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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]基于变尺度的高精度光学三维测量方法-CN201510922946.8在审
发明人：崔海华;戴宁;范敬利;程筱胜;张益华 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2015-12-14 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G01B11/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变尺度的高精度光学三维测量方法，该方法先搭建双目视觉测量系统，通过切换不同视场尺度下的焦距，在有足够的重叠特征点的区域进行不同尺度下两次或者多次扫描，大视场下的点云数据作为基础，小视场下扫描获取局部点云数据后本发明相对其他单尺度下的扫描方法，扫描精度更高，变换视场尺度后，系统标定过程简单，不要特定的标定物体，标定结果精度较高，匹配拼接的结果在足够共有特征点情况下稳定可靠，能广泛应用于要求精度较高的视觉测量场合
基于尺度高精度光学三维测量方法

[发明专利]一种基于遥感数据的新型尾矿库检测方法及系统-CN202111045901.9在审
发明人：刘锟;张珣;万玉钗;丛扬潇;钱思远 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方案包括设置目标检测网络，根据网络的批次大小确定骨干网络；选择多光谱数据作为训练样本和验证样本，高分辨率卫星融合影像作为测试样本；添加多尺度目标图片，所述多尺度目标图片包括不同尺度的单目标图片，以及不同尺度关系的多目标图片；评估网络对不同尺度的尾矿库的检测准确率；根据具体任务和数据的情况，选择设置损失函数和优化算法；获取检测结果，所述检测结果包括四种组成结构。
一种基于遥感数据新型尾矿检测方法系统

[发明专利]一种多尺度超像素空间共生混合模型的图像分割方法-CN202111225843.8在审
发明人：吕建华;王亮;杜一鸣;任亦然;邵振;吴小彤;张柏礼 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺度超像素空间共生混合模型的图像分割方法，属于图像处理领域。本发明包括步骤：S1、参数设置：设置β(耦合系数)增长函数，分割类别数，超像素组合；S2、模型构建：构建不同尺度的超像素空间共生混合模型，各尺度超像素在观测值上共享一组高斯混合模型参数；S3、多尺度训练：使用K均值算法初始化模型参数，然后用多种尺度的超像素交替训练模型直至模型参数收敛；S4、单像素分割：利用S3获取的模型参数，根据最大后验概率准则确定每个像素所属类别。
一种尺度像素空间共生混合模型图像分割方法

[发明专利]一种基于多尺度域对抗网络的病理图像分类方法及系统-CN202111456513.X在审
发明人：王瑜;张敬谊;张伯强;陆长青;丁偕;杨佐鹏 -专利权人：万达信息股份有限公司;上海爱可及医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明的一个技术方案是提供了一种基于多尺度域对抗网络的病理图像分类方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种基于多尺度域对抗网络的病理图像分类系统，其特征在于，包括：预处理模块；单尺度特征提取模块；总体特征提取模块；多尺度注意力模块；模型评估模块。本发明一方面结合WSI多尺度的特征信息，另一方面利用域对抗网络抑制不同染色效果对预测结果造成的影响，减小病理图像因染色带来的波动性，从而提出以一种模仿病理医生实际操作流程的方式辅助其进行病理图像分类的系统
一种基于尺度对抗网络病理图像分类方法系统

[发明专利]基于多尺度YOLOv5嵌套的车辆车牌检测定位方法-CN202111513811.8在审
发明人：张华;魏煊;李鸿 -专利权人：江苏集萃未来城市应用技术研究所有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：一种基于多尺度YOLOv5嵌套的车辆车牌检测定位方法，步骤包括：1)通过视频流，截取单帧图片；2)对图像进行HSV增强；3)训练大尺度YOLOv5网络作为车辆检测网络；3)训练小尺度YOLOv5网络作为车牌检测网络；4)使用大尺度YOLOv5车辆检测网络检测车辆，对步骤2)输入图像进行检测，得到车辆检测ROI；6)用车辆检测ROI对原始输入图像进行裁剪，得到图像中的车辆部分，再采用步骤2)的图像处理方法对车辆图片逐个处理；7)使用小尺度YOLOv5车辆检测网络检测车牌，对步骤6)得到的车辆图片逐个检测，得到每个车辆的车牌检测坐标。
基于尺度 yolov5 嵌套车辆车牌检测定位方法

[发明专利]一种提高大规模三维重建效率的图像近邻优化方法-CN201611124130.1有效
发明人：陶文兵;黄文杰;孙琨 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2016-12-08 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高大规模三维重建效率的图像近邻优化方法，首先得到近邻匹配图像对，对图像对进行特征点匹配；通过基础矩阵进行几何校验来剔除不满足极线约束的误匹配得到内点数，并计算单应矩阵得到单应变换率；接着统计匹配特征点之间在方向和尺度上的变化，得到相应的直方图；通过内点数、单应变换率、尺度和方向的变化直方图三重约束来度量图像的相似性并标记其中的冗余图像；剔除包含冗余图像的图像对，以及通过内点数、单应变换率来剔除窄基线图像对；最后保存过滤之后的图像对匹配信息
一种提高大规模三维重建效率图像近邻优化方法

[发明专利]一种基于深度学习的2D图像转3D图像的方法及系统-CN201610377597.0有效
发明人：赵天奇;渠源;张阳 -专利权人：十二维度（北京）科技有限公司
申请日： 2016-05-31 - 公布日： 2016-09-28 - 主分类号： H04N13/02 文献下载
摘要：该方法包括：获取2D单视差图像的像素单元信息；利用VGG16深度卷积神经网络根据所述像素单元信息获取所述2D单视差图像的一元信息；获取所述2D单视差图像的相邻像素单元的颜色直方图关系、色彩空间关系和纹理关系；根据所述一元信息、相邻像素单元的颜色直方图关系、色彩空间关系和纹理关系训练多尺度深度全卷积神经网络；利用训练好的多尺度深度全卷积神经网络预测所述2D单视差图像的单元像素块深度图；将所述单元像素块深度图输入着色器获取所述2D单视差图像对应的3D图像。本发明避免了现有的人工由2D单视差图像生成深度图像结果不准确、成本高的缺陷，实现了自动将2D图像转换为3D图像。
一种基于深度学习图像方法系统

[发明专利]样本划分方法、装置、设备、存储介质及车辆-CN202210971485.3在审
发明人：王东伟 -专利权人：北京罗克维尔斯科技有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本公开通过计算目标锚框中每一个锚框的重叠度和欧氏距离的比值，计算该比值的均值与预设阈值乘以该比值的方差的和值，选取比值大于该和值的锚框为正样本，实现单尺度特征和单尺度锚框的目标检测，完成了正样本的划分，
样本划分方法装置设备存储介质车辆

[发明专利]一种应用于电阻法真空蒸镀铝厚膜设备的专用夹具-CN201910054977.4在审
发明人：单庆;孙盼;单骁;罗怡;徐征 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： C23C14/50 文献下载
摘要：使用蒸发源铝环的用量是改造前用量约2.5倍，蒸发源铝环用量增加后，单次蒸镀的极限厚度由几百纳米尺度级别增加至微米尺度级别，通过增加蒸发源铝环的用量可显著改善镀膜的极限厚度。使用改造后夹具及钨丝蒸镀铝膜时，当样品与蒸发源之间距离加长，两者之间夹角为71.4°，此时单次可蒸镀铝膜极限厚度为微米尺度级别，本夹具达到蒸镀铝厚膜的目的。
钨丝蒸发源铝环专用夹具厚膜夹具微米尺度真空蒸镀蒸镀铝膜电阻法盖板蒸镀左右对称结构纳米尺度夹角为右电极右夹具左电极左夹具镀膜加长应用改造制造

[发明专利]一种基于深度学习的单目视觉场景深度估计的方法-CN201910573787.3在审
发明人：李晖晖;刘浪涛;袁翔;郭雷;刘航 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的单目视觉场景深度估计的方法，采用VGG‑13网络模型，利用深度可分离卷积层代替标准卷积层以减少模型参数量，得到可用于获取视差图像的网络模型；将单目图像输入训练好的网络模型，生成多个尺度的视差图，再结合多尺度融合与视差图平滑生成与输入图像尺度一致的单幅视差图；根据多视图几何学中视差图与深度图的几何变换关系，生成对应的深度图像。
网络模型视差图卷积场景深度估计单目视觉可分离尺度几何变换关系训练网络模型几何学可见光图像单目图像深度数据深度图像视差图像输入图像多尺度深度图平滑可用推理双目融合学习

[发明专利]三维场景重建中低分辨率图像单目深度估计系统及方法-CN202110931555.8在审
发明人：程德强;韩成功;赵佳敏;寇旗旗;陈亮亮;赵凯 -专利权人：中国矿业大学;江苏华图矿业科技有限公司
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明是一种三维场景重建中低分辨率图像单目深度估计系统及方法，方法包括：步骤1、构建适合EDSR训练的数据库K‑DIV2K数据集；步骤2、采用数据集分别训练EDSR放大2倍、放大3倍和4倍模型，得到具有不同放大能力的超分辨率放大模块；步骤3、将得到的超分辨率放大模块进行多尺度深度预测，得到12个尺度的输入图片；步骤4、将步骤3中其中九个尺度的输入图片送到单目深度估计网络架构中，采用空洞卷积提取图像中的特征图，最终恢复出深度信息图。
三维场景建中分辨率图像深度估计系统方法

[发明专利]一种单变量多尺度预测方法-CN202011215030.6在审
发明人：泮海燕;郭毅可;万磊;段新乙;邵仁强;高军;李世群;薛强强;周彦葆;高强强;张颢頔;朱相东;罗昌;王娜;薛栋杰;冯博;潘卿;王凯哲;刘淑婷 -专利权人：上海久湛信息科技有限公司
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及预测方法技术领域，且公开了单变量多尺度预测方法，包括界面层、应用逻辑层、数据分析算法层和平台层；对海量数据进行分析处理时通过界面层进行数据分析建模操作，生产数据分析模型。该单变量多尺度预测方法，通过将EEMD方法应用到时间序列分析中，克服了一些传统方法仅能处理线性、平稳时间序列的缺陷，建立基于EEMD的多尺度集成预测模型，不仅提高了序列的预测精度，还能赋予分解重构后的子序列一定的经济含义
一种变量尺度预测方法

[发明专利]一种基于单目深度估计和尺度恢复的目标定位方法-CN202310102957.6在审
发明人：李红光;王洋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单目深度估计和尺度恢复的目标定位方法，属于航空图像处理领域，具体为：以无人机实飞拍摄图像序列为基础，利用已有商业软件制作无人机视角下深度估计数据集；通过无监督单目深度估计网络得到场景的相对深度图；基于场景分割和两步地面点优化算法对相机高度进行估计，随后和先验真实相机高度做比得到场景的尺度因子；将尺度因子和相对深度相结合得到场景的绝对深度；通过目标检测算法对常见目标进行检测，最后使用小孔成像原理对目标进行定位
一种基于深度估计尺度恢复目标定位方法

[发明专利]单目深度估计方法、装置、电子设备、存储介质及车辆-CN202210937447.6在审
发明人：叶晓青;杨威 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本公开提供了一种单目深度估计方法、装置、电子设备、存储介质及车辆，涉及人工智能技术领域，尤其涉及图像处理、计算机视觉和深度学习等技术领域，可应用于3D视觉、智能交通等场景。具体实现方案为：从单目图像采集装置采集的图像中，提取多个分辨率的特征图；对多个分辨率的特征图进行融合处理，得到多个待处理特征图；对多个待处理特征图进行加权处理，得到目标特征图；基于目标特征图进行深度估计基于多个分辨率的特征图能够从图像中提取出不同层次的尺度不变特征。对不同分辨率的特征图进行融合，得到增强的尺度不变特征。增强的尺度不变特征不受物体在图像中的尺寸影响，使得该方法能够适用不同相机。
深度估计方法装置电子设备存储介质车辆

[发明专利]一种基于素描线段信息和空间金字塔匹配的图像分类方法-CN201410062436.3有效
发明人：刘芳;李玲玲;李梦雄;焦李成;郝红侠;戚玉涛;孙涛;武杰;马晶晶;尚荣华;于昕 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-02-24 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：）利用初始素描模型得到图像的初始素描图，每个素描点以其所在素描线段的方向为其方向，以每个素描点为中心设计方向窗口，则所有素描点的方向窗口叠加出来的区域为结构区域，剩余的为非结构区域；2）结构区域提取多尺度的SIFT特征，非结构区域提取单尺度SIFT特征；3）将这些SIFT特征通过聚类、投影和统计获得特征F1；4）获取素描线段的角度和长度的统计特征F2；5）将F1和F2级联并进行分类。主要解决空间金字塔匹配方法中单尺度SIFT特征不能很好地表示图像的细节信息从而导致分类准确率不够高的问题。
一种基于素描线段信息空间金字塔匹配图像分类方法

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