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、装置、终端及存储介质-CN201911285283.8有效
  • 刘莹 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2019-12-13 - 2020-12-01 - G06T5/00
  • 本公开关于一种图像处理方法、装置、终端及存储介质,该方法包括:获取包含目标对象的待处理图像;确定所述目标对象的低频和高频信;对所述低频进行滤波处理,得到目标低频;对所述高频信进行贴妆处理,并对所述贴妆处理后的高频信进行滤波处理,得到目标高频信;融合所述目标低频和所述目标高频信,得到处理后的目标图像。可见,本公开实施例提供的技术方案,先对目标对象的低频进行磨皮,得到目标低频,然后对目标对象的高频信进行贴妆处理,并对贴妆后的高频信进行磨皮,得到目标高频信,最后将目标低频与目标低频进行融合
  • 一种图像处理方法装置终端存储介质
  • [发明专利]一种空间降采样解码方法和装置-CN200810163268.1有效
  • 王维东;郑重;张申 - 浙江大学
  • 2008-12-17 - 2009-06-17 - H04N7/26
  • 本发明公开了一种空间降采样解码方法,步骤包括:1.输入编码视频码流,经过变长码解码与反量化编码得到DCT块;2.对于帧内编码码流,将DCT块划分为高频信低频低频通过反变换后重建低分辨率图像并输出;对于帧间编码码流,执行以下步骤:将DCT块分为高频信Res-H和低频Res-L并分别进入高频回路和低频回路进行运动补偿得到高频信H-H和低频H-L;高频信Res-H的至少一部分和高频信H-H的至少一部分相加得到高频参考帧送入高频帧存中用于后续帧的高频运动补偿;同时,低频Res-L和低频H-L相加进行反变换得到像素域残差,再与低频L-L相加得到低频参考帧送入低频存帧进行低频运动补偿
  • 一种空间采样解码方法装置
  • [发明专利]一种非机动车闯红灯检测系统及方法-CN202110344823.6在审
  • 肖峰;朱丽娟;郑时春;宋月雷;杨琦 - 深圳国人无线通信有限公司
  • 2021-03-31 - 2021-08-03 - G08G1/01
  • 本发明提供了一种非机动车闯红灯检测系统及方法,该系统包括:两个间隔设置的低频号发射器,其中,每个低频号发射器用于发射低频号,低频号带有与低频号发射器的物理位置对应的物理位置信息以及微波频点信息;电子车牌,安装在非机动车上,电子车牌包括车牌信息低频号接收器和微波收发器,低频号接收器用于依次接收两个低频号发射器发射的低频号,微波收发器在低频号接收器接收低频号后根据微波频点信息将车牌信息、物理位置信息发送到5G网关;5G网关,用于根据接收到的车牌信息、物理位置信息与红绿灯运行策略进行比较,以判断所述非机动车是否闯红灯。
  • 一种非机动车闯红灯检测系统方法
  • [发明专利]一种基于高低频的实时祛斑祛痘方法、装置、设备、介质-CN202210099303.8在审
  • 侯峰;陈烨炜;吴方灿 - 深圳真视科技有限公司
  • 2022-01-27 - 2022-07-01 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于高低频的实时祛斑祛痘方法、装置、设备、介质,所述方法包括:从智能终端设备或远程获取原始图像、杂色滤波获取图像低频,检测所述低频建立蒙板区域、利用所述蒙板区域,进行亮度对比度调整、扣除低频获得图像的高频信,检测瑕疵区域、在瑕疵区域周边寻找正常皮肤信息,基于泊松融合进行瑕疵区域修复、调整后的高低频进行线性融合,输出结果图;本发明将斑痘在不同频率上分开处理,通过低通滤波器获得低频低频中重点祛除痘印等表现较浅的瑕疵;通过将原图减去低频来获得高频信,结合斑痘、黑头、皱纹等瑕疵表现进行识别和祛除技术,在不影响脸部光影的情况下,达到精准、自然的祛除效果。
  • 一种基于低频实时祛斑方法装置设备介质
  • [发明专利]一种基于高频-低频融合的图像去模糊方法-CN202111380902.9在审
  • 王琦;芦瑞龙;袁媛 - 西北工业大学
  • 2021-11-20 - 2022-03-15 - G06T5/00
  • 本发明提供了一种基于高频‑低频融合的图像去模糊方法。首先,对公开的GOPRO模糊数据集进行预处理,以其作为训练数据集;然后,构建包括低频网络、高频信网络和融合模块的高频‑低频融合网络,其中低频网络用于重建模糊图像的低频背景轮廓信息,高频信网络用于重建模糊图像的高频边缘信息,融合模块用于将编码的高频和低频进行融合;接着,进行网络训练,并利用训练好的网络对模糊图像进行处理,得到对应的清晰图像。本发明通过构建端到端的深度神经网络,融合高频与低频、边缘信息,能够有效得进行去模糊处理,且模型参数少,计算速度快。
  • 一种基于高频低频信息融合图像模糊方法
  • [发明专利]用于图像处理的色调映射和色调控制集成-CN201980077204.6在审
  • G·M·古埃林;B·C·道亚迪 - 高途乐公司
  • 2019-06-13 - 2021-07-23 - G06T5/00
  • 图像使用多种技术的组合而被处理,特别地,其中低频使用多色调控制而被处理,并且高频信使用局部色调映射来被处理。图像被分成包括给定块的多个块。给定块的低频和高频信被分离。低频使用多色调控制来被处理。低频使用局部色调映射来被处理。然后,基于经处理的低频并且基于经处理的高频信来产生经处理的图像,该经处理的图像对应于使用图像传感器捕获的图像。处理低频可以包括使用增益曲线和双线性插值。处理高频信可以包括使用边缘保留滤波器。
  • 用于图像处理色调映射控制集成
  • [发明专利]一种图像处理方法及相关装置-CN202310233422.2在审
  • 黄毅;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2023-02-28 - 2023-06-13 - G06T5/00
  • 一种图像处理方法,可以应用于人工智能领域,方法包括:获取第一图像;将所述第一图像转换到频域,得到第一数据;所述第一数据的空间分辨率低于所述第一图像;根据所述第一数据,确定第一高频信;所述第一高频信为对所述第一图像对应的高质图像的高频通道的信息预测结果;获取第一低频,所述第一低频包含所述高质图像的低频通道的噪声;根据所述第一高频信和所述第一低频,通过第一网络得到第一噪声信息;所述第一噪声信息用于对所述第一低频进行去噪,得到第二低频;所述第二低频和所述第一高频信用于得到第二图像。
  • 一种图像处理方法相关装置
  • [发明专利]音频编解码方法、装置、介质及电子设备-CN202010592469.4在审
  • 梁俊斌 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-06-24 - 2021-05-07 - G10L19/00
  • 音频编码方法包括:对待编码音频进行子带分解以得到对应于低频频段的待编码低频号和对应于高频频段的待编码高频信号;对待编码低频号进行压缩编码以得到待编码低频号的低频编码数据;根据低频号与高频信号的相关性获取与待编码低频号相对应的高频预测信息;对待编码高频信号进行特征提取以得到待编码高频信号的高频特征信息,并根据高频特征信息与高频预测信息的差异确定待编码高频信号的高频补偿信息;对低频编码数据以及高频补偿信息进行封装处理以得到待编码音频的音频编码数据该方法可以压缩高频信号的编码码率并保证高频信号的准确性。
  • 音频解码方法装置介质电子设备
  • [发明专利]基于高低频的电动自行车充电检测方法、系统及介质-CN202310433278.7在审
  • 姜天祺;杨柳;沈周涵钰;陈柯亘;陈铎;康森 - 天津大学
  • 2023-04-21 - 2023-09-08 - G06F18/2411
  • 本发明公开了一种基于高低频的电动自行车充电检测方法、系统及介质:智能断路器收集高低频;建立电动自行车充电高低频数据集;根据高频数据集中单个电器电流数据,建立电器字典;对齐高频信电流数据;使用稀疏编码建立映射关系,检测是否存在电动自行车充电情况;低频数据集使用支持向量机算法训练,得到电动自行车充电低频检测模型;低频使用训练好的模型预测;高低频预测结果取交集;持续监测低频功率数据,判断是否存在电动自行车充电情况;系统包括智能断路器、服务器、社区监控客户端;计算机可读存储介质上存储有计算机程序,当计算机程序被处理器执行时,实现上述基于高低频的电动自行车充电检测方法。
  • 基于低频信息电动自行车充电检测方法系统介质
  • [发明专利]一种域适应训练集的扩展方法及系统-CN202011034930.0在审
  • 张洪铭 - 张洪铭
  • 2020-09-27 - 2020-12-22 - G06N20/00
  • 本发明公开了一种域适应训练集的扩展方法及系统,方法包括:获取训练集中来自不同域的第一图像和第二图像,第一图像为训练集中训练的目标图像,第二图像为训练集中训练目标图像的干扰图像;对第一图像和第二图像分别进行快速傅里叶变换,获取第一图像的第一高频信和第一低频及第二图像的第二高频信和第二低频;对第一低频、第二低频分配不同的权重并进行加权融合,得到融合图像的低频;将所述融合图像的低频和所述第二高频信,通过傅里叶逆变换得到融合图像,作为训练集的扩展图像。
  • 一种适应训练扩展方法系统

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