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]一种基于光场相机的多线索显著性提取方法-CN201610291249.1有效
  • 汪萌;张骏;杨勋;王丽娟;高隽;张旭东 - 合肥工业大学
  • 2016-04-29 - 2019-04-23 - G06K9/46
  • 本发明公开了一种基于光场相机的多线索显著性提取方法,包括:1利用Lytro光场相机采集真实场景中的五维光场数据,获取光场全聚焦图像、深度图像、焦点堆栈图像序列和多视角图像序列;2对全聚焦图像进行超像素分割,在不同光场图像上提取超像素对之间的色彩、位置和深度差异特征;3分别提取相邻焦平面图像和相邻视角图像的平均光流特征,计算聚焦流差异特征和视角流差异特征;4将色彩、深度、聚焦流和视角流差异特征加权求和,并将位置差异特征作为权重,获得多线索初始显著结果;5优化初始显著结果,获取光场相机的多线索显著性。本发明能解决当前二维或三维显著性提取方法无法获取和使用视觉多线索的缺陷,有效提高复杂多变场景下的图像显著性提取的精度。
  • 一种基于相机线索显著提取方法
  • [发明专利]一种基于正负广义最大池化的行人识别方法-CN201610024377.X有效
  • 孙锐;张广海;高隽;张旭东 - 合肥工业大学
  • 2016-01-13 - 2019-01-11 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于正负广义最大池化的行人识别方法,包括:对采集的交通视频进行预处理,获得需要的训练样本图像,利用基于梯度的HOG局部描述符提取训练样本图像的局部特征,并通过由空间聚集受限玻尔兹曼机组成的深度分层编码方法对局部特征进行编码,形成训练样本的特征编码向量,再采用正负广义最大池化方法得到高层图像特征表示向量,将获得的特征数据输入支持向量机分类器,完成训练;对待测的行人图像进行预处理,得到测试样本,用同样的方式获得测试样本的特征表示向量;将测试样本的特征表示向量输入训练完成的支持向量机分类器,识别测试图像为行人还是非行人。本发明能提高行人识别的准确率,增强行人识别算法的鲁棒性。
  • 一种基于正负广义最大行人识别方法

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