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[发明专利]一种基于深度神经网络的停车系统及其工作流程-CN201910139507.8在审
发明人：吴俊宏;张庆陵;张标标 -专利权人：浙江远图互联科技股份有限公司
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的停车系统及其工作流程，涉及停车领域，要解决的是现有停车场管理效率低的问题。本发明包括图像预处理模块、数据库和辅助导航模块，所述图像预处理模块分别与图像采集模块和车牌分割模块相连，车牌分割模块与深度神经网络模块相连，深度神经网络模块与辅助导航模块相连，图像预处理模块、车牌分割模块、深度神经网络模块和辅助导航模块均与数据库相连。本系统将图像算法和人工智能算法结合，实现智能化管理，可用于要求复杂精确停车导航的停车场中，有效提高停车场管理效率；本系统还能改进传统停车场存在的停车导航问题，对停车需求较高的当今社会，能够提高停车效率，实现精准化停车。
一种基于深度神经网络停车系统及其工作流程

[发明专利]自适应体散射模型的freeman/特征值分解方法-CN201710328382.4有效
发明人：侯彪;焦李成;郑伟伟;王爽;马晶晶;马文萍;冯婕;张小华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-05-11 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应体散射模型的freeman/特征值分解方法。解决了极化SAR图像分解中的体散射分量过估计和产生负功率像素点的技术问题。分解过程为：输入极化SAR图像数据矩阵；精致Lee滤波，消除斑点噪声；计算极化方位角θ，得出交叉极化散射模型，并进行方位角补偿；通过极化方位角得到新相位差NPD，依NPD判断目标处在城市区域还是自然区域；构建改进的自适应散射模型；确定新相位差NPD阈值，判断目标所处的区域；用Pd,Pv,Ps三种散射功率分布合成RGB图像输出。本发明采用的自适应体散射模型，能够适应不同的地物特征，尤其在城市区域，分解结果更准确，可应用于极化SAR目标的识别与分类。
自适应散射模型 freeman 特征值分解方法

[发明专利]基于服装的轮廓形状跟踪实现衣服款式识别与推荐的方法-CN201610415026.1有效
发明人：夏帆;刘翔;谢锋 -专利权人：浙江理工大学;北京吉芬时装设计股份有限公司
申请日： 2016-06-14 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于服装的轮廓形状跟踪实现衣服款式识别与推荐的方法，包括如下步骤：(1)依据图像识别分色字典，对服装图片进行色彩标记的处理，得到处理后的服装填充图片；(2)依据图像识别分色字典，对所述步骤(1)处理后的服装图片进行识别处理，完成对服装品类的对应标记；(3)对所述步骤(2)处理后的服装图片采用轮廓跟踪，得到服装的轮廓特征值；(4)依据轮廓搭配，对所述步骤(3)处理后的服装图片和所述步骤(2)得到的服装品类标记按关联规则进行服装的推荐。本发明针对智能服装搭配领域中的缺陷，从服装的品类和服装版型相结合分析的角度实现服装搭配的推荐，实现了无需人工干预的智能推荐。
基于服装轮廓形状跟踪实现衣服款式识别推荐方法

[发明专利]即时电力数据处理方法-CN201910022892.8在审
发明人：王龙 -专利权人：王龙
申请日： 2019-01-10 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种即时电力数据处理方法，该方法包括使用一种即时电力数据处理系统来即时处理电力数据，所述即时电力数据处理系统包括：数据记录设备，设置在电子式电能表内，包括数据接收单元和数据发送单元，用于在接收到特征报警命令时，将当前电能读数和当前时刻作为一条备份记录一起发送给电能管控中心；全彩摄像机，设置在电子式电能表的附近，用于对电子式电能表当前环境进行全彩式摄像操作，以获得相应的全彩环境图像；自动滤波设备，与所述全彩摄像机连接。本发明的即时电力数据处理系统安全可靠、设计紧凑。
即时电力数据处理方法

[发明专利]样本图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202010218983.1在审
发明人：郭冠军 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本公开实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种样本图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质，其中，样本图像处理方法包括：获取预定数量的属于预定图像类别的样本图像；接着，确定各样本图像分别对应的各图像特征，并根据各样本图像分别对应的各图像特征，确定各样本图像分别对应的目标图像类别；接着，针对每一样本图像，当基于预定图像类别与每一样本图像的目标图像类别，确定每一样本图像为噪声样本图像时，滤除每一样本图像。本公开实施例的方法，不仅能够高效地对噪声样本图像进行筛选与清理，极大减少筛选图像噪声样本图像所耗费的人力成本，而且利于训练基于卷积神经网络的分类模型，便于提高分类模型的分类准确性。
样本图像处理方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]即时电力数据处理系统-CN201910022878.8在审
发明人：王龙 -专利权人：王龙
申请日： 2019-01-10 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种即时电力数据处理系统，包括：数据记录设备，设置在电子式电能表内，包括数据接收单元和数据发送单元，用于在接收到特征报警命令时，将当前电能读数和当前时刻作为一条备份记录一起发送给电能管控中心；全彩摄像机，设置在电子式电能表的附近，用于对电子式电能表当前环境进行全彩式摄像操作，以获得相应的全彩环境图像；自动滤波设备，与所述全彩摄像机连接。本发明的即时电力数据处理系统安全可靠、设计紧凑。为防止不法份子篡改电能数据，在紧急情况下将当前电能读数和当前时刻作为一条备份记录一起发送给电能管控中心，从而能够有效恢复被篡改的电能数据。
即时电力数据处理系统

[发明专利]一种数字图像处理方法-CN201911341099.0在审
发明人：刘国旭 -专利权人：潍坊科技学院
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种数字图像处理方法，采用的步骤包括：获取目标图像；在目标图像中获取多个特征点，对于每个特征点进行特征点分类辨识，生成基于特征点类别的多张相同图像；根据不同的特征点分类，将分类图像分别进行多种图像预处理，形成多张不同类型的待校正图像；根据图像预处理分类以及特征点分类对所述待校正图像进行图像校正，以生成校正图像；合成若干校正图像进行图像复原，输出处理后的图像，通过上述方式，可以优化的对图像或视频图像的处理，以克服现有技术中存在的对图像和/或视频图像进行处理时占用内存资源过多，并且处理效率不高的缺陷，可以快速进行对图像的色彩处理。
一种数字图像处理方法

[发明专利]基于特征一致性的干扰轮廓滤除方法和系统-CN201911149788.1在审
发明人：牛红闯;姚毅;张见;戚涛;郭慧 -专利权人：凌云光技术集团有限责任公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于特征一致性的干扰轮廓滤除方法和系统，包括：计算图像中全部轮廓的检测特征值，其中，检测特征值包括轮廓的周长或面积；将检测特征值进行归一化处理，得到各个轮廓相对于图像轮廓的检测参考值；从检测参考值中选取众数，作为检测标准值；将检测标准值进行反归一化处理，得到目标标准值；根据目标标准值，遍历图像中全部轮廓，并滤除干扰轮廓。本申请能够获取到目标轮廓与图像整体之间的检测参考值，根据该检测参考值获取到目标轮廓的的目标标准值，因此，本申请并不局限于相机与待拍摄图像之间的距离或角度，当拍摄距离或拍摄角度出现一定偏差而获取到图像时，仍然能够将其中的干扰轮廓进行滤除，增加了本申请的自适应性。
基于特征一致性干扰轮廓方法系统

[发明专利]一种实时图像处理分析方法-CN201811144431.X在审
发明人：赵猛;张弘弢 -专利权人：北京利络科技有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种实时图像处理分析方法，包括以下步骤：S1、无线交换机通过无线网络接收待处理的图像信息以及处理指令；S2、图像处理单元根据处理指令对图像信息进行处理分析，且处理分析过程结合参考图像存储单元中存储的参考图像进行，并将分析结果发送至图像处理单元储存；S3、显示输出单元根据处理指令将分析结果进行输出显示。本发明的实时图像处理分析方法，通过预设的参考图像使得图像的处理分析过程更加的实时快速，以及通过针对处理算法的优化能够更加准确的实现图像的处理分析。
一种实时图像处理分析方法

[发明专利]基于非线性主分量分析从图像序列中分离图像信息的方法-CN201611164162.4有效
发明人：喻春雨 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-12-15 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非线性主分量分析从图像序列中分离信息的图像降噪方法；取相对静止的场景图像一组；基于盲源分离(Blind Source Separation,BSS)原理，将图像信息和图像噪声视为每幅图像的组成分量；图像信息是稳定而图像噪声是随机的，这个特点使图像序列中每幅图像视为图像信息分量和图像噪声分量的一种组合；利用非线性主分量分析(nonlinear Principal Component Analysis,NLPCA)的非高斯性判断使图像信息和图像噪声分开，输出分量中标准方差最大的即为图像信息分量。该方法不需要噪声先验信息，即将降噪后的图像信息提取出来，提取效率随图像序列中图像数量和图像噪声强度的增加而提高，也将随盲源分离(BSS)的技术改进而提高，是一种实用且有潜力的图像降噪方法。
基于非线性分量分析图像序列分离信息方法

[发明专利]除噪方法、装置、计算机设备、存储介质及模型训练方法-CN201911249594.9在审
发明人：周康明;杭金婷 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种噪声样本的除噪方法、装置、计算机设备、存储介质及模型训练方法，首先，获取噪声样本序列及所述噪声样本序列所对应的第一标签数据；接着，通过转移矩阵对所述第一标签数据进行修正，得到修正后的第二标签数据，提升标签数据的准确率；从而根据所述噪声样本序列、所述第一标签数据以及所述第二标签数据，通过条件变分自编码器模型生成标签正确的样本序列，进一步提升准确标签样本在噪声样本序列中的比例，从而提升模型的准确性。
方法装置计算机设备存储介质模型训练

[发明专利]具有目标明确的预处理的图像分析处理-CN201880044907.4在审
发明人： S·勒诺;J·E·M·梅纳特;S·比朔夫 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：用于识别在输入图像(2)中的特征(21)或对象(22)的系统(1)，其包括至少一个构造为KI模块的预处理模块(3)，所述预处理模块构造用于借助参数化的内部的处理链(31)由所述输入图像(2)产生至少一个中间图像(4，4a，4b)，以及所述系统包括至少一个分析处理模块(5，a，5b)，所述分析处理模块构造用于识别(51，51a，51b)在所述中间图像(4)中的所期望的特征(21)或对象(22)。用于训练根据权利要求1至12中任一项所述的系统(1)的方法(100)，其具有以下的步骤：*将多个学习输入图像(9，2)输送(110)给所述系统(1)，*将由所述分析处理模块(5)对所述每个学习输入图像(9，2)所提供的结果(10，51)与用于所述结果(10，51)的学习值(11)比较(120)；将所述结果(10)与所述学习值(11)的偏差(12)反馈(130)到所述预处理模块(3)的输入端(32)中，和/或借助减小(150)所述偏差(12)的目标来调整(140)所述预处理模块(3)的内部的处理链(31)的参数。所属的计算机程序产品。
具有目标明确预处理图像分析处理

[发明专利]一种荔枝虫害监测识别系统和监测识别方法-CN201910967814.5在审
发明人：杨娟;邱文杰;叶进;李平;钟敏芝;陈新全;徐炯志;胡亮青;何华光;宋玲;陈燕 -专利权人：广西大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明为一种荔枝虫害监测识别系统和监测识别方法。本系统计算机服务器内设置有害虫识别模块、匹配判断模块和含纹理、颜色、轮廓和背景特征库的害虫特征数据库。匹配判断模块将匹配判断结果传送到用户手机。本监测识别方法，先建立害虫识别模块，对用户拍摄的照片进行图像处理，得到纹理、颜色、轮廓和背景特征图。对4种特征图分别提取特征值并简化为字符串的指纹，发送给害虫特征数据库。之后进行实时监测，用户实时拍摄害虫照片，按建库的相同方法处理得到4种特征指纹，与害虫特征数据库中所存的指纹相对照，匹配度最大的即为可能的害虫。本法识别荔枝害虫以及时采取防治措施，保证荔枝的产量和品质，且数据库可不断完善充实，便于使用。
害虫特征数据库匹配判断荔枝背景特征害虫识别监测识别纹理指纹系统计算机虫害监测实时监测识别系统特征指纹图像处理用户实时用户手机匹配度特征图字符串拍摄建库服务器数据库防治保证

[发明专利]一种面向多语种自然场景文本检测与识别的系统及方法-CN201911047956.6在审
发明人：苏统华;杨超杰;王忠杰;涂志莹;徐晓飞 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多语种自然场景文本检测与识别的系统及方法，所述系统包括文本检测模块、字符识别模块、语种判定模块，文本检测模块负责对于文本区域的检测功能，字符识别模块负责对于各类字符的识别功能，语种判定模块负责对于字符语种判定的功能；所述方法包括文本检测、字符识别、语种判定步骤。本发明可以实现多种不同语言的文本图像的检测与识别，使用的网络模型只需要修改部分就可以扩展到新的语言。本发明采用端到端的方法能够减少中间步骤数据的标注过程、频繁的数据的输入和输出，大大节省成本。本发明采用了改进的FPN算法，具有很好的鲁棒性，采用了空间转换层结合LNMS的方法预测候选框，能够有效地提高预测框的准确度。
文本检测语种字符识别模块判定模块判定空间转换层准确度网络模型文本区域文本图像中间步骤自然场景字符识别多语种候选框鲁棒性有效地检测预测算法语言标注输出改进

[发明专利]基于自适应引导滤波的指静脉图像增强方法-CN201611014348.1有效
发明人：王华彬;曹伟;石军;余锐;万秀文;陶亮 -专利权人：安徽大学
申请日： 2016-11-18 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： G06K9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应引导滤波的指静脉图像增强方法，本申请针对原始的引导滤波器的不足，在不改变引导滤波的线性复杂度的情况下，基于边缘检测算子，提出了新的局部自适应的加权引导滤波方法。在对比度，清晰度和局部结构相似度这三个客观图像质量指标上，本申请的方法增强后的图像质量要优于基于引导滤波的增强算法，识别实验表明，本方法在识别率上也占优，充分说明了基于自适应引导滤波指静脉增强方法的有效性。
基于自适应引导滤波静脉图像增强方法