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[发明专利]一种像素驱动的手机操作界面文本检测方法-CN201911266203.4有效
发明人：廖志梁;王道宁;陶亮;马壮 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：一种像素驱动的手机操作界面文本检测方法，包括以下步骤：1)手机操作界面图像生成；2)文本检测模型改进：3)基于投影法的检测框误差修正。本发明的像素驱动的手机操作界面文本检测方法，解决了目前手机操作界面文本标记数据匮乏的问题；生成的数据的位置，字体大小在一定范围内随机，用于训练可以提升模型的泛化性；针对ResNet50的输出重新设计了上采样层，提高了深层特征占比；针对手机操作界面场景几乎不存在角度偏移的情况，移除检测框回归部分的角度回归分支并对应地修改损失函数，提升网络收敛速度；基于投影法的检测框误差修正方法能够辅助校正纯色背景下的检测框偏差，尽可能地减少文字检测不全或空白区域较大等问题。
一种像素驱动手机操作界面文本检测方法

[发明专利]一种针对OLED屏幕像素采集的解析方法-CN201911302228.5有效
发明人：廖志梁;王道宁;陶亮;张明波 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种针对OLED屏幕像素采集的解析方法，包括以下步骤：(1)采集最高灰阶的图像，以矩阵形式保存；(2)对矩阵进行二值化操作，得到二值模板图；(3)对二值化模板图进行轮廓提取，得到所有子像素的轮廓，计算每个轮廓的质心；(4)当采集设备和成像方法确定时，根据RGB子像素的大小和排列方式确定解析模板；(5)对OLED屏幕R、G、B纯色分别采集，根据RGB模板和子像素位置进行计算，子像素的实际亮度取模板内亮度的最大值、平均值或和；(6)得到RGB解析后的子像素图。本发明使用轮廓中心和模板的方式进行子像素提取，提高了解析的精度；在镜头成像参数不变的情况下，子像素位置可重复利用，减少计算量。
一种针对 oled 屏幕像素采集解析方法

[发明专利]一种基于实验室的Wi-Fi场景还原方法及系统-CN202310448309.6在审
发明人：袁劲虎;柏松;张民;廖志梁 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于实验室的Wi‑Fi场景还原方法及系统，包括通过若干AP设备建立待采集的真实Wi‑Fi场景环境；数据采集单元采集工作信道的信令获取信令数据集；仿真还原处理单元对采集的信令进行过滤；并将过滤后的信令传输至设有数据发送单元、信号强度管理单元及天线单元的屏蔽室；数据发送单元根据信号强度，将过滤后的信令进行分组至信号强度分类池中；信号强度管理单元根据信令帧，将信号强度分类池中的信令通过通信通道传输；对通信通道内的信令进行信号强度调节至预设强度；天线单元将进行信号强度调节后的信令发送至屏蔽室内还原无线网络环境；本发明可以实现Wi‑Fi场景的高度还原，有效提高设备的Wi‑Fi相关测试效率，缩短测试时间，降低经费，测试结果更精准。
一种基于实验室 wi fi 场景还原方法系统

[发明专利]一种针对OLED屏DeMURA的最优数据压缩率计算方法-CN201911289086.3有效
发明人：廖志梁;王道宁;陶亮;董波 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：一种针对OLED屏DeMURA的最优数据压缩率计算方法，包括以下步骤：1)首先采集多阶灰度下的亮度数据；2)亮度数据在每个灰阶、每个位置上的亮度响应与输入灰阶关系插值或者拟合出所有灰阶的响应曲线；基于响应曲线做聚类；4)基于聚类结果的标签作为DeMURAtable，完成压缩。本发明可以基于提供条件计算最优的压缩率；在给定条件不满足的情况下，可以给出硬件参数建议，具有较高的鲁棒性。
一种针对 oled demura 最优数据压缩率计算方法

[发明专利]一种基于概率密度函数的行人重识别评价方法-CN201911273914.4有效
发明人：廖志梁;王道宁;陶亮;郭宝珠 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：一种基于概率密度函数的行人重识别评价方法，包括以下步骤：1)行人数据集准备；2)构建Person ReID训练网络，设计损失函数，设置训练参数，开始训练；3)训练过程中保存模型，进行概率密度验证，确定训练停止时间；4)判定训练得到的最终Person ReID模型性能是否满足使用要求。本发明使用随机抽样方法构建训练和测试类内类间图像对，效率更高，实施性更强，更节省资源；利用概率密度函数监控Person ReID训练过程，可以及时调整，节省时间；训练正确率高，训练过程可控性得到有效提升；利用概率密度函数的重叠区域面积与正确率相结合，判定Person ReID模型是否可以实用，可靠性更高；还可以将模型在特征提取上存在的问题直观的暴露出来，为下一步的训练提供指导。
一种基于概率密度函数行人识别评价方法

[发明专利]一种针对OLED屏的自适应DeMURA数据压缩方法-CN201911259518.6有效
发明人：廖志梁;王道宁;陶亮;张明波 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F3/147 文献下载
摘要：一种针对OLED屏的自适应DeMURA数据压缩方法，包括以下步骤：1)调整因子的向量化，2)向量化主成分分析，3)调整因子的最优PCA压缩，4)基于最优PCA结果的DeMURA数据压缩，5)基于自适应DeMURA数据压缩的解压。本发明的基于PCA方法的自适应DeMURA数据压缩方法，最大限度地剔除冗余信息来做DeMURA压缩，使有损压缩过程做到损失有度、损失可控，提高了DeMURA的适用性。
一种针对 oled 自适应 demura 数据压缩方法

[发明专利]一种基于多级元素融合的APP界面模式识别方法-CN201910653056.X有效
发明人：董波;王道宁;张亚东;陶亮;廖志梁 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/22 文献下载
摘要：一种基于多级元素融合的APP界面模式识别方法，包括以下步骤：(1)定义模式；(2)对APP内截图做模式识别。本发明给出了APP基于视觉的模式定义；可以通过截图甚至摄像头拍摄的方式确认画面或者APP的主要模式，进行进一步的自动信息提取与分析；允许独立于模式以外的元素存在，具有较高的鲁棒性。
一种基于多级元素融合 app 界面模式识别方法

[发明专利]一种基于色彩抖动和图像混合的监控视频人脸识别方法-CN201911278114.1有效
发明人：廖志梁;王道宁;陶亮;郭宝珠 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于色彩抖动和图像混合的监控视频人脸识别方法，包括以下步骤：1)人脸数据集准备；2)分阶段进行训练；3)采用经过色彩抖动的增强图像进行训练；4)采用经过图像混合的增强图像进行训练；5)判定训练得到的最终人脸识别模型性能是否满足使用要求。本发明使用色彩抖动的方式对图像进行增强，有效降低由于人脸图像色彩变化而造成的识别结果不准或识别失败问题；使用图像混合的方式对图像进行增强，有效降低由于人脸图像模糊而造成的识别结果不准或识别失败的问题；分阶段交替使用经过色彩抖动和图像混合后的图像进行训练，有效帮助网络收敛；利用概率密度函数的重叠区域面积与正确率相结合，判定人脸识别模型是否可以实用，可靠性更高。
一种基于色彩抖动图像混合监控视频识别方法

[发明专利]一种针对OLED屏的MURA检测方法-CN201910449056.8有效
发明人：董波;李堃;王道宁;廖志梁;陶亮;张亚东 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对OLED屏的MURA检测方法，包括以下步骤：1、人眼敏感度与MURA属性之间的模型构建方法与流程；2、基于人眼敏感度的MURA检测方法；3、基于MURA检测JND做迭代DeMURA的方法。本发明检测方法对具体参数和人眼敏感性进行评估，给MURA评测提供依据；基于最小视觉差计算JND矩阵，并进行MURA评测和DeMURA。MURA检测的最终结果是可量化的，具有明确的物理意义，可根据量化结果对OLED屏幕划分等级，并且符合人的主观一致性。
一种针对 oled mura 检测方法

[发明专利]一种针对OLED屏的高鲁棒性DeMURA方法-CN201910670213.8有效
发明人：廖志梁;王道宁;陶亮;张亚东;董波 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种针对OLED屏的高鲁棒性DeMURA方法，包括以下步骤：步骤1、基于中心区域的Gamma逆校正仿真；步骤2、基于多灰度阶的像素级DeMURA模型估计；步骤3：基于调整因子的奇异点后处理；步骤4：基于人眼敏感度的空间MURA弱化，本发明基于基准区域做Gamma逆校正、多模型计算DeMURA调整因子，从原理上降低出现较大误差的可能，提高了DeMURA的精度；基于调整因子做奇异点处理，不做奇异点的属性分析，可以让DeMURA后的结果更加均匀；利用人眼对不同MURA类型的敏感性可以引入随机变量将可能出现的敏感类型MURA打散，使结果更符合人眼观察。
一种针对 oled 高鲁棒性 demura 方法

[发明专利]一种基于质量维度评估参量的人脸识别设备筛选方法-CN201910622165.5有效
发明人：葛崇钊;董波;李堃;王道宁;廖志梁;陶亮;张亚东 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于质量维度评估参量的人脸识别设备筛选方法，包括以下步骤：(1)对硬件设备做客观参量评估；(2)对人脸库中的人脸区域做标定；(3)基于噪声的测试库分类，(4)基于模糊度的测试库信息标记；(5)对任意算法进行人脸识别测试；(6)获得对应的临界信噪比范围；(7)对所有设备进行步骤6判定，剔除；(8)获得对应的模糊最大容忍区间；(9)对剩余设备进行步骤8判定、剔除。本发明基于人脸识别算法的敏感度与实际拍摄硬件设备对图像成像的影响，可以筛选出性价比最高的拍摄设备；利用人脸识别算法的质量容忍度，可以更加客观地选择拍摄设备；算法与设备是可以互相调整的，这使得人脸识别系统搭建更加灵活，降低硬件成本。
一种基于质量维度评估参量识别设备筛选方法

[发明专利]一种商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法-CN201910627917.7有效
发明人：张吉昌;马壮;董波 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：一种商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法，包括以下步骤：(1)、目标检测；(2)目标特征提取；(3)、级联匹配。本发明的商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法，充分利用GPU并行计算特点，组织适当的数据结构，有效提高了计算速度；充分利用特定场景的先验信息，制定合理的增删ID方案，有效提高了目标检测准确率；有效的将判别模型和生成模型统一到一个框架内，实现两种方法的优势互补，提高多目标跟踪准确率。
一种商业场所摄像头行人轨迹跟踪方法

[发明专利]一种基于质量维度的步态识别算法评估方法-CN201910633899.3有效
发明人：董波;王道宁;张亚东;陶亮;廖志梁 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于质量维度的步态识别算法评估方法，包括基于目标相关的步态识别评估方法和基于非目标相关的步态识别评估方法，对于单个步态识别算法而言，可以通过多维度评估，得到算法对各种不同参量的敏感性，从而针对不同参量做算法优化；对于不同的步态识别算法而言，可以提供更详细的比对结果，结合应用环境来给出最优的识别算法。
一种基于质量维度步态识别算法评估方法

[发明专利]一种针对OLED屏的DeMURA调整算法-CN201910449040.7有效
发明人：张明波;李堃;王道宁;廖志梁;陶亮;张亚东 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对OLED屏的DeMURA调整方法，包括以下步骤：1、基于人眼主观评价的MURA检测，JND计算；2、基于JND结果调整MURA区域，进行DeMURA。其基于人眼的主观评价，对OLED屏幕进行MURA检测，并根据检测结果进行DeMURA；利用人眼主观评价的敏感因素进行MURA区域的调整，提高了DeMURA的效率，并且与人眼的主观一致性相符。
一种针对 oled demura 调整算法

[发明专利]一种针对OLED屏DeMURA的奇异点处理方法-CN201910449204.6有效
发明人：张明波;李堃;王道宁;廖志梁;陶亮;张亚东 -专利权人： 易诚高科（大连）科技有限公司
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对OLED屏DeMURA的奇异点处理方法，步骤包括：1、DeMURA过程中对奇异点的判定方法；2、DeMURA过程中对奇异点的处理方法。本发明基于DeMURA过程中的调整因子进行奇异点的判定，可在一定程度上消除奇异点造成的MURA现象，提高了DeMURA的精度；基于奇异点周边的估计灰度进奇异点处理，不会带来新的MURA现象，使DeMURA的结果更加均匀。
一种针对 oled demura 奇异处理方法

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