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[发明专利]图像分割方法及装置、计算机设备及可读存储介质-CN201810823610.X有效
发明人：许景涛;索健文;李月 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：该方法包括：对待分割图像进行超像素预分割以得到超像素图像，并对待分割图像进行二值化处理，得到二值图像；将超像素图像与二值图像结合，得到二值化超像素图像；对二值化超像素图像进行距离变化，得到梯度均匀的灰度超像素图像；对灰度超像素图像进行种子点标记，得到种子点灰度值大于1且整体目标区域中除种子点之外其他像素块的灰度值为1的种子点超像素图像；对种子点超像素图像中灰度值为1的像素块进行标记填充，得到不同目标区域中像素块灰度值为各目标区域中种子点灰度值且标记出不同目标区域之间的边界像素块的分割图像
图像分割方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种干式变压器的高温保护方法及系统-CN202011151845.2有效
发明人：肖俊杰 -专利权人：新晃顺美威科技有限公司
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： H01F27/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种干式变压器的高温保护方法及系统，使得在超温报警信号和超温跳闸之间，计算出超温跳闸预计时间，从而生成超温跳闸触发信号，保证了在超温跳闸阈值之前就能触发超温跳闸，避免了可能存在时延，导致干式变压器的部分器件高温损坏方法包括：采集干式变压器的第一温度值；当第一温度值超过报警温度阈值时，生成超温报警信号；采集干式变压器的第二温度值，第二温度值包括至少一个，第二温度值不超过超温跳闸阈值；根据第二温度值及第一温度值计算得到超温跳闸预计时间；在超温跳闸预计时间之前，生成超温跳闸触发信号，超温跳闸触发信号用于保证在超温跳闸阈值之前触发超温跳闸。
一种变压器高温保护方法系统

[发明专利]一种用于超维计算的图像编码方法-CN202111065705.8有效
发明人：陈劲;李静涵;梁家辉;宁宁 -专利权人：拓小拓科技（天津）有限公司
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明涉及图像编码方法，尤其涉及一种用于超维计算的图像编码方法。一种用于超维计算的图像编码方法，包括生成强度值向量表和位置向量表；查询像素的位置超向量和对应的强度值超向量，将对应的位置超向量和强度值超向量相乘，得到像素向量，并累加到上一个像素向量上；重复步骤判断下一个像素，直到位置不存在，得到非二进制的图像超向量；将非二进制图像超向量二进制化，得到二进制的图像超向量，完成图像编码。本发明的有益效果是每个强度值都有对应的超向量能够对其进行表示，同时克服了生成的强度值超向量太多导致相邻的超向量间距离过近的问题。
一种用于计算图像编码方法

[发明专利]一种基于神经网络架构搜索构建二值神经网络的方法-CN202310510999.3在审
发明人：王勇涛;林稚皓;褚孝杰 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络架构搜索构建二值神经网络的方法，属于物体识别技术领域。该方法首先给出一个在图像识别任务上对二值神经网络友好的神经网络搜索空间模板，并提出一个通道数非递减策略来裁剪搜索空间；之后，基于该搜索空间生成对应二值神经网络超网，该超网包含众多候选二值子网，任一子网可以通过权重继承的方式从超网中获取对应参数；之后，提出了二值教师策略、二值转换模块和权重归一化模块三大部件，以优化二值神经网络超网的训练、增强搜索所得最终二值神经网络在图像识别等任务上的精度；最后，利用任意搜索算法，在二值神经网络超网上获取对应限制下的最优二值神经网络
一种基于神经网络架构搜索构建方法

[发明专利]基于超像素统计相异性的SAR图像舰船目标检测方法-CN201910142161.7有效
发明人：刘峥;李焘;王梦白 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于雷达技术领域，公开了一种基于超像素统计相异性的SAR图像舰船目标检测方法。该方法包括：获取待检测的SAR图像，对SAR图像进行超像素分割得到W个超像素；其次基于伽玛分布假设，计算每个超像素对应的伽玛分布的形状参数和逆尺度参数；计算每个超像素的全局对比度值和局部对比度值，进一步计算得到该超像素对应的TCR增强值，将TCR增强值作为该超像素中各像素点的强度值，从而得到TCR增强图像；最后，计算检测阈值T，对TCR图像进行二值化，得到TCR增强图像对应的二值图像。本发明能够基于超像素统计相异性更好的提高TCR，从而能够以较低的虚警率实现较高的目标检测率，提升目标检测性能。
基于像素统计相异 sar 图像舰船目标检测方法

[发明专利]一种高定向超材料天线-CN201110061802.X有效
发明人：刘若鹏;李岳峰;徐冠雄;季春霖 -专利权人：深圳光启高等理工研究院;深圳光启创新技术有限公司
申请日： 2011-03-15 - 公布日： 2012-09-19 - 主分类号： H01Q19/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种高定向超材料天线，包括辐射器、第一超材料以及第二超材料，所述辐射器与所述第一超材料及第二超材料相对顺序设置，所述第一超材料存在一区段，所述区段的中部各单元的等效介电常数ε与等效磁导率μ之乘积为最低值，其它各单元的等效介电常数ε与等效磁导率μ乘积值从大到小呈渐变趋势，且，其所述渐变趋势向所述最低值所在的单元趋近；所述第二超材料存在一区段，所述区段的中部各单元的等效介电常数ε与等效磁导率μ之乘积为最高值，其它各单元的等效介电常数ε与等效磁导率μ乘积值从小到大呈渐变趋势，且，其所述渐变趋势向所述最高值所在的单元趋近。本发明的高定向超材料天线体积小、简单、易于实现、成本低。
一种定向材料天线

[发明专利]一种文本图像增强方法、介质及设备-CN202211713535.4在审
发明人：王士林;杨磊;郭子豪 -专利权人：上海深杳智能科技有限公司;南京商集智能科技有限公司;厦门商集网络科技有限责任公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种文本图像增强方法，包括：输入样本文本图像至监督模块，得到隐层向量；计算隐层向量与笔画级标签的第一损失值；根据第一损失值，优化监督模块参数；输入低分辨率文本图像至图像超分模型，得到超分辨率文本图像；输入高分辨率文本图像、超分辨率文本图像和笔画级标签至监督模块，得到基于高分辨率文本图像的第一注意力特征图、基于超分辨率文本图像的第二注意力图像；计算超分辨率文本图像与高分辨率文本图像的第二损失值；计算第一注意力图像和第二注意力图像的第三损失值；根据第二损失值和第三损失值，优化图像超分模型参数；获取待处理文本图像；将待处理文本图像输入至图像超分模型，得到超分辨率文本图像。
一种文本图像增强方法介质设备

[发明专利]信息处理装置、控制装置及优化方法-CN202180042533.4在审
发明人：唐木俊介 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： B23Q15/18 文献下载
摘要：自动地对热位移量预测计算式的超参数的值进行优化。信息处理装置具有：参数选定方法决定部，其选择热位移量预测计算式的超参数中的至少1个作为第一超参数；参数选定部，其设定/变更第一超参数的值，将剩余的超参数的值固定为第二超参数的值；机器学习部，其通过基于预先取得的热位移的教师数据的机器学习，按第一超参数的值生成热位移量预测计算式；以及模型评价部，其将由各热位移量预测计算式推定出的热位移量与实测的热位移量的误差作为评价值，与第一超参数的值一起存储，参数选定方法决定部根据第一超参数的值和评价值的履历，将评价值为最小时的第一超参数的值设为最佳的值。
信息处理装置控制优化方法

[发明专利]机器学习和深度学习模型的基于梯度的自动调整-CN201880062156.9有效
发明人： V·瓦拉达拉珍;S·伊蒂库拉;S·阿格尔沃;N·阿格尔沃 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：在实施例中，对于每个特定超参数，并且对于每个历元，计算机处理所述特定超参数。历元基于超参数元组探索一个超参数。从每个元组计算相应的分数。元组包含值的不同组合，每个值被包含在不同超参数的值范围内。元组的属于特定超参数的所有值都是不同的。元组的属于其它超参数的所有值都保持恒定。根据基于分数的第一线和基于分数的第二线的交点来缩小特定超参数的值范围。根据重复缩小的超参数值范围，最佳地配置机器学习算法。调用经配置的算法以获得结果。
机器学习深度模型基于梯度自动调整

[发明专利]一种CFAR指导基于极化特性和超像素分割的PolSAR目标检测方法-CN202310912719.1在审
发明人：王英华;许昕宇;刘宏伟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种CFAR指导基于极化特性和超像素分割的PolSAR目标检测方法，包括：对极化散射矩阵沿雷达视线旋转，得到旋转后的极化散射矩阵，以基于旋转后的极化散射矩阵得到极化相关模式；进而根据训练样本得到目标和杂波信杂比最大的两个极化相关特征；根据上述两个极化相关特征中信杂比较小的一个得到第一二值检测结果；利用超像素分割算法对PolSAR图像进行超像素分割，得到超像素分割结果；利用双参数CFAR对PolSAR图像对应的强度图像进行检测，得到CFAR二值检测结果；利用CFAR二值检测结果计算超像素分割结果中每个超像素区域的特征，以得到超像素特征图；根据第一二值检测结果和超像素特征图得到最终的二值检测结果。
一种 cfar 指导基于极化特性像素分割 polsar 目标检测方法

[发明专利]超结结构及其制造方法-CN201811546267.5有效
发明人：肖胜安 -专利权人：深圳尚阳通科技有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： H01L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种超结结构，由两层超结子结构叠加而成，两层P型子柱都由填充于对应的子沟槽中的P型子外延层组成，子沟槽都为侧面倾斜且顶部宽度大于底部宽度的结构，位于底层的第一超结子结构的最佳电荷平衡加正负5％的变化范围对应的位置设置在纵向中心位置并使第一超结子结构的最大电场强度的位置趋于纵向中心位置处且具有第一值，第二超结子结构中的最大电场强度值为第二值，第一值大于第二值使整个超结单元结构的击穿位置趋于第一超结子结构的纵向中心位置处本发明还公开了一种超结结构的制造方法。本发明能提高器件性能如击穿电压和雪崩耐量的一致性。
结构及其制造方法

[发明专利]视觉显著性检测的方法、系统、电子装置和存储介质-CN202210841227.3有效
发明人：王辉;杨胜英;钱小鸿;王腾;韩振兴;蒋立靓 -专利权人：银江技术股份有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种视觉显著性检测的方法、系统、电子装置和存储介质，通过将RGB图像分为多个通道图像，获得每个通道图像的多个第一超像素块以及对应的特异性指标，进而获取每个第一超像素块中每个像素点的显著性值；获取灰度图像中每个像素点对应的局部显著度，结合每个像素点的局部显著度和显著性值得到该像素点对应的第一显著值；获得深度图像的多个第二超像素块，以及每个第二超像素块的深度调整值，根据每个第二超像素块的深度调整值获得该第二超像素块内每个像素点的第二显著值，基于每个像素点的第一显著值和第二显著值得到最终显著性检测效果图，解决了相关技术中传统的显著性检测方法存在检测效果较差、运算复杂度高和效率低的问题。
视觉显著检测方法系统电子装置存储介质

[发明专利]一种基于机器视觉的黑钨矿石图像分割方法-CN202211172764.X在审
发明人：黄谦;林静敏 -专利权人：江苏亚振钻石有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的黑钨矿石图像分割方法，该方法获取黑钨矿石图像的灰度图像，对灰度图像进行超像素分割，得到预设数量的初始超像素块；获取黑钨矿石图像的边缘二值图，根据边缘二值图中的局部极大值点得到黑钨矿石图像中的矿石数量；结合每个初始超像素块内的矿石数量和矿石边缘的边缘点位置构建综合目标函数，由综合目标函数获取预设数量的最优值；基于最优值对灰度图像重新超像素分割，得到多个目标超像素块；对目标超像素块进行聚类确认优质矿石对应的目标超像素块通过对超像素分割算法的改进，使得黑钨矿石图像中矿石的分割更加准确，提高了黑钨矿石的初选识别效率，实现了自动化鉴别筛选。
一种基于机器视觉矿石图像分割方法

[发明专利]一种超参数确定方法、装置及设备-CN201810637638.4有效
发明人：何博睿;李映坤 -专利权人：中诚信征信有限公司
申请日： 2018-06-20 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种超参数确定方法、装置及设备，该方法包括：获得第一预设数量个超参数组；获得第一数据集和第二数据集，分别以每一超参数组中的取值作为预设分类算法中超参数的取值，对第一数据集和第二数据集中的数据进行分类处理，得到每一超参数组对应的第一置信度和第二置信度；根据每一超参数组对应的置信度，计算每一超参数组的权值；根据已获得每一超参数组中的取值和每一超参数组的权值，利用贝叶斯寻优算法估算各个超参数的一个取值，获得新超参数组并累计超参数组个数；当累计后超参数组个数达到第二预设数量时将权值最大的超参数组中的取值作为预设分类算法中超参数的取值。
一种参数确定方法装置设备

[发明专利]一种基于网络二值化推理加速的图像超分辨率重建方法-CN202210769773.0在审
发明人：王楠楠;姜馨蕊;辛经纬;李洁;高新波 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于网络二值化推理加速的图像超分辨率重建方法，包括：获取待重建的低分辨率图像；将所述待重建的低分辨率图像输入至训练好的图像超分辨率重建模型中，得到最终的高分辨图像，其中，所述图像超分辨率重建模型包括依次连接的第一层卷积层、多个堆叠的二值残差块以及第二层卷积层，所述二值残差块为由权值和激活均进行二值量化处理的残差块得到。本发明首先采用多个矫正的阈值获取多视角下的二值激活表征，可以获取更准确的二值激活表达，显著降低由于二值化过程带来的量化误差。随后，模拟多bit网络的卷积操作，利用1‑bit网络去模拟多bit网络，提高二值网络的信息承载能力，进而提高二值超分网络对于高频细节信息的恢复。
一种基于网络二值化推理加速图像分辨率重建方法

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