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[发明专利]小波域CNN学习的图像识别方法及装置-CN202110897466.6在审
发明人：孙延奎;王路远 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明提供一种小波域CNN学习的图像识别方法及装置，其中所述方法包括通过小波变换，将目标图像的图像通道由时域转换为小波域，得到第一数量个子带图像通道；对所述第一数量个子带图像通道进行筛选，确定第二数量个子带图像通道；将所述第二数量个子带图像通道输入图像分类器模型，得到所述目标图像的分类结果，图像分类器模型可以对高分辨率的目标图像的子带通道图像进行识别，提高了图像识别精度。
小波域 cnn 学习图像识别方法装置

[发明专利]一种用于超维计算的图像编码方法-CN202111065705.8有效
发明人：陈劲;李静涵;梁家辉;宁宁 -专利权人：拓小拓科技（天津）有限公司
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明涉及图像编码方法，尤其涉及一种用于超维计算的图像编码方法。一种用于超维计算的图像编码方法，包括生成强度值向量表和位置向量表；查询像素的位置超向量和对应的强度值超向量，将对应的位置超向量和强度值超向量相乘，得到像素向量，并累加到上一个像素向量上；重复步骤判断下一个像素，直到位置不存在，得到非二进制的图像超向量；将非二进制图像超向量二进制化，得到二进制的图像超向量，完成图像编码。本发明的有益效果是每个强度值都有对应的超向量能够对其进行表示，同时克服了生成的强度值超向量太多导致相邻的超向量间距离过近的问题。
一种用于计算图像编码方法

[发明专利]利用轨迹约束的红外弱小目标检测方法-CN202110781619.0有效
发明人：孙晓亮;郭良超;李俊;张文龙 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本申请涉及一种利用轨迹约束的红外弱小目标检测方法。所述方法包括：利用空域线索，将目标候选检测作为一个二值分类问题。通过感兴趣的像素检测和训练的轻量梯度提升机模型来检测每一帧中的候选目标。然后，利用时间线索，将目标轨迹的局部光滑性和全局连续性建模为短严格约束和长宽松约束。利用图像序列中的轨迹约束，从每帧候选目标中检测出红外航空小目标。采用本方法能够提高检测结果的准确性的同时，方法简单具有较好的实用性。
利用轨迹约束红外弱小目标检测方法

[发明专利]用于密集立体匹配的快速成本聚合-CN201680053691.9有效
发明人：赛义德·赫萨蒙迪恩·纳杰菲·舒什塔里;穆拉利·拉马斯瓦米·查里 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2016-08-23 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明呈现用于密集立体匹配的快速成本聚合的方法、系统、计算机可读媒体及设备。一种实例性方法包含以下步骤：接收场景的第一图像及第二图像；校正所述图像；基于所述第一及第二图像而计算成本量；对所述成本量进行子取样以生成经子取样成本量；针对经子取样成本量中的每一像素p，确定以所述像素p为中心的窗口内的每一邻近像素q的所述经子取样成本量中的一或多个局部极值；针对每一像素p，使用所述一或多个局部极值执行成本聚合；执行交叉检查以识别匹配像素；及响应于识别不匹配像素，对所述不匹配像素执行间隙填充以生成视差图；及由所述视差图生成并存储深度图。
用于密集立体匹配快速成本聚合

[发明专利]用于目标识别的神经网络终端运行方法和装置-CN201811609115.5有效
发明人：胡博;赖永安;唐翊洪;孟博;高楠 -专利权人：北京航天飞腾装备技术有限责任公司
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于目标识别的神经网络终端运行方法和装置，其中，该方法包括：获取已经训练好的深度卷积神经网络模型；将深度卷积神经网络的模型参数存储进外部存储器DDR，其中，该模型参数包括全连接层参数和经过预处理的卷积层参数；将深度卷积神经网络的模型架构存储进系统级芯片FPGA，其中，模型架构中的卷积层分配入编程逻辑模块PL，模型架构中的池化层、全连接层和激活层分配入控制单元模块PS；采用深度卷积神经网络模型对目标图像进行处理，识别目标。本发明解决了相关技术中处理器无法满足目标识别中深度卷积神经网络运行要求的技术问题。
用于目标识别神经网络终端运行方法装置

[发明专利]一种获取仪表中心点方法-CN201810852790.4有效
发明人：邓宏平;汪俊锋;程炳权;刘罡 -专利权人：安徽慧视金瞳科技有限公司
申请日： 2018-07-30 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种获取仪表中心点方法，涉及仪表检测技术领域。本发明包括如下步骤：S01：得到一张仪表图片；S02：根据表盘的外框标记关键点；S03：判断标记点的数量是否大于等于6；S04：拟合椭圆并计算椭圆中心点；S05：判断结果是否符合要求，若是，则确定得到最佳仪表中心点；若否，则修改部分标记点，并重复循环步骤S04。本发明通过过人工标记关键点结合软件计算得出仪表盘中心点，并进行软件自动的检测拟合椭圆的中心点位置是否符合仪表盘中心点的要求，结合人工检测进行识别，仪表中心点获取误差小、稳定性高、效率高。
一种获取仪表中心点方法

[发明专利]基于图像的位置确定-CN201910298865.3有效
发明人：布赖恩·麦克伦登 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2014-10-31 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：提供了基于图像的位置确定。例如，一个或多个计算设备120、130、140接收位置的图像510。处理所述图像以识别所述图像中的一个或多个特征520、530。所述一个或多个计算设备可以访问识别多个特征以及相关联的位置的预存储的几何结构数据。通过将所识别的一个或多个特征与预存储的几何结构数据相比较，确定匹配位置。
基于图像位置确定

[发明专利]限高画面变形检测方法和系统及车辆-CN202011505558.7在审
发明人：胡金鑫;丁孙玮;刘晖 -专利权人：上海影创信息科技有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种限高画面变形检测方法和系统及其具有AR功能的车辆挡风玻璃，包括：具有AR功能的车辆挡风玻璃通过摄像头获取具有AR功能的车辆挡风玻璃前方的实时的现实环境的图像，得到车辆前方现实图像；通过车辆内部的摄像头拍摄车辆挡风玻璃实际显示的图像，得到挡风玻璃实际显示现实图像；从所述挡风玻璃实际显示现实图像中，识别得到预设对象，并获取得到预设对象的宽高比例；若预设对象的宽高比例与标准比例的差值大于第一阈值，则认为车辆前方现实图像被篡改；若预设对象的宽高比例与标准比例的差值小于等于第一阈值，则认为车辆前方现实图像没有被篡改。本发明能够发现车辆挡风玻璃实际现实的图像的变形篡改。
画面变形检测方法系统车辆

[发明专利]增强现实深度手势网络-CN201980038758.5在审
发明人： D·B·李 -专利权人：奇跃公司
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：一种用于使用随机森林模型识别手势的计算机实现的方法包括训练随机森林模型。该方法还包括获取图像数据。该方法还包括对来自图像数据的多个像素进行聚类以生成多个聚类。此外，该方法包括使用拒绝级联来分析该多个聚类以生成多个所选择的候选。另外，该方法包括使用来自随机森林模型的分类决策树来分析该多个所选择的候选。该方法还包括使多个所选择的候选骨架化以生成一维加分支手模型。该方法还包括使用来自随机森林模型的回归决策树来分析该一维加分支手模型。
增强现实深度手势网络

[发明专利]用于生成图像特征点的二进制描述符的架构-CN202010216711.8在审
发明人：戈皮·尼拉;迪潘·库马尔·曼德尔;古佩特·S·卡尔西;普拉山特·拉达;奥姆·J·奥马尔;阿尼鲁德·蒂亚加拉扬;斯里瓦特萨瓦·詹迪亚拉 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本公开提供了用于生成图像特征点的二进制描述符的架构。一种图像处理设备的实施例包括用于以下操作的技术：从本地存储器外部提取特征点数据集；将三个或更多个提取的特征点数据集本地存储在本地存储器中；为每个提取的特征点数据集计算取向信息；与第二特征点数据集的提取和在本地存储器中的本地存储并行地基于计算出的取向信息和本地存储的第一特征点数据集计算第一描述符信息；以及与第一描述符信息的计算并行地基于计算出的取向信息和本地存储的第二特征点数据集计算第二描述符信息。公开并要求保护了其他实施例。
用于生成图像特征二进制描述架构

[发明专利]网络翻拍照片的检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010127392.3在审
发明人：徐国诚 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络翻拍照片的检测方法、装置、计算机设备及存储介质，应用于图片识别技术领域，用于解决现有技术识别视频或照片是否为翻拍的误识别率高的技术问题。本发明提供的网络翻拍照片的检测方法包括：接收到待识别的图片或者视频时，提取所述图片的傅里叶特征值或者提取所述视频的视频帧图片的傅里叶特征值；根据提取的所述傅里叶特征值生成所述图片或者所述视频帧图片的傅里叶特征图谱；通过预先训练好的目标检测模型识别所述傅里叶特征图谱中的峰值变换点的个数；当识别的所述峰值变换点的个数至少为两个且至少两个所述峰值变换点呈对称分布时，判断所述傅里叶特征图谱对应的待识别的图片或者视频为翻拍。
网络翻拍照片检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]用于方向梯度直方图计算的硬件加速器-CN201880032159.8在审
发明人：艾什瓦尔雅·杜贝 -专利权人：德州仪器公司
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：在用于方向梯度直方图计算的硬件加速器(312)中，梯度计算组件(400)计算像素的梯度G
标识符方向角像素方向梯度直方图硬件加速器标识组件梯度计算角箱

[发明专利]用于内容检测的图像处理方法-CN201880012755.X在审
发明人： C·E·里金德斯 -专利权人：考吉森公司
申请日： 2018-02-19 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：一种用于内容检测的方法，所述方法由电子处理单元基于图像或数字视频图像流来执行，所述图像由所述视频流的单个帧或帧序列来定义，目的是增强并接着隔离表示要标识的内容的频域信号，并相对于所述图像或所述视频流内的所述内容减少或忽略频域噪声，包括以下步骤：从所述视频流的对应单个帧或对应帧序列获得数字图像或数字图像序列，所有的数字图像在空间域中被定义；选择一对或多对稀疏区域，每对稀疏区域覆盖所述单个帧的至少一部分或所述帧序列的至少两个帧，每对稀疏区域生成特征，每个区域由两个空间数据序列定义；通过以下方式将所选择的特征变换成频域数据：对于每个区域，通过L变换的2D变型来组合所述两个空间数据序列，改变每个区域的频域数据的传递函数、形状和方向，因而为所述特征的每一者生成经标准化的复向量；组合所有所述经标准化的复向量以定义要标识的所述内容的模型，能用作给内容分类器的输入。优点在于，当前检测方法被赋予更好的输入数据、更快的计算，以及尤其是生成捕捉视频流中的时间数据的模型的大大增加的能力。
视频流稀疏区域单个帧帧序列空间数据内容检测数字图像图像向量标准化电子处理单元数字视频图像数字图像序列传递函数内容分类内容减少频域数据频域信号时间数据特征变换图像处理序列定义变型成频域空间域频域噪声捕捉隔离检测覆盖赋予

[发明专利]一种基于BIM智能提取放样特征点的方法-CN201610097474.1有效
发明人：许德昌;陈辉;王传宝 -专利权人：北京九碧木信息技术有限公司
申请日： 2016-02-23 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明提供一种基于BIM智能提取放样特征点的方法，按以下步骤实施：步骤1、选中任意BIM模型进行高亮显示；步骤2、获取被选中BIM模型中所有三角面的法线和组成所有三角面的顶点的坐标值(Xi，Yi，Zi)；步骤3、判断相邻有公共边的两个三角面是否在同一个平面上，新建记录面保存共面的三角面，依次遍历所有三角面，将共面的三角面分别保存在对应的记录面中；步骤4、判断记录面形状是否为圆，若为圆取圆心为该模型特征点，否则取该模型的顶点为特征点。本发明适用于基于BIM模型智能提取放样特征点，能简化现有技术的复杂操作，进而大幅度提高施工放样效率，最终达到保证施工质量的同时减少施工时间和成本。
一种基于 bim 智能提取特征方法

[发明专利]尺度空间高斯金字塔构建方法-CN201810255404.3在审
发明人：刘小英 -专利权人：刘小英
申请日： 2018-03-23 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明公开了尺度空间高斯金字塔构建方法，涉及图像尺度变化方法，具体包括以下步骤：S1，图像预处理，包括灰度变化、边缘锐化、亮度调整；S2，尺度归一化处理；S3，对图像做不同尺度的高斯模糊。S2采用高斯差分金字塔进行尺度归一化。本发明能够有效构建出数据量较小的尺度空间，进而有效计算出特征方向，提高图像检测的精度。
尺度空间尺度归一化高斯金字塔高斯构建图像预处理边缘锐化灰度变化亮度调整特征方向图像尺度图像检测有效构建有效计算数据量金字塔尺度图像模糊

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