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[发明专利]用于脑肿瘤术中定性和边界定位的OCT图像处理装置-CN202111349961.X在审
发明人：杨建凯;樊博;戴丽;刘红江;杨松;吕中强;范振增 -专利权人：河北医科大学第二医院
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开用于脑肿瘤术中定性和边界定位的OCT图像处理装置，通过图像特征提取模块包括OCT图像预处理模块以及对OCT图像预处理后的纹理特征和深度特征进行多重特征提取的特征提取模块，所述分类定性模块对提取的多重特征进行深度融合，采用特征融合算法进行分类，建立相应的OCT图像数据库；对所述OCT图像预处理后的OCT图像的纹理特征和深度特征进行多重特征提取，通过不断池化(pooling)和卷积(convolution)得到图像的特征图，将其展开，并连接全连接层，实现最终的分类输出，自动识别技术通过挖掘图像中的深层次信息，可以辅助医生进行病变的诊断和边界定位；结合人工图像比对与自动识别技术来进行组织的特征提取、分类及脑胶质瘤的边界定位
用于肿瘤定性边界定位 oct 图像处理装置

[发明专利]一种特征提取模型训练方法、装置及计算机设备-CN202110581559.8在审
发明人：刘思言;王博;郑文杰;杨祎 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征提取模型训练方法、装置及计算机设备，该方法包括如下步骤：获取特征提取模型的图像训练数据集，特征提取模型的图像训练数据集包括：无标签图像训练数据集；对特征提取模型的图像训练数据集中的每一张图像进行裁切，得到图像块集；对图像块集中的每一个图像块进行两次不同的预处理操作，得到图像块对集；将图像块对集输入到第一机器学习模型中进行训练，直到满足预设条件，得到特征提取模型。本发明通过对裁切后的图像块进行两次不同的预处理操作，将得到的图像块对集输入到第一机器学习模型中进行训练，直接学习目标图像块的特征，能够适应样本图像分辨率高、图像内容较为复杂的条件，提高特征提取模型的性能
一种特征提取模型训练方法装置计算机设备

[发明专利]一种光伏故障检测分类模型及其构建方法、检测分类方法-CN202310064590.3在审
发明人：费远宇;张衡;蒋文;曾维波 -专利权人：固德威技术股份有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： F21V21/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏故障检测分类模型及其构建方法、检测分类方法，该模型包括：特征提取模型，用于根据U－Net网络模型对输入图像进行第一特征提取，输入图像包括光伏结构的电流电压曲线图像；特征分类模型，用于根据残差卷积网络模型对提取的第一特征进行第二特征提取，根据第二特征输出分类结果。通过实施本发明，特征提取模型采用U－Net网络模型进行特征提取，能够在少量训练数据的前提下，达到较高的特征提取能力；之后采用特征分类模型对特征提取模型提取的特征进一步进行特征提取和分类，由于特征分类模型采用残差卷积网络模型
一种故障检测分类模型及其构建方法

[发明专利]一种光伏故障检测分类模型及其构建方法、检测分类方法-CN202310126021.7在审
发明人：费远宇;张衡;蒋文;曾维波 -专利权人：固德威技术股份有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏故障检测分类模型及其构建方法、检测分类方法，该模型包括：特征提取模型，用于根据U－Net网络模型对输入图像进行第一特征提取，输入图像包括光伏结构的电流电压曲线图像；特征分类模型，用于根据残差卷积网络模型对提取的第一特征进行第二特征提取，根据第二特征输出分类结果。通过实施本发明，特征提取模型采用U－Net网络模型进行特征提取，能够在少量训练数据的前提下，达到较高的特征提取能力；之后采用特征分类模型对特征提取模型提取的特征进一步进行特征提取和分类，由于特征分类模型采用残差卷积网络模型
一种故障检测分类模型及其构建方法

[发明专利]年龄预测模型的训练方法、年龄预测方法及装置-CN202111121195.1在审
发明人：陈仿雄 -专利权人：深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种年龄预测模型的训练方法，该年龄预测模型包括三维形变统计模型、可微分渲染器、第一特征提取网络、第二特征提取网络和年龄预测层，首先通过三维形变统计模型和可微分渲染器将目标人脸图像转换为二维渲染图像，该二维渲染图像具备三维特征信息。然后将目标人脸图像输入第一特征提取网络并将二维渲染图像输入第二特征提取网络以进行特征提取，将第一特征提取网络和第二特征提取网络中对应同一特征尺度的两个特征提取层输出的特征图进行特征融合，以输出目标特征图；从而将三维特征信息融合到不同尺度的特征图中，进而约束同一个人因不同表情导致的特征变化，使得整个预测模型具有更高的准确度和适应性。
年龄预测模型训练方法装置

[发明专利]一种面向容器云平台的人脸识别模型训练方法、系统及介质-CN202310513052.8在审
发明人：李参宏;韩平军 -专利权人：江苏网进科技股份有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向容器云平台的人脸识别模型训练方法、系统及介质，该方法包括：将人脸图像输入到ODLOF特征提取网络进行特征提取，将提取的特征输入第一卷积神经网络中进行深度卷积特征提取；将人脸图像输入到ODHBOS特征提取网络进行特征提取，并将提取的特征输入第二卷积神经网络中进行深度卷积特征提取；将人脸图像输入到ODMCD特征提取网络进行特征提取，并将提取的特征输入第三卷积神经网络中进行深度卷积特征提取；将第一卷积神经网络、第二卷积神经网络和第三卷积神经网络的输出特征输入特征融合神经网络进行特征融合后，并利用分类器进行分类。本发明采用多特征提取的方式，提高模型进行人脸识别的性能，进而提高分类器的分类精度。
一种面向容器平台识别模型训练方法系统介质

[发明专利]人像分割方法、电子设备及存储介质-CN202310273176.3在审
发明人：赵荔;金宇林 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种人像分割方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待分割的第一图像；将第一图像输入目标模型，通过目标模型的特征提取网络和人像分割网络对第一图像进行处理，获得人像分割掩膜；所述目标模型包括：特征提取网络、人像分割网络和至少一个辅助网络，所述人像分割网络和所述至少一个辅助网络均与所述特征提取网络连接、且位于所述特征提取网络的后面，所述人像分割网络用于在所述目标模型的训练过程中辅助所述特征提取网络学习图像中的人像的轮廓特征，所述辅助网络用于在所述目标模型的训练过程中辅助所述特征提取网络学习图像中的人像的精细特征；根据所述人像分割掩膜，对所述第一图像进行人像提取，得到第二图像。
人像分割方法电子设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、生成式对抗网络系统和电子设备-CN201811529115.4有效
发明人：张毅伟;赵元;沈海峰 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理方法、生成式对抗网络、电子设备及存储介质。该方法包括：通过初始特征提取层对待处理图像进行第一处理，获得初始特征；通过每个下采样特征提取层对输入到自身的输入特征进行第二处理，获得浅层特征、深度特征以及下采样特征；通过全局特征提取层对第M个下采样特征提取层输出的下采样特征进行第三处理，获得全局特征；通过每个上采样特征提取层对输入到自身的输入特征进行第四处理，获得上采样特征；通过残差特征提取层对第M个上采样特征提取层输出的上采样特征进行第五处理，获得残差特征；将残差特征和待处理图像相加得到目标图像该方法不仅能够降低图像增强过程中的处理复杂度，而且还能提高对微小纹理的复原能力。
图像处理方法生成对抗网络系统电子设备

[发明专利]一种道路属性识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310514624.4在审
发明人：段富治;余言勋;郝行猛;黄宇;王亚运;金恒;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请公开了一种道路属性识别方法、装置、电子设备及存储介质，本申请中，训练完成的道路属性识别模型包括特征提取子网络和背景特征增强子网络。获取道路监控视频中待处理的第一图像之后，基于道路属性识别模型中的特征提取子网络，对第一图像进行特征提取，得到道路特征图；基于道路属性识别模型中的背景特征增强子网络对第一图像进行特征提取，得到背景特征图。再对道路特征图和道路背景特征图进行融合处理，得到第一图像对应的道路融合特征图，最终对道路融合特征图进行识别，得到第一图像的道路属性识别结果。结合特征提取子网络和背景特征增强子网络对第一图像进行特征提取，能够有效抑制噪声，增强背景，从而提高道路属性识别的准确性。
一种道路属性识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种特征提取模型构建方法、目标检测方法及其设备-CN202110723063.X有效
发明人：江毅;孙培泽;杨朔;袁泽寰;王长虎 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种特征提取模型构建方法、目标检测方法及其设备，先利用样本二元组和该样本二元组的实际信息相似度构建特征提取模型，以使构建好的特征提取模型具有较好的特征提取性能；再利用构建好的特征提取模型针对待检测图像和待检测物体文本标识进行特征提取，得到并输出该待检测图像的提取特征和该待检测物体文本标识的提取特征；最后，依据该待检测图像的提取特征与该待检测物体文本标识的提取特征之间的相似度，确定该待检测图像对应的目标检测结果，以使该目标检测结果能够准确地表示出该待检测图像与该待检测物体文本标识之间的关联关系(如，该待检测图像中是否存在由待检测物体文本标识唯一标识的目标物体等)，如此有利于提高目标检测准确性。
一种特征提取模型构建方法目标检测及其设备

[发明专利]图像的确定方法、装置、存储介质及电子装置-CN202110944265.7在审
发明人：杨永强 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像的确定方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：使用训练后的目标网络模型中的N个子特征提取网络，对包含有目标对象的图像进行特征提取，得到目标对象N个子特征；其中，N个子特征提取网络中不同的子特征提取网络用于针对对象的不同姿态进行特征提取，N为大于1的整数；对N个子特征进行融合处理，得到目标特征向量；基于目标特征向量，从候选图像中确定出与目标对象的图像相似度大于图像相似度阈值的候选图像。通过本发明，解决了相关技术中存在的通过图像确定图像存在不准确的问题，提高了通过图像确定图像的准确率。
图像确定方法装置存储介质电子

[发明专利]基于复杂环境下目标人群的多种特征的提取方法-CN201110264744.0无效
发明人：吴军;余人强;刘华平 -专利权人：常州蓝城信息科技有限公司
申请日： 2011-09-07 - 公布日： 2012-03-07 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明涉及基于复杂环境下目标人群的多种特征的提取方法，其具体步骤是：a.人脸图像的特征提取；b.发型特征提取；c.步态特征提取。本发明的基于复杂环境下目标人群的多种特征的提取方法，利用人脸图像特征提取方法，能够使其快速方便提取；采用此发型特征提取方法，能够使其自动提取人脸和发型的颜色和位置；采用步态特征提取方法，在检测到人脸任何部位时，都能够获取人脸特征，避免了识别拒绝的现象产生。
基于复杂环境目标人群多种特征提取方法

[发明专利]图像特征提取方法、装置和电子设备-CN202210754230.1在审
发明人：秦方博;余山;徐德 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供一种图像特征提取方法、装置和电子设备，涉及机器视觉技术领域，其中方法包括：获取针状工具的原始图像；将所述原始图像输入至特征提取网络中，得到所述特征提取网络输出的多个特征图；其中，所述多个特征图至少包括以下之一：针尖点置信度图、针尖轮廓图、针尖方向图和针尖清晰度图；所述特征提取网络是基于包含针状工具的图像样本、以及所述图像样本对应的多个特征真值图训练得到的，本发明可以基于训练得到的特征提取网络得到至少一个特征图，从而实现了对针状工具特征的提取。
图像特征提取方法装置电子设备

[发明专利]图像特征提取方法、装置、介质、电子设备-CN202310731249.9在审
发明人：孙凯伦;于淼;沙清爽;王亚楠 -专利权人：齐鲁理工学院
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种图像特征提取方法、装置、介质、电子设备，所述方法包括：获取待测疾病组织IHC样本图像，构建待测数据集；搭建特征提取网络；将所述待测数据集输入至所述特征提取网络，筛选所述待测疾病组织IHC样本图像的IHC关键标志物特征。该方法能够提升模型的整体处理效率、通过较少的参数量实现了较高的分类正确率和特征提取能力，保证了特征提取的精度。
图像特征提取方法装置介质电子设备

[发明专利]一种道路交通车辆的特征提取系统-CN201910091807.3在审
发明人：耿朝宏;闫志敏;张荣富;周兴国 -专利权人：合肥特尔卡机器人科技股份有限公司
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种道路交通车辆的特征提取系统，包括车辆图像采集模块、构建车辆图像模型模块、边缘轮廓检测模块、增强处理模块和特征提取模块；车辆图像采集模块分别与车辆图像模型模块和边缘轮廓检测模块连接，边缘轮廓检测模块与增强处理模块连接，增强处理模块与特征提取模块连接。本发明提供的道路交通车辆的特征提取系统，通过边缘轮廓检测模块、增强处理模块对采集的车辆图像进行边缘和信息增强处理，并通过特征提取模块在仿真对不变区域对车辆角点分布信息进行处理，以实现车辆像素特征点的提取，具有特征提取的准确性高的特点，为后期车辆特征的智能识别奠定基础。
边缘轮廓检测模块增强处理特征提取模块特征提取系统车辆图像道路交通车辆图像采集模型模块车辆特征分布信息模块连接特征提取像素特征信息增强智能识别构建角点采集