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]一种图像处理方法及装置-CN202111628721.3在审
  • 董航 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-12-28 - 2023-07-11 - G06T5/00
  • 本发明实施例提供了一种图像处理方法及装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:分别从多个不同的空间尺度对待处理图像进行特征提取,获取目标特征和至少一个待融合特征;对所述目标特征和所述至少一个待融合特征进行融合,获取第一特征;提取所述目标特征中的高频特征和低频特征;基于残差稠密块RDB对所述高频特征进行处理,获取第二特征;对所述低频特征和所述至少一个待融合特征进行融合,获取第三特征;合并所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征,获取融合特征;基于所述融合特征对所述待处理图像进行处理。本发明实施例用于提升图像处理的效果。
  • 一种图像处理方法装置
  • [发明专利]一种模糊视频修复方法及装置-CN202111580254.1在审
  • 董航 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-12-22 - 2023-06-30 - G06T5/00
  • 本发明实施例提供了一种模糊视频修复方法及装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:对待修复视频的目标视频帧进行特征提取,获取目标视频帧的本征特征;根据本征特征和第一隐变量集获取目标视频帧的前向隐变量集;第一隐变量集为目标视频帧的前一个视频帧的前向隐变量集;根据本征特征和第二隐变量集获取目标视频帧的后向隐变量集;第二隐变量集为目标视频帧的后一个视频帧的后向隐变量集;根据本征特征、目标视频帧的前向隐变量集以及目标视频帧的后向隐变量集,获取目标视频帧的增强特征;对目标视频帧的增强特征和目标视频帧进行相加融合,获取目标视频帧的去模糊视频帧。本发明实施例用于模糊视频修复。
  • 一种模糊视频修复方法装置
  • [发明专利]一种图像的超分辨率方法及装置-CN202111601566.6在审
  • 董航;杜宗财 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-12-24 - 2023-06-30 - G06T3/40
  • 本发明实施例提供了一种图像的超分辨率方法及装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:从目标图像在各个特征通道上的特征图中选取目标特征图,所述目标特征图的特征均值大于其他特征图的特征均值;确定目标特征通道,所述目标特征通道为所述目标特征图所属的特征通道;根据所述目标特征通道和特征图字典,从训练数据集中选取所述目标图像对应的训练子集;所述特征图字典包括各个特征通道对应的特征图集合,任一特征通道对应的特征图集合包括所述训练数据集中的多个训练图像在该特征通道上的特征图;基于所述训练子集和预训练图像超分模型获取所述目标图像对应的超分图像。本发明实施例用于图像的超分辨率。
  • 一种图像分辨率方法装置
  • [实用新型]一种腰部拉伸训练器-CN202320026317.7有效
  • 冯斌;董航 - 北京科技大学天津学院
  • 2023-01-06 - 2023-06-13 - A63B23/02
  • 本实用新型公开了一种腰部拉伸训练器,包括底座,底座的顶部开设有滑槽,底座上位于滑槽内设置有传动螺杆,传动螺杆的两侧均设置有活动块,活动块与传动螺杆之间内外螺纹连接,活动块的顶部设置有限位抵接件,两个限位抵接件之间设置有腰椎垫,底座的侧面设置有便于调节的限位组件,底座的侧面顶端上设置有挡条垫,底座与腰椎垫之间设置有支撑组件;本实用新型通过传动螺杆的转动,带动两侧的活动块相互靠近,进而两侧的限位抵接件对腰椎垫进行挤压,从而调节腰椎垫的弯曲度,以适用于不同的腰部拉伸训练者的腰椎板弧度调节需求,提高腰部拉伸训练器的使用范围,有利于腰部拉伸训练器的使用效果。
  • 一种腰部拉伸训练器
  • [发明专利]基于傅里叶域的超分图像处理方法、装置、设备及介质-CN202111413382.7在审
  • 董航;孔方圆 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-11-25 - 2023-05-30 - G06T3/40
  • 本公开实施例涉及一种基于傅里叶域的超分图像处理方法、装置、设备及介质,其中该方法包括:获取正样本图像和参考样本图像,对正样本图像和参考样本图像分别进行傅里叶变换处理,获取在傅里叶域下与正样本图像对应的第一高频信息,以及与参考样本图像对应的第二高频信息,根据第一高频信息和第二高频信息确定第一损失函数;根据第一损失函数进行反向传播训练神经网络的参数,获取目标超分网络,以根据目标超分网络对测试图像进行超分处理获取目标超分图像。由此,实现了基于傅里叶域的损失函数进行超分网络的训练,使得训练后的超分网络学习了高频先验信息,保证了轻量级网络生成的超分图像的细节丰富度。
  • 基于傅里叶域图像处理方法装置设备介质
  • [发明专利]超分图像处理方法、装置、设备及介质-CN202111416093.2在审
  • 董航 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-11-25 - 2023-05-30 - G06T3/40
  • 本公开实施例涉及一种超分图像处理方法、装置、设备及介质,其中该方法包括:获取正样本图像,负样本图像和参考样本图像;获取与正样本图像对应的第一特征,与负样本图像对应的第二特征,以及与参考样本图像对应的第三特征;根据第一特征、第二特征和第三特征确定对比学习损失函数,根据对比学习损失函数对神经网络进行训练,根据获取到的目标超分网络对测试图像进行超分处理获取目标超分图像。由此,结合输入样本图像分别和正样本图像和负样本图像的距离,在特征层面的损失值训练得到目标超分网络,在保证目标超分网络输出的目标超分图像的图像细节的丰富度的基础上,提升目标超分图像的纯净度。
  • 图像处理方法装置设备介质
  • [发明专利]基于GAN网络的超分图像处理方法、装置、设备及介质-CN202111416020.3在审
  • 董航 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-11-25 - 2023-05-30 - G06T3/40
  • 本公开实施例涉及一种基于GAN网络的超分图像处理方法、装置、设备及介质,其中该方法包括:获取与输入样本图像对应的正样本图像的第一特征,与参考样本图像对应的第三特征;根据第一特征和第三特征确定二元交叉熵BCE损失函数,提取与正样本图像对应的第四特征,与负样本图像对应的第五特征,以及与参考样本图像对应的第六特征,并根据第四特征、第五特征和第六特征确定第二对比学习损失函数;根据BCE损失函数和第二对比学习损失函数训练生成模型的参数,获取目标超分网络,以根据目标超分网络对测试图像进行超分处理获取目标超分图像。由此,实现了在保证目标超分网络输出的目标超分图像的图像细节的丰富度的基础上,提升目标超分图像的纯净度。
  • 基于gan网络图像处理方法装置设备介质

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