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]基于重心与质心变换的三维点云初始算法-CN201810998358.6有效
  • 孙水发;夏坤;许安宁;李准;董方敏;汪龙志 - 三峡大学
  • 2018-08-29 - 2021-09-10 - G06T7/33
  • 基于重心与质心变换的三维点云初始算法,针对三维点云中ICP等精确算法容易陷入局部最优的问题,首先对点云进行滤波处理;然后,通过点云数据重心与质心建立点云数据之间的旋转变换初步模型;其次,根据旋转角度与误差的关系,建立迭代旋转模型,找出最佳旋转角度,进而完成初始;最后,结合ICP算法进一步精确验证该初始算法的有效性。本发明算法与通过重心重合的初始方法进行了对比实验,结果表明:本发明提出的算法初始效果,明显优于基于重心重合的初始方法,初始效果较好。
  • 基于重心质心变换三维初始算法
  • [发明专利]一种序列图像颜色方法及系统-CN201310293994.6无效
  • 孙守华;魏昱;王艳;苗青 - 山东易创电子有限公司
  • 2013-07-12 - 2013-10-23 - G06T7/40
  • 本发明实施例提供一种序列图像颜色方法及系统,其中方法包括:获取原始序列图像,对所述原始序列图像进行曝光处理;对曝光处理后的序列图像中的各图像进行亮度,得到亮度后的序列图像;从亮度后的序列图像中提取一图像作为目标图像,结合所述目标图像的色彩数据和所述目标图像邻近的预设数量图像的色彩数据,对所述目标图像进行色彩,得到色彩后的图像;将亮度后的序列图像中的各图像均进行所述色彩,得到颜色后的序列图像。本发明实施例提供的序列图像颜色方法实现了准确的序列图像颜色
  • 一种序列图像颜色方法系统
  • [发明专利]核磁共振图像批量方法及系统-CN202210234850.2在审
  • 丁天庆;李志成;赵源深 - 中国科学院深圳先进技术研究院
  • 2022-03-10 - 2023-09-19 - G06T7/30
  • 本发明涉及一种核磁共振图像批量方法,包括:a.将医学图像数据文件按照规定方式组织;b.将组织后的医学图像数据文件进行标准化;c.从标准化后的医学图像数据文件中,将参考图像和待图像读入到内存;d.根据参考图像和待图像使用算法生成形变场;e.将生成的形变场应用到待图像上,生成后的图像;f.保存后的图像到文件;g.重复步骤c‑步骤f,直至所有患者的图像都被完成。本发明还涉及一种核磁共振图像批量准系统。本发明能够节省准时进行大量重复操作的时间,实现对核磁共振图像的批量
  • 核磁共振图像批量方法系统
  • [发明专利]一种矩阵的校正方法和计算机设备-CN202010913737.8在审
  • 苏林宇;唐文名;邱国平 - 深圳大学
  • 2020-09-03 - 2020-12-11 - G06T5/00
  • 本发明提供了一种矩阵的校正方法和计算机设备,所述矩阵的校正方法包括:获取彩色‑深度相机拍摄的若干彩色图像,以及每个彩色图像对应的深度图像,其中,所述彩色‑深度相机配置有初始矩阵;根据所述若干彩色图像和若干深度图像确定所述彩色‑深度相机的目标配矩阵;采用所述目标配矩阵替换所述初始矩阵,以对彩色‑深度相机的矩阵进行校正。在本发明中,将初始矩阵作为整体的优化目标,通过若干彩色图像和若干深度图像对初始矩阵进行修正,使得目标配矩阵更精确,进而,可以通过目标配矩阵对深度图像进行,提高了深度图像的效果。
  • 一种矩阵校正方法计算机设备
  • [发明专利]一种图像方法和设备-CN202210910950.2在审
  • 王振兴 - 荣耀终端有限公司
  • 2022-07-29 - 2022-12-02 - G06T7/33
  • 本申请提供一种图像方法和设备,涉及图像处理技术领域,该方法能够实现精准的图像。该方法包括:获取第一数据集,第一数据集包括多组数据对,每组数据对包括待图像和基准参考图像;将每组数据对中的待图像和基准参考图像输入图像神经网络模型,得到第一图像;计算第一图像相比于基准参考图像的损失值,损失值用于表征第一图像与基准参考图像的差异;根据损失值迭代更新图像神经网络模型,得到更新的图像神经网络模型。
  • 一种图像方法设备

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