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]基于深度学习神经网络的图像去雾方法及系统-CN201711001504.5在审
  • 任航;宋玉龙;郭巳秋;刘博超 - 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
  • 2017-10-24 - 2018-03-02 - G06T5/00
  • 本发明公开一种基于深度学习神经网络的图像去雾方法及系统,方法包括将含雾图像输入到深度学习神经网络系统;深度学习神经网络系统对所述含雾图像进行特征提取,自主学习并提取雾相关特征;对含雾图像进行多尺度映射,在不同尺度下集中提取含雾图像的特征,形成特征图;对特征图上的每一个像素进行局部极值,并保持分辨率不变,得到处理后的图像;对处理后的图像进行非线性回归操作,得到初始透射率t(x);利用引导滤波器优化透射率,对所述处理后的图像进行图像平滑处理;计算大气光参数;根据初始透射率t(x)及大气光参数,恢复无雾图像。本发明在系统和现有去雾方法间建立了联系,在保证效率和易实现的基础上,比现有方法展现出了更好的去雾性能。
  • 基于深度学习神经网络图像方法系统
  • [发明专利]一种实时彩色目标跟踪方法-CN201710854844.6在审
  • 任航;宋玉龙;郭巳秋;刘博超 - 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
  • 2017-09-20 - 2018-02-02 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种实时彩色目标跟踪方法。该实时彩色目标跟踪方法包括以下步骤在粒子滤波框架下,选定目标模板,同时初始化粒子集;获取当前帧,通过状态转移模型,得到新的粒子集;提取目标颜色信息和运动信息,采用改进均值漂移算法对新的粒子集的每个粒子进行漂移,得到漂移后的粒子集;基于目标颜色信息和运动信息的融合,建立一个新的观测模型,并计算漂移后的粒子集的粒子权值;归一化所述粒子权值,并通过粒子的加权得到当前帧的状态。本发明提供的实时彩色目标跟踪方法能弥补粒子滤波计算量大的缺点,可抑制背景干扰,实现对目标稳定,实时的跟踪。
  • 一种实时彩色目标跟踪方法

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