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[发明专利]基于机器学习及多光谱影像的林木火灾受损信息提取方法-CN202310978722.3有效
发明人：叶江霞;崔中耀;赵爽;全文斌 -专利权人：西南林业大学
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明涉及基于机器学习及多光谱影像的林木火灾受损信息提取方法，属于图像处理技术领域，包括：将获取的数据经过处理后进行受损林木光谱特征提取和受损林木纹理特征提取；采用平均不纯度减少方法进行特征重要性评价，并通过OOB误差进行最优特征参数的确定，得到最优的特征子集；通过最优的特征子集为基础分别建立支持向量机分类模型、K最邻近分类模型和随机森林分类模型，再以此提取林木受损信息并绘制样地林木受损程度类别实测区域与预测受损木的空间分布格局图。本发明多光谱无人机具有地面分辨率高、对植被健康程度敏感、操作灵活等特点，可快速获取过火区域的高空间分辨率影像。
基于机器学习光谱影像林木火灾受损信息提取方法

[发明专利]一种基于神经网络的服装图案纹理识别方法与系统-CN201910375032.2有效
发明人：胡玉琛;吴磊彬;林博 -专利权人：上海宝尊电子商务有限公司
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络的服装图案纹理识别方法与系统，包括图像特征提取网络、服装位置特征提取网络、纹理特征提取模块、服装位置回归模块以及图案纹理预测模块。其优点表现在：对图像中服装的具体位置给出判断，并将服装的具体位置内容作为ROI输入神经网络可以极大地排除背景的干扰，提高识别的准确率；利用本系统分析当前时尚服装界的流行元素，从而分析出当前的时尚潮流趋势，同时本系统也可以为时装设计师提供设计灵感，帮助设计师设计出迎合消费者心理的服装产品，提高消费者的认知度与满意度；利用本系统每分钟能完成700‑800张图像帧的数据标注，效率得到了极大的提高；利用本系统识别准确率提高了约20个百分点。
一种基于神经网络服装图案纹理识别方法系统

[发明专利]基于改进多尺度采样的灰度图像识别方法、装置及设备-CN202310697241.5在审
发明人：张恩享;朱耿峰;李海建;邓安洲;邓巍;赵勇;陈晓旭;汪臻;李冲;刘腾飞;张轶东 -专利权人：西安热工研究院有限公司;华能格尔木光伏发电有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进多尺度采样的灰度图像识别方法、装置及设备，该识别方法包括以下步骤：灰度图像纹理特征提取、多尺度采样处理、投影特征描述、灰度图像三维空间映射处理、融合映射结果的灰度图像识别误差拟合。本发明能够提取灰度图像的纹理特征，有助于对光伏组件EL检测的图像进行分析；通过多尺度采样处理能够提高图像的特征提取效果，提高识别准确性；通过投影特征描述能够描述不同尺度下的投影特征，有助于提取更多有用信息；通过灰度图像三维空间映射处理和融合映射结果的灰度图像识别误差拟合能够提高图像质量，降低识别误差；可实现对光伏组件EL检测中灰度图像的有效识别，且准确率高，具有较高的应用价值。
基于改进尺度采样灰度图像识别方法装置设备

[发明专利]一种基于高光谱的香蕉枯萎病叶片表型纹理提取方法-CN202310397686.1在审
发明人：陈家政 -专利权人：岭南现代农业科学与技术广东省实验室
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱的香蕉枯萎病叶片表型纹理提取方法，特别是在病害初期叶片显黄时的表型纹理提取方法。本发明的实现功能包括特征光谱图像预处理、纹理计算两个部分。在特征光谱图像预处理部分主要针对香蕉枯萎病相关的特征光谱图像进行图像预处理，从图像中提取出香蕉叶片的位置；纹理计算部分主要对提取出叶片位置后的特征光谱图像进行滤波、梯度计算、不同波段图像融合等处理，最终得出真实的叶片表型纹理信息。与普通彩色图像提取纹理特征的方法相比，本发明方法通过高光谱相机在两种特征波段下提取的纹理特征做融合运算，比普通相机更能反映真实的香蕉叶片纹理，为后续的视觉识别判断病害提供表型信息支持。
一种基于光谱香蕉枯萎病叶片表型纹理提取方法

[发明专利]图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质-CN202310555754.2在审
发明人：张毅;党玉涛 -专利权人：首都医科大学宣武医院
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取目标对象的胸部图像数据、与目标对象的肺部相关的目标偏好特征，以及胸部图像数据对应的目标影像特征；对胸部图像数据进行纹理特征提取，得到多个纹理特征；从多个纹理特征中，筛选出与预设的独立预测因子中目标纹理因子对应的目标纹理特征；根据目标偏好特征、目标影像特征和目标纹理特征，分别在预设的列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定多个单项评分值；将多个单项评分值之和作为总分值，结合列线图的总分刻度线与概率预测刻度线之间的对应关系，得到预测结果。
图像处理方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]图像弱纹理特征提取方法及装置、设备、存储介质-CN202310060360.X有效
发明人：高红霞;李日红;陈勇翡;曲连伟;杨伟朋 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种图像弱纹理特征提取方法及装置、设备、存储介质，通过将待检测图像划分成若干图像子块；基于剪切小波变换算法对每个图像子块进行特征提取，获得每个图像子块的子纹理特征；将所有图像子块的子纹理特征进行组合，获得待检测图像的全图纹理特征；能够快速且准确地提取出弱纹理特征，进而提高图像识别或缺陷检测的分类效率和精确度。
图像纹理特征提取方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于联邦学习的表面材质触觉纹理特征获取方法-CN202310670008.8在审
发明人：张利平;李晓萌;马靖凯;刘国红;孙立悦;何金其 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明适用于触觉互联网技术领域，提供了一种基于联邦学习的表面材质触觉纹理特征获取方法，包括以下步骤：进行联邦学习；基于深度学习的图像特征提取方法，利用残差网络模型ResNet提取表面触觉图像的特征；联邦学习与堆栈式自动编码SAE结合提取触觉纹理特征，并选用平均联邦学习算法进行参数更新；联邦学习与门控循环网络GRU结合获取触觉纹理特征，并选用平均联邦学习算法进行参数更新；在训练结束后保存所有模型参数，最后通过映射模型获取触觉纹理特征并通过解码器重构触觉纹理信号。本发明解决了触觉互联网中由于用户数据量不足带来的模型性能退化问题，同时不需要用户将原始数据进行传输，从而保护用户的隐私和数据安全。
一种基于联邦学习表面材质触觉纹理特征获取方法

[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011606881.3有效
发明人：宋希彬;周定富;方进;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司;百度(美国)有限责任公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本公开提出了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等人工智能领域，具体实现方案为获取待识别图像，并提取所述待识别图像的图像特征；对所述图像特征进行降维处理，以得到降维图像特征；对所述降维图像特征在特征提取通道上进行增强，以获取第一增强图像特征；对所述降维图像特征在像素上进行增强，以获取第二增强图像特征；基于所述第一增强图像特征和所述第二增强图像特征，获取所述待识别图像的纹理类型。本公开中通过对图像特征进行两个方面的增强以及融合，强化了图像特征的表达能力，进而提高了图像的纹理类型识别准确率。
图像识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于视觉感知与排序驱动的纹理相似性判别方法-CN202310487028.1有效
发明人：董兴辉;汪卫博 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：基于视觉感知与排序驱动的纹理相似性判别方法，包括纹理图像对进行预处理，使用Siamese网络提取特征，抽取骨干网络输出的4个特征，利用Bilinear Pooling方法计算高阶统计信息，将两个图像的高阶统计信息在第二维上进行拼接，提取横向信息，将特征向量第一维进行拼接，用一个全连接网络模型进行预测，使用随机梯度下降算法和反向传播算法训练模型，使用基于排序的质量评估驱动方法作为损失函数。本发明充分模拟了人类的感知方式，能够学习出与人类具有一致性的相似性判断能力，充分考虑排序信息和尺度信息，促进视觉感知启发的纹理相似性度量模型充分学习人类感知范式，极大地提高了模型与人类判断的一致性。
基于视觉感知排序驱动纹理相似性判别方法

[发明专利]三维模型中螺纹特征及参数的快速识别提取方法-CN201911186436.3有效
发明人：刘屹冬;柳伟 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：一种三维模型中螺纹特征及参数的快速识别提取方法，通过对B‑rep(边界表示)模型进行预处理以去除其中所包含的虚边，获得工程面的集合，然后对工程面上的各个模型边进行环搜索并判断是否为种子环以得到种子环的集合，再对种子环的非基面一侧的面‑边图进行遍历，得到该特征的所有模型边和顶点，去除其中包含的虚顶点，获得该特征中工程边的集合，最后通过逐一判断集合中的工程边是否为螺纹线并提取得到其对应的螺纹特征。本发明实现了三维模型中螺纹特征的快速识别和参数的快速提取。
三维模型螺纹特征参数快速识别提取方法

[发明专利]一种鲜烟叶素质识别方法-CN202310299459.5在审
发明人：过伟民;李俊营;王爱国;张艳玲;阎海涛;徐嫱;常栋;张富生;张迪 -专利权人：中国烟草总公司郑州烟草研究院;河南省烟草公司平顶山市公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明涉及一种鲜烟叶素质识别方法，属于鲜烟叶素质识别领域，利用校正后的烟叶数据构建卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行训练，利用训练好的卷积神经网络模型对待识别的鲜烟叶的烟叶素进行识别。利用卷积神经网络捕捉烟叶图像数据中的叶片颜色、纹理和局部斑点等特征，根据提取的特征来识别烟叶的成熟度、发育程度、含水率和烟叶部位。利用卷积神经网络能够更加准确地识别烟叶的素质，利用本发明的识别方法，不再需要人为识别，节省了人力且提高了效率。
一种烟叶素质识别方法

[发明专利]医疗图像纹理特征提取方法、装置及应用-CN202310453119.3有效
发明人：张旷;李壮;余纳诗;杨啸天;傅亦婷;周华健;方震宇;许振影 -专利权人：浙江一山智慧医疗研究有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本方案提供了一种医疗图像纹理特征提取方法、装置及应用，该方案在二维医学影像上随机选取起始点和终止点，在每个起始点和每个终止点之间构建得到多条直线轨迹，将每条直线轨迹分割为若干设定长度的轨迹段，设定二维医学影像上每个像素点的强度值为当前像素点的高度，基于当前轨迹段的轨迹时间、轨迹速度、坡度百分比计算当前轨迹段的轨迹段功率和轨迹段能量，取所有直线轨迹的轨迹功率的平均值作为第一努力特征，取所有直线轨迹的轨迹能量的平均值作为第二努力特征，以第一努力特征和第二努力特征作为所述二维医学影像的纹理特征，改变了传统的纹理特征的提取方法，仅用两个特征即可表征纹理特征。
医疗图像纹理特征提取方法装置应用

[发明专利]垃圾衍生燃料识别方法、校验方法、设备及存储介质-CN202310258985.7在审
发明人：包冬冬;陈海杰;伍杨;孙伟民;伍均贤;伍舒贤 -专利权人：深圳市绿环循环科技有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明属于识别技术领域，尤其涉及一种垃圾衍生燃料识别方法、校验方法、设备及存储介质。垃圾衍生燃料识别方法包括：获取所述垃圾衍生燃料的特征图像；对所述特征图像进行处理，得到所述特征图像的特征指纹标识；根据所述特征指纹标识生成所述垃圾衍生燃料的身份识别码；通过区块链平台对所述身份识别码进行识别，得到所述垃圾衍生燃料的关联信息。本发明利用垃圾衍生燃料的特征指纹标识和区块链技术实现对垃圾衍生燃料的标记，可以在不增加耗材的情况下提供可靠身份验证，有效的对垃圾衍生燃料进行标识和管理。同时，可以避免因垃圾衍生燃料生产导致的环境污染追责不清的问题。
垃圾衍生燃料识别方法校验设备存储介质

[发明专利]图像检测方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202211555821.2在审
发明人：向国徽;曾定衡;蒋宁;夏粉 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，用于提升图像检测的准确性。该方法包括：针对目标图像执行纹理特征提取操作，得到目标图像的初始纹理特征图；将目标图像的初始纹理特征图输入第一卷积模块，得到第一卷积层纹理特征；针对第一卷积层纹理特征执行第一通道融合操作，得到第一融合纹理特征；将第一融合纹理特征输入第二卷积模块，得到第二卷积层纹理特征；针对第二卷积层纹理特征执行第二通道融合操作，得到第二融合纹理特征；根据第二融合纹理特征进行特征检测操作，判断目标图像是否为伪造图像；其中，第一卷积模块包含第一卷积核，第二卷积模块包含第二卷积核，且第一卷积核与第二卷积核的尺寸不同。
图像检测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]纹理特征提取方法及相关设备-CN202310159038.2在审
发明人：王亭;兰荣华;张青;唐浩 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司;成都京东方智慧科技有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本申请提供一种纹理特征提取方法及相关设备，通过按照预设的矩形邻域对待处理图像进行局部划分，得到多个子局部区域，再对多个子局部区域进行纹理特征提取，得到局部纹理特征，能够将待处理图像中某一部分的局部纹理特征突显出来，然后根据预设的圆形邻域对待处理图像进行全局划分，得到多个子全局区域，对多个子全局区域进行纹理特征提取，得到全局纹理特征，纹理特征的提取范围可以覆盖待处理图像，从而体现出图像内的感兴趣区域的微小特征，最后利用预设的权重信息，将局部纹理特征和全局纹理特征进行融合，得到纹理特征提取结果，可使待处理图像能够在一定程度上消除光照变化的影响，体现感兴趣区域的细节，从而保障纹理特征提取的稳定性。
纹理特征提取方法相关设备

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