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SURF算法和合并最大相似区域的视频前景分割方法-CN201610120770.9有效
  • 丁友东;于冰;黄东晋;谢志峰;吴兵;唐鹏斌;黄曦 - 上海大学
  • 2016-03-03 - 2019-04-02 - G06T7/194
  • 本发明涉及一种基于SURF算法和合并最大相似区域的视频前景分割方法,该方法针对亮度变化的静态场景视频设计了一种前景分割算法,包括四个步骤:(1)首先求取当前帧的梯度标记,然后对极小修正后的梯度图像进行标记分水岭变换,从而得到初始分割结果;(2)通过Surf特征点匹配操作及制定的规则确定当前帧的前景和背景标记;(3)根据区域最大相似度和区域标记对初始分割结果做区域合并;(4)如果结果不精确,采用基于区域标记交互式修改的方式对自动分割结果进行纠正。较之传统的视频分割方法,本发明提出的方法对光照变化及噪声等有较强的鲁棒性,在视频对象分割的精度、效率以及降低用户交互量上,都有一定的提高,具有工程应用价值。
  • 基于surf算法合并最大相似区域视频前景分割方法
  • [发明专利]去除前景检测结果阴影的方法及装置-CN201510679083.6有效
  • 李婵 - 浙江宇视科技有限公司
  • 2015-10-19 - 2019-03-08 - G06T7/194
  • 本发明公开了一种去除前景检测结果阴影的方法,包括:由输入的原始图像得到灰度图及前景检测图,获取灰度图中的阴影候选区,还包括:将灰度图去除背景得到前景灰度图,根据前景灰度图,在水平方向上计算各像素行的纹理统计特征值,在垂直方向上计算各像素列的纹理统计特征值;利用纹理统计特征值找到分割位置;在灰度图中分别计算分割位置两侧的阴影候选区与前景像素的比例,并从分割位置的两侧中选择比例较大的一侧作为阴影去除。本发明还公开了一种对应的装置。利用本发明的方法及装置,能够有效地降低前景检测结果中阴影的误检率,避免将非阴影区域误检为阴影区域,提高阴影识别准确率,从而有助于后续处理效率的提高。
  • 去除前景检测结果阴影方法装置
  • [发明专利]更新用于图像的背景减除的背景模型的方法和装置-CN201710329884.9有效
  • 约阿基姆·巴尔特森 - 安讯士有限公司
  • 2017-05-11 - 2019-02-05 - G06T7/194
  • 提供更新用于图像的背景减除的背景模型的方法和装置。该方法包括:接收图像,以及通过使用背景模型(240)执行背景减除来将图像中的区域(226)分类为前景。该背景模型包括针对图像中的每个像素(228)的背景样本(248、248b、248c、248d)的集合。背景样本的集合被布置在背景图像(242a、242b、242c、242d)的串列中。该方法进一步包括:将图像的被分类为前景的区域中的图像内容更换为串列中的背景图像中的对应区域的图像内容,以及通过重新布置各自指向串列中的背景图像之一的指针(244a、244b、244c、244d)的集合,来将图像添加到背景图像的串列中,使得指针之一改为指向该图像。
  • 更新用于图像背景减除模型方法装置

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