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]图像处理方法、装置和电子设备-CN201410056714.4有效
  • 王琳;陈志军;王百超 - 小米科技有限责任公司
  • 2014-02-19 - 2017-01-18 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种图像处理方法、装置和电子设备,属于图像处理领域。所述方法包括获取图像图像中每个像素的深度值;确定图像中的关注;对于图像中的每一个像素,根据像素与关注之间的距离以及像素的深度值与关注的深度值之间的差值确定像素的类型,类型包括背景样本和前景样本;根据预定图像处理方式对背景样本和/或前景样本所对应的像素进行处理。本公开解决了背景技术中涉及的背景虚化处理方式存在虚化区域确定不够合理,虚化效果欠佳的问题;达到了精确划分图像中的前景和背景,当本实施例提供的图像处理方法运用于背景虚化处理时,能够更加合理地确定虚化区域,
  • 图像处理方法装置电子设备
  • [发明专利]关键提取方法、模型的训练方法、装置、介质及设备-CN201811615301.X有效
  • 喻冬东;王长虎 - 北京字节跳动网络技术有限公司
  • 2018-12-27 - 2020-02-21 - G06K9/00
  • 本公开涉及一种关键提取方法、模型的训练方法、装置、介质及设备,所述图像关键提取模型包括多个级联的子模型,所述方法包括:将训练图像输入图像关键提取模型,获得各个子模型输出的关键,作为图像关键提取模型的一次训练;针对每个子模型,确定该子模型输出的关键与训练图像中、与该子模型的程度标识对应的关键之间的差异,其中,程度标识用于表征关键提取的难易程度;将各个子模型对应的差异之和确定为图像关键提取模型的目标差异,在图像关键提取模型的训练次数未达到预设次数时,根据目标差异更新图像关键提取模型。通过针对不同难易程度的关键进行分别处理,提高图像关键提取模型的精度和适用范围。
  • 关键提取方法模型训练装置介质设备
  • [发明专利]一种增强图像特征信息的方法及系统-CN201910368626.0有效
  • 温永宁;宋杰;乐松山;陈旻 - 南京师范大学
  • 2019-05-05 - 2021-04-06 - G06F16/583
  • 本发明公开了一种增强图像特征信息的方法及系统,方法包括图像特征提取,特征增强信息库构建,特征匹配与增强信息获取。系统包括:图像数据获取模块,特征提取处理模块,特征增强信息输入模块,特征增强信息库,以及特征增强信息匹配获取模块。本发明在图像特征提取的基础上,对待编辑的图像特征进行信息增强编辑,添加其他语义或属性信息,从而得到增强的特征信息,并进行存储,对待匹配的图像特征,利用特征之间的相似关系,与缓存的特征进行匹配,获取匹配的特征的增强信息,以便后续利用。
  • 一种增强图像特征信息方法系统
  • [发明专利]图像校正方法、系统及电子设备-CN202111546576.4在审
  • 刘建伟 - 北京爱芯科技有限公司
  • 2021-12-16 - 2022-03-25 - G06T5/00
  • 本申请提供一种图像校正方法、系统及电子设备,涉及图像色调映射领域,该方法包括:将图像数据进行分块,获得格系数数据,所述格系数为各个分块交点对应像素的校正系数;基于所述图像数据的像素位置信息对所述格系数数据进行插值,得到所述图像数据中每个像素对应格系数的值;根据所述图像数据的每个像素的所述格系数对每个像素的像素值进行校正,得到校正后的所述图像数据。采用本申请实施例中提供的图像校正方法能够解决在将HDR图像进行色调映射后,图像质量低的问题。
  • 图像校正方法系统电子设备
  • [发明专利]一种图像匹配方法及装置-CN201510117888.1有效
  • 于龙;任献普;徐金江;余大勇;马昆 - 北京数码视讯科技股份有限公司
  • 2015-03-17 - 2018-02-23 - G06T7/30
  • 本发明公开了一种图像匹配方法及装置,包括针对多目立体视觉的多幅图像中相邻的待匹配图像对,获取待匹配图像对中的第一图像的像素为基准确定的第一视差图像和第二图像的像素为基准确定的第二视差图像;针对第一视差图像中每一个像素,根据该像素的相关系数和相关系数阈值的大小关系,对第一视差图像中像素进行分类,得到稳定状态的像素和非稳定状态的像素;对于每一个稳定状态的像素的相邻的每一个非稳定状态像素,确定在该第二视差图像中,与非稳定状态像素的相关系数最大对应的像素,作为该非稳定状态像素的匹配,并将非稳定状态像素加入稳定状态的像素点中。采用本发明实施例提供的方案,提高了图像匹配精度。
  • 一种图像匹配方法装置
  • [发明专利]图像匹配对的检测方法-CN201010170965.7无效
  • 陈凯;郑琪;周异;谷丛丛 - 上海交通大学
  • 2010-05-12 - 2010-09-01 - G06T7/00
  • 一种图像处理技术领域的图像匹配对的检测方法,包括以下步骤:建立直角坐标系,得到图像中每个像素的位置信息;对要匹配的查询图像和目标图像进行局部特征检测,分别得到查询图像和目标图像的特征;对特征进行初步匹配,得到查询图像和目标图像的匹配特征对;得到满足弱几何约束关系的匹配特征对;对满足弱几何约束关系的匹配特征对进行强几何约束处理;得到每个目标图像与查询图像正确的匹配特征对的数目,其中与查询图像正确的匹配特征对的数目最多的目标图像就是查询图像的匹配图像
  • 图像匹配检测方法
  • [发明专利]一种图像识别方法及装置、电子设备、存储介质-CN202210143151.7在审
  • 陈丹 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-02-16 - 2022-05-13 - G06V40/16
  • 一种图像识别方法及装置、电子设备、存储介质,该方法包括:获取目标对象的多张拍摄图像。对拍摄图像进行关键识别,得到多种关键类型以及拍摄图像中每种关键类型对应的目标关键及其第一置信度。针对每种关键类型,根据拍摄图像中相应目标关键的第一置信度,对所有拍摄图像进行排序,得到第一排序结果,进而计算拍摄图像针对关键类型的计分值。根据拍摄图像针对不同关键类型的计分值进行求和计算,得到拍摄图像的质量分数,以确定目标分数范围,并取质量分数在目标分数范围内的拍摄图像作为目标图像,从而对目标图像进行识别,实现了图像质量评分的客观性,也能够对低质量评分的图像进行清洗,提升了后续图像识别的准确性。
  • 一种图像识别方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种改善平板指尖定位抖动的方法-CN202110507686.3有效
  • 傅元弟 - 读书郎教育科技有限公司
  • 2021-05-10 - 2023-09-29 - G06V40/10
  • 本发明公开了一种改善平板指尖定位抖动的方法,先获取连续的S帧图像序列构成图像集合;剔除图像集合中模糊度大于d的无效帧,获得有效图像,并对获得的有效图像提取指尖关键,构成指尖关键集合P;计算指尖关键集合P的坐标平均值Q;遍历所有有效图像的指尖关键,剔除指尖关键与Q的距离大于F的有效图像,得到筛选后有效图像集合;若筛选后有效图像集合中包含图像数量等于S,则Q作为最终的指尖关键,否则继续获取连续的图像序列加入筛选后有效图像集合中构成包含S帧图像图像集合,然后重复上述步骤。相对于利用单帧图像定位输出指尖关键,本发明使得输出的指尖关键更加稳定,能有效改善指尖定位抖动问题。
  • 一种改善平板指尖定位抖动方法
  • [发明专利]一种枸杞果实识别方法和系统-CN201810473831.9有效
  • 徐海明;赵丹阳;蒋锐;吕品;丁雷鸣;严亚飞;孙丙宇;王儒敬 - 中国科学院合肥物质科学研究院
  • 2018-05-17 - 2022-12-06 - G06V20/68
  • 本发明公开了一种枸杞果实识别方法和系统,所述方法包括:获取初始枸杞果实RGB图像;将初始枸杞果实RGB图像转换为HSV图像,遍历HSV图像中像素,得到HSV图像中10<H<170或S<120的像素的第一坐标集合;去除初始枸杞果实RGB图像中像素坐标与第一坐标集合中坐标相同的像素,得到第一枸杞果实RGB图像;遍历第一枸杞果实RGB图像中像素,去除第一枸杞果实RGB图像中R<G+B或R<45像素,得到第二枸杞果实RGB图像;将第二枸杞果实RGB图像转换为二值图,遍历枸杞果实二值图中像素,得到枸杞果实二值图中像素值>150的像素的第二坐标集合;去除第二枸杞果实RGB图像中像素坐标与第二坐标集合中坐标相同的像素,得到目标枸杞果实RGB图像
  • 一种枸杞果实识别方法系统
  • [发明专利]三维关键预测及深度学习模型训练方法、装置及设备-CN201911414537.1有效
  • 刘思阳 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2019-12-31 - 2023-09-05 - G06T17/00
  • 本申请实施例提供了三维关键预测及深度学习模型训练方法、装置及设备,该方法包括:获取包含待检测对象的RGB图像及深度图像;基于RGB图像,得到待检测对象的二维关键信息及每个二维关键对应的热度图像;利用预先训练的深度学习模型,对RGB图像、二维关键信息、深度图像及热度图像进行关联分析,得到待检测对象的三维关键信息的预测值。利用深度学习模型对待检测对象的RGB图像、二维关键信息、深度图像及热度图像进行关联分析,相比于仅对二维关键信息进行分析,能够从RGB图像、热度图像及深度图像中获取除二维关键信息外的其他用于预测三维关键信息的数据,从而能够提高三维关键信息预测的准确性。
  • 三维关键预测深度学习模型训练方法装置设备

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