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[发明专利]多信息融合台风强度估计算法及其装置和可读存储介质-CN202310145335.1在审
发明人： 尹鹏帅;夏昕;冯家莉;高彦;马玉龙;陈冬梅;万齐林 -专利权人：粤港澳大湾区气象监测预警预报中心（深圳气象创新研究院）
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多信息融合台风强度估计算法及其装置和可读存储介质，其算法包括S1、接收/获取待处理的台风卫星云图；S2、对台风卫星云图缩放得到初始图一，并根据台风眼中心位置切割台风卫星云图得到两个不同尺寸级别的初始图二和初始图三；S3、以预建立卷积神经网络处理初始图；其中，所述S3、以预建立的卷积神经网络处理初始图，包括：对初始图一、初始图二和初始图三分别做特征提取，得到图像特征；图像特征以通道注意力网络和空间注意力网络进行特征融合；以全链接层基于融合后的特征预测台风的强度。本申请具有提高台风估计业务自动化程度与精细化水平，并提供更好的台风初始化模型的效果。
信息融合台风强度估计算法及其装置可读存储介质

[发明专利]指纹增强方法、计算机可读存储介质及电子设备-CN202110317189.7有效
发明人： 尹鹏帅 -专利权人：深圳阜时科技有限公司
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种指纹增强算法，该方法包括：根据预设的多个尺度将待处理指纹图像分别进行空间池化得到多组格子；根据每一个格子中的所有像素的梯度值获取每一个格子的梯度直方图；根据每一个格子的梯度直方图对每一个格子的图像质量进行打分得到每一个格子的分数；根据每一尺度对应的所有格子的分数对每一组格子的图像质量进行打分得到每一组格子的分数；根据每一组格子的分数对待处理指纹图像的图像质量进行打分得到待处理指纹图像的质量分数；当待处理指纹图像的质量分数达到增强标准时，根据预设的指纹增强算法对待处理指纹图像进行增强处理得到增强指纹图像。本发明还提供了一种计算机可读存储介质和一种电子设备。
指纹增强方法计算机可读存储介质电子设备

[发明专利]指纹的污渍去除模型构建方法和指纹识别传感器-CN202011515112.2在审
发明人：姚毅;尹鹏帅 -专利权人：深圳阜时科技有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种指纹的污渍去除模型构建方法，该指纹的污渍去除模型构建方法包括：利用模拟污渍算法对同一样本指纹图像进行模拟运算构建出多幅不同的模拟污渍指纹图像；以及将所述多幅不同的模拟污渍指纹图像输入给卷积神经网络训练模型进行训练得到指纹的污渍去除模型。此外，本发明还提供一种指纹识别方法、指纹识别传感器及电子设备。上述指纹的污渍去除模型在识别带有污渍的指纹图像时，可以进行污渍去除从而恢复出指纹无污渍时的指纹图像，将污渍对指纹识别的影响较大程度地进行降低，从而提高了对带有污渍指纹识别的识别率。
指纹污渍去除模型构建方法指纹识别传感器

[发明专利]指纹识别方法、指纹识别传感器及电子设备-CN202011539104.1在审
发明人：陈子豪;尹鹏帅 -专利权人：深圳阜时科技有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种指纹识别方法，所述指纹识别方法包括：计算样本指纹图像和待验证指纹图像之间的实际旋转角和实际平移量；将所述样本指纹图像和所述待验证指纹图像的其中一者旋转所述实际旋转角及平移所述实际平移量使所述样本指纹图像和所述待验证指纹图像分别形成第一待配对指纹图像和第二待配对指纹图像；计算所述第一待配对指纹图像和所述第二待配对指纹图像的重叠区域；将所述重叠区域对应的第一重叠指纹图像和所述第二重叠指纹图像进行匹配运算得出验证结果。上述指纹识别方法通过对样本指纹图像和待验证指纹图像重叠区域的图像进行匹配识别，从而可以对狭小的指纹图像进行精准识别。此外，本发明还提供一种指纹识别传感器和电子设备。
指纹识别方法传感器电子设备

[发明专利]一种基于深度水平集学习的视杯视盘分割方法-CN202111292511.1在审
发明人：吴庆耀;陈健;谢方圆;尹鹏帅 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度水平集学习的视杯视盘分割方法，包括以下步骤：S1、将眼底图像输入U型神经网络中，U型神经网络输出图像中每一个像素的水平集函数值，相应的零水平集是目标物体的轮廓；S2、使用水平集损失函数计算U型神经网络的输出与真实标注之间的误差并更新U型神经网络参数，该损失函数中引入了轮廓长度约束和区域一致性约束，使神经网络能够习得满足先验知识的水平集；S3、训练两个U型神经网络分别对视盘和视杯进行分割。本发明实现了高精度的视杯视盘分割方法，能够有效应用于自动诊断视网膜疾病。
一种基于深度水平学习视盘分割方法

[发明专利]应用于窄条形指纹传感器的指纹识别方法及存储介质-CN202110194983.7有效
发明人：陈子豪;尹鹏帅;侯舒文;杨光兴 -专利权人：深圳阜时科技有限公司
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种应用于窄条形指纹传感器的指纹识别方法，包括将待识别指纹图像和模板指纹图像根据预设增强算法进行增强处理得到增强待识别指纹图像和增强模板指纹图像；根据增强待识别指纹图像和增强模板指纹图像生成待识别骨骼图和模板骨骼图；分别获取待识别骨骼图和模板骨骼图上所有的点作为多个待识别关键点和多个模板关键点；根据预设匹配规则将多个待识别关键点中每一个待识别关键点与多个模板关键点中的一个模板关键点进行匹配，得到多对关键点对；根据预设的复合打分方式对每一对关键点对进行打分，得到每一对关键点对的分数；根据多对关键点对的分数输出待识别指纹图像的指纹识别结果。上述方法实现了对窄条形指纹准确识别的效果。
应用于条形指纹传感器指纹识别方法存储介质

[发明专利]窄条形指纹的识别方法、存储介质及电子设备-CN202110189381.2有效
发明人：杨光兴;尹鹏帅;陈子豪;侯舒文 -专利权人：深圳阜时科技有限公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种窄条形指纹的识别方法，该方法包括，根据预设的第一图像处理规则将多张不同的训练指纹图像处理为多组训练指纹组；将多组训练指纹组喂入多图融合分类网络得到预训练模型；根据预设的第二图像处理规则将多张不同的注册指纹图像处理为多组注册指纹组；将多组注册指纹组喂入加载了预训练模型的多图融合分类网络得到目标模型，加载了目标模型的多图融合分类网络能够识别出每一张注册指纹图像的注册手指ID；将一组待识别指纹组输入加载了目标模型的多图融合分类网络得到待识别指纹图像的待识别手指ID；根据待识别手指ID和多个注册手指ID得出待识别指纹图像的识别结果。本申请解决了窄条形指纹尺寸过小不易识别的问题。
条形指纹识别方法存储介质电子设备

[发明专利]窄条形指纹的识别方法、存储介质及电子设备-CN202110197747.0在审
发明人：杨光兴;尹鹏帅;陈子豪;侯舒文 -专利权人：深圳阜时科技有限公司
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种窄条形指纹的识别方法，该方法包括，根据预设的第一图像处理规则将多张不同的训练指纹图像处理为多组训练指纹组；将所述多组训练指纹组喂入多分类网络得到预训练模型；根据预设的第二图像处理规则将多张不同的注册指纹图像处理为多组注册指纹组；将多组注册指纹组喂入加载了预训练模型的多分类网络得到目标模型，加载了目标模型的多分类网络能够识别出每一张注册指纹图像的注册手指ID及特征向量；将一组待识别指纹组输入加载了目标模型的多合分类网络得到待识别指纹图像的待识别手指ID及特征向量；根据所述待识别手指ID及对应的特征向量和多个注册手指ID及对应的特征向量得出所述待识别指纹图像的识别结果。还提供了电子设备。
条形指纹识别方法存储介质电子设备

[发明专利]指纹识别模型构建方法、存储介质及计算机设备-CN202110083231.3有效
发明人：侯舒文;尹鹏帅;陈子豪;杨光兴 -专利权人：深圳阜时科技有限公司
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于Resnet与Triplet Loss的指纹识别模型构建方法，其包括，构建N组初始样本；利用Triplet Loss训练N组初始样本，得到N组训练样本；将N组训练样本输入至初始Resnet模型中对初始Resnet模型进行训练得到待测目标Resnet模型；将两组测试样本输入待测目标Resnet模型中进行计算得到两组图像特征量；利用预设算法计算两组图像特征量之间的最大的余弦相似度；判断最大的余弦相似度是否大于或者等于预设值；根据待测目标Resnet模型生成目标Resnet模型；或者，构建M组训练样本并将M组训练样本输入至待测目标Resnet模型中对待测目标Resnet模型进行训练。本申请还提供了一种存储介质和计算机设备。上述方法通过Resnet与Triplet Loss共同构建的指纹识别模型有效的解决了窄边指纹匹配识别的问题。
指纹识别模型构建方法存储介质计算机设备

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