 高伟杰 - 海信集团有限公司
  • 2017-12-25 - 2020-07-31 - G06K9/00
  • 本公开揭示了一种道路区域检测方法、装置及终端,涉及辅助驾驶技术领域,该方案包括:获取包含道路区域的视差图像,生成视差图像对应的第一V视差图;在第一V视差图中进行直线检测,围绕所检测直线形成代表道路区域的直线扩展区域;根据直线扩展区域在视差图像中映射得到的第一视差点,生成第一视差点对应的U视差图;在U视差图中进行直线检测,围绕U视差图中所检测直线形成直线扩充区域,获得直线扩充区域在视差图像中映射得到的第二视差点;筛选出视差图像中第一视差点与第二视差点的交集点,获得视差图像中代表道路区域的道路拟合点。本公开通过V视差图和U视差图共同进行约束,可以准确找到道路视差点,从而实现道路区域的准确检测。
  • 一种道路区域检测方法装置终端
  • [发明专利]一种视差估计方法、装置、存储介质及终端-CN202010035690.X有效
  • 陈俊逸 - 长沙小钴科技有限公司
  • 2020-01-14 - 2020-04-28 - G06T7/55
  • 本发明公开了一种视差估计方法、装置、存储介质及终端,所述方法包括:在视差信号集合中获取合法视差信号生成视差值掩码图;将视差信号引导模块插入预设双目视差估计模型中生成插入后的双目视差估计模型;将扩展后的合法视差值掩码图输入所述插入后的双目视差估计模型中生成合法视差值;基于高维高斯函数模型和预设权重计算公式生成合法视差值对应的加权后的函数值;基于加权后的函数值生成加权后的视差匹配损失值;将所述加权后的视差匹配损失值输入所述插入后的双目视差估计模型中生成视差信号引导的视差估计图因此,采用本发明实施例,由于提出稀疏、高可信视差信号引导的双目视差估计方案,所以能够有效解决双目视差估计方法的场景适应性。
  • 一种视差估计方法装置存储介质终端
  • [实用新型]自动调整立体图像视差的显示装置-CN201220225483.1有效
  • 杨亚军 - 深圳市维尚视界立体显示技术有限公司
  • 2012-05-19 - 2012-11-28 - H04N13/00
  • 自动调整立体图像视差的显示装置,包括摄像装置、视差量检测模块、视差调整计算单元、输出单元、视差调整模块;所述摄像装置包括两台摄像机;所述视差量检测模块包括视差估算器、视差量接收模块,其中视差量接收模块用于接收摄像机生第一图像和第二图像的像素中具有相同视差视差量,该视差量接收模块与视差估算器连接;所述视差调整模块通过输出单元与视差调整计算模块连接。本实用新型具有立体图像视差检测精确、视差调整简单等优点,通过从不同角度拍摄同一目标而获得的第一图像和第二图像之间的视差;和将计算的调整视差应用于第一图像和第二图像,并输出调整了视差的第一图像和第二图像。
  • 自动调整立体图像视差显示装置
  • [发明专利]一种视差图降噪方法-CN202310902820.9在审
  • 季苏徽 - 元橡科技(苏州)有限公司;元橡科技(北京)有限公司
  • 2023-07-21 - 2023-10-10 - G06V10/30
  • 本申请公开一种视差图降噪方法,包括步骤:步骤1、获取双目相机的采集图像并计算视差值,生成视差图;步骤2、根据视差阈值遍历视差图中的视差点,并根据遍历结果将视差图划分为多个图层;步骤3、统计各个图层中视差点的视差点个数,并去除视差点个数小于或等于相应平面阈值的图层;步骤4、采用图像拼接的方式,根据剩余图层,生成降噪视差图;其中,视差阈值以及平面阈值的取值由采集图像中像素点与双目相机之间的距离确定。本申请基于视差阈值以及平面阈值,对视差图中的各个视差点进行图层的划分,实现对视差图进行降噪滤波,并将相应图层中离散的有效视差点保留下来。
  • 一种视差图降噪方法
  • [发明专利]一种视差图的处理方法、电子设备、存储介质及产品-CN202210535723.6在审
  • 聂旎 - 北京旷视科技有限公司
  • 2022-05-17 - 2022-10-04 - G06V10/24
  • 本申请提供一种视差图的处理方法,电子设备及存储介质及产品,所述处理方法包括:获取待处理的视差图以及对应的语义分割结果图;将所述视差图中与所述语义分割结果图中的前景区域对应的视差进行调整,得到调整后的视差图;将所述调整后的视差图与所述待处理的视差图进行融合,得到融合后的视差图。本申请中,通过对视差图中与语义分割结果图中的前景区域对应的视差进行调整,从而使该前景区域的视差都接近一致,将调整后的视差图与待处理的视差图再进行融合,使融合后的视差图更加自然,呈现出的图像效果更加清晰。本申请不但节省了优化视图差的时间,降低了优化视差图的错误率,还提高了优化视差图的准确率。
  • 一种视差处理方法电子设备存储介质产品
  • [发明专利]用于生成视差图像的方法和设备-CN201610357234.0在审
  • 申泓昌 - 韩国电子通信研究院
  • 2016-05-26 - 2016-12-07 - H04N13/128
  • 一种用于生成视差图像的设备通过对立体图像的第一图像和第二图像分别执行立体匹配,来生成第一初始视差图像和第二初始视差图像;通过对第一初始视差图像和第二初始视差图像分别执行边缘保留滤波,来生成第一增强视差图像和第二增强视差图像;并然后通过使用用于第一和第二初始视差图像的每一像素的视差值的可靠性因子和用于第一和第二增强视差图像的每一像素的视差值的可靠性因子,来增强用于第一和第二初始视差图像的每一像素的视差值。
  • 用于生成视差图像方法设备
  • [发明专利]一种基于视差图的道路检测方法及装置-CN201711135197.X有效
  • 冯谨强 - 海信集团有限公司
  • 2017-11-16 - 2020-06-23 - G06K9/00
  • 本申请提供一种基于视差图的道路检测方法及装置,涉及图像处理技术领域,所述方法包括:确定待检测图像的稀疏视差图和V视差图;根据预设的像素阈值得到所述V视差图的列中有效像素点的个数与所述有效像素点对应的行范围,确定所述V视差图中的路面所属行;根据所述V视差图中的路面所属行,在所述稀疏视差图中确定路面视差点,其中,所述路面视差点的视差值为所述列对应的视差值。应用该方法,可以提高在视差图像中确定路面视差点的准确度以及效率,同时该方法可适用于实际路面起伏不平的场景。
  • 一种基于视差道路检测方法装置
  • [发明专利]视差估计方法和装置-CN201310323989.5在审
  • 孔德明;汪大崴;陈小平 - 深圳深讯和科技有限公司
  • 2013-07-29 - 2014-12-24 - H04N13/00
  • 本发明提供一种视差估计方法和装置,所述方法包括如下步骤:获取并分析已编码帧的视差向量场,得到全局视差向量;根据所述全局视差向量在参考帧中选取待编码帧的搜索范围;根据所述搜索范围对待编码帧进行视差估计,得到待编码帧的视差向量上述视差估计方法和装置,通过获取并分析已编码帧的视差向量场,得到全局视差向量,根据全局视差向量在参考帧中选取待编码帧的搜索范围,根据搜索范围对待编码帧进行视差估计,得到待编码帧的视差向量,根据已编码帧的视差向量分布趋势缩小了对待编码帧进行视差估计的搜索范围
  • 视差估计方法装置
  • [发明专利]一种视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法-CN202111206905.0在审
  • 王高新;陈国赵;周金;谢观福;叶继红 - 中国矿业大学
  • 2021-10-15 - 2022-01-18 - G06T7/55
  • 本发明提供一种视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法,包括:步骤10)将双目图像进行灰度化,得到初始灰度图像;将初始灰度图像进行纹理特征提取,得到新灰度图像;双目图像为极线矫正后的双目图像;步骤20)将新灰度图像转化为二值图像;步骤30)采用NCC视差匹配方法对二值图像进行视差匹配,得到匹配点的坐标和视差;步骤40)根据匹配点的坐标和视差,拟合得到视差面;步骤50)根据视差面确定双目图像的每个像素点的视差搜索范围,采用NCC视差匹配方法对双目图像进行视差匹配,得到视差。本发明的视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法,既提供了准确的搜索范围,大幅度提高匹配速率,同时又能保证匹配精度。
  • 一种视差精细建模双目图像计算优化方法
  • [发明专利]视差图预测模型训练方法、预测方法、装置及电子设备-CN201910381648.0有效
  • 吴方印;陈平;杨东 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2019-05-08 - 2021-04-09 - G06K9/62
  • 本发明实施例提供了视差图预测模型训练方法、预测方法、装置及设备,可以获得3D片源样本集;用基础样本子集对初始视差图预测网络训练获得过渡视差图预测网络;用非基础样本子集对初始转换参数网络训练获得非基础样本子集分别对应的转换参数;将非基础样本子集的样本输入过渡视差图预测网络,获得过渡视差图预测网络预测的中间视差图;按非基础样本对应转换参数和视差图转换公式,将非基础样本的中间左视差图和中间右视差图转换为预测左视差图和预测右视差图;按预设损失函数公式和预设方法确定出视差图预测网络模型是否为训练好的视差图预测网络模型。可见,应用本发明实施例,提高了视差图预测模型预测出的视差图的准确性。
  • 视差预测模型训练方法装置电子设备

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