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[发明专利]图像数据清理方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110982799.9有效
发明人：高依铨;邓富城;罗韵;陈振杰 -专利权人：山东极视角科技股份有限公司
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像数据清理方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中，方法包括基于无全连接层的预训练深度卷积网络和数据压平层构建特征提取模型。创建用于存储图像数据清理过程中满足入库条件的待处理图像的图像特征向量，且各图像特征向量具有索引值的索引库。调用特征提取模型提取待处理图像的深度特征向量，通过无监督的降维方法将其转换为压缩特征向量。通过将压缩特征向量与非空的索引库中各图像特征向量进行相似性比对，得到待处理图像的相似度检索信息；基于相似度检索信息、相似度阈值和图像距离阈值共同确定待处理图像是输入至索引库还是进行清理，从而实现高效、高质量的图像数据去重处理
图像数据清理方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]基于干扰特征向量数据集的1比N人脸特征向量比对方法-CN201710815977.2在审
发明人：汪俊锋;张巧云;韩钰;刘罡 -专利权人：安徽慧视金瞳科技有限公司
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于干扰特征向量数据集的1比N人脸特征向量比对方法，属于人脸识别技术领域，包括构建干扰特征向量数据集和识别人员特征向量数据集；计算待测人脸图像的特征向量K；初始化相似度值数组R[t]，用来存储特征向量K与识别人员特征向量数据集、干扰特征向量数据集中相似度最高的t个相似度值；初始化识别人员ID数组J[t]，数组J为R数组中相似度值所对应的人员ID值；将特征向量K逐一与识别人员特征向量数据集和干扰特征向量数据集中的特征向量进行相似度计算，并更新R和J数组；基于J数组的最终结果，识别出待测人脸图像所对应的识别人员ID。本发明提高了人脸特征向量比对的准确率。
基于干扰特征向量数据方法

[发明专利]对特征向量进行聚类的方法、装置及电子设备-CN201910620718.3在审
发明人：李英民;苏治中;陈家辉 -专利权人：南京地平线机器人技术有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开了一种对特征向量进行聚类的方法，包括：确定多个待聚类图像中每个所述待聚类图像的特征向量；根据多个所述特征向量之间的距离近似关系，确定每个所述特征向量所在的簇；其中，所述簇是距离相近的一组所述特征向量的集合，每个所述特征向量到其所在簇的中心点的距离与其到其他簇的中心点的距离相比，距离最近；根据每个所述特征向量与每个所述簇之间的距离，确定与每个所述特征向量类型相同的特征向量。一种对特征向量进行聚类的装置包括：特征向量确定模块、簇确定模块和聚类模块。本申请不需要计算每个特征向量与其他特征向量之间的距离，可以大幅减少计算量，提高算法的计算速度，对于任何维度、规模的数据，都可以在需求的时间内完成。
特征向量进行方法装置电子设备

[发明专利]一种图像质量评价方法、装置及存储介质-CN202010950511.5在审
发明人：张显聪;杨珏;范旭娟;陈雁;何锦强;廖永力;朱登杰 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局;南方电网科学研究院有限责任公司
申请日： 2020-09-10 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像质量评价方法、装置及存储介质，该方法包括：获取多张标准图像，并对标准图像施加失真处理，得到多张失真图像；采用全参考图像质量评价方法对每张失真图像进行评价，得到每张失真图像的评价分数，根据所有的失真图像的评价分数，得到评分向量空间；提取每张失真图像的结构特征、纹理特征和曝光度，得到每张图像的特征向量，根据所有的失真图像的特征向量，得到图像特征向量空间；采用支持向量回归建立评分向量空间与图像特征向量空间的函数关系，得到图像质量评价模型；输入待评价图像，利用图像质量评价模型得到待评价图像的质量分数。本发明可以快速、准确地评价图像质量。
一种图像质量评价方法装置存储介质

[发明专利]基于牛脸识别的保险理赔方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201810871534.X在审
发明人：彭话易;黄章成;蔡元哲;王健宗;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-08-02 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于牛脸识别的保险理赔方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括下述步骤：获取牛脸图像的特征向量；将所述牛脸图像的特征向量与投保数据库中的牛脸图像特征向量进行比对；当所述牛脸图像的特征向量与所述投保数据库中的牛脸图像特征向量之间的相似度大于设定的阈值时其中牛脸图像的特征向量通过卷积神经网络提取。发生理赔时，可以快速识别牛的身份，快速的理赔。身份识别基于牛脸特征，不需要为牛植入芯片或佩戴项圈，节省养殖户的成本。
特征向量脸图像计算机设备保险理赔存储介质脸识别投保数据库卷积神经网络快速识别身份识别项圈脸特征相似度养殖户阈值时比对植入佩戴芯片身份

[发明专利]目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010715727.3在审
发明人：牛寅 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括：获取目标图像以及模板图像；分别提取目标图像以及模板图像对应的自有特征信息；根据目标图像的自有特征信息以及模板图像的自有特征信息，得到目标图像和模板图像各自对应的匹配特征图；提取目标图像对应的匹配特征图中的待处理区域，根据待处理区域对应的特征生成第一特征向量，待处理区域为预测存在第一目标的第一区域；根据模板图像对应的匹配特征图生成第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量合并得到第三特征向量，根据第三特征向量判断所述目标图像中是否存在与模板图像对应的第二目标
目标检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]目标类型识别方法和装置、存储介质及电子设备-CN202210374045.X在审
发明人：王海;李东东 -专利权人：特斯联科技集团有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：其中，所述方法包括：基于训练好的特征提取器提取待识别图像对应的图像特征向量；利用训练好的特征量化器对所述图像特征向量进行特征量化，得到所述待识别图像的量化后的索引特征向量；将所述待识别图像对应的索引特征向量与图像数据库中的每个图像的索引特征向量进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果获取所述待识别图像中的目标对象对应的类型信息。本发明解决了图像分类准确性以及物品识别精准度较低的技术问题。
目标类型识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种模板快速匹配的方法-CN202210054196.7在审
发明人：隋裕阳;赵春;敖玉根;桑伟 -专利权人：深圳市易展鸿业科技有限公司
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明提供的一种图像模板快速匹配的方法，包括，S1，将标准二维图像转换为标准一维向量，并将标准一维向量重构为标准特征向量；S2，将待匹配二维图像转换为目标一维向量，并将目标一维向量重构为目标特征向量；S3，将目标特征向量依次分割为与标准特征向量的长度一致的区域，分别计算所有区域的目标特征向量与标准特征向量的相关系数；S4，提取相关系数最大且超过预设阀值的区域，判定待匹配二维图像与标准二维图像匹配。此方法具有运算量小、匹配成功率高、对环境光不敏感的特点，对二维图像的灰度变化有非常好的鲁棒性。
一种模板快速匹配方法

[发明专利]基于超声图像的乳腺肿瘤良恶性分类方法、装置和介质-CN202110788927.6在审
发明人：杜永兆;刘卫;郭明辉;柳培忠 -专利权人：华侨大学
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于超声图像的乳腺肿瘤良恶性分类方法、装置和介质，该方法包括：对带有分类标签的原始乳腺肿瘤超声图像进行预处理，得到预处理图像；获取预处理图像中感兴趣区域；对感兴趣区域做三种处理分别得到深度残差网络特征向量、纹理特征向量和形态特征向量；将深度残差网络特征向量和纹理特征向量分别进行降维处理，然后将二者进行特征融合，得到融合向量数据；利用支持向量机分类器对一定数量的融合向量数据进行学习，并利用朴素贝叶斯分类器对形态特征向量进行学习，通过加权两种分类器得到肿瘤分类模型；将待分类乳腺肿瘤超声图像输入乳腺肿瘤分类模型，得到分类结果。采用本发明方法可实现更准确地对乳腺肿瘤超声图像的自动分类。
基于超声图像乳腺肿瘤恶性分类方法装置介质

[发明专利]一种水下生物检测方法和系统-CN201610289792.8有效
发明人：李振波;郭传鑫;李晨;岳峻;段作栋 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2016-05-04 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明涉及一种水下生物检测方法和系统，包括：采集水下生物的样本图像，对样本图像进行超像素分割，形成多个超像素区域；提取每个超像素区域的第一颜色特征向量和第一纹理特征向量；将第一颜色特征向量和第一纹理特征向量输入到支持向量机SVM中进行学习，构建颜色特征分类器和纹理特征分类器；采集水下生物的待测图像的超像素区域的第二颜色特征向量和第二纹理特征向量；将第二颜色特征向量输入颜色特征分类器，将第二纹理特征向量输入纹理特征分类器，判断待测图像的超像素区域是否为水下生物区域。
一种水下生物检测方法系统

[发明专利]一种物品识别方法、装置及存储介质-CN202011167365.5有效
发明人：赵进;孔飞;王海;刘邦长;谷书锋;赵红文;罗晓斌;常德杰;刘朝振;张一坤;武云召;庄博然;袁晓飞 -专利权人：北京妙医佳健康科技集团有限公司
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种物品识别方法、装置及存储介质，涉及图像识别技术领域。该物品识别方法包括：接收待识别物品的图像；将待识别物品的图像输入预先训练获取的图像特征提取器，得到待识别物品的图像的第一特征向量；根据待识别物品的图像的第一特征向量以及图像数据库中的图像特征向量，确定待识别物品的类别信息，其中，图像数据库中包括多个物品的图像信息。本方案中，通过预先训练的图像特征提取器，可对输入的待识别物品的图像的第一特征向量进行提取，从而可根据所提取的图像的第一特征向量，以及利用图像特征提取器所提取的预存于图像数据库中的图像特征向量之间的关系，
一种物品识别方法装置存储介质

[发明专利]基于人工智能的图像处理方法、装置及电子设备-CN202110651716.8在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取查询图像的初始特征向量；对所述查询图像的初始特征向量进行特征映射处理，得到所述查询图像的索引特征向量；对所述查询图像的初始特征向量进行量化编码处理，得到对应所述查询图像的索引量化向量；对所述查询图像的索引量化向量进行应用二值编码处理，得到所述查询图像的索引量化向量的第一应用编码；根据所述查询图像的索引特征向量以及所述查询图像的第一应用编码对多个候选图像进行相似查询处理，得到与所述查询图像相似的候选图像。
基于人工智能图像处理方法装置电子设备

[发明专利]一种基于CNN与多特征融合的天气图像识别方法-CN201910744616.2有效
发明人：李英祥;李志强;任堃;钟剑丹 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CNN与多特征融合的天气图像识别方法，包括以下步骤：针对输入的图片，提取六种表征不同天气现象的天气特征，并编码为特征向量；提取表征图像的高维CNN特征；将天气特征向量和CNN特征向量进行特征融合，组成整体特征向量；采用整体特征向量训练分类模型，并用训练后的分类模型对天气图像进行识别。本发明融合天气特征和CNN特征来进行训练与分类，识别准确率高。
一种基于 cnn 特征融合天气图像识别方法

[发明专利]用于生成信息的方法和装置-CN201810276675.7在审
发明人：张刚 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取第一图像以及与第一图像关联的标注信息，标注信息包括第一图像中至少两类目标区域的位置信息以及至少两类目标区域的类型信息；根据标注信息分别提取第一图像中目标区域的特征向量；融合所提取的特征向量，得到第一特征向量；获取第二图像以及与第二图像关联的第二特征向量；根据第一特征向量与第二特征向量之间的距离，生成第一图像与第二图像之间的相似度信息。
特征向量图像标注信息方法和装置相似度信息目标区域生成信息图像关联类目标信息生成融合申请

[发明专利]一种提高图像相似度对比准确率的方法及装置-CN202111193415.1在审
发明人：欧锦华;李晓鹏;王志广 -专利权人：广州启生信息技术有限公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请公开了一种提高图像相似度对比准确率的方法及装置，通过获取第一图像与第二图像，分别对所述第一图像与所述第二图像进行切分获取对应的第一图集与第二图集；分别提取所述第一图集与所述第二图集内图像区域对应特征向量获取第一特征向量集和第二特征向量集；根据所述第一特征向量集和所述第二特征向量集内的特征向量计算获取距离集合；根据所述距离集合获取全图的对比相似度。本申请先将图像按区域来切分，再得到切分后区域的相似度，最后计算全图的相似度，以此来提高图像相似度对比的准确率。
一种提高图像相似对比准确率方法装置