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[发明专利]一种基于卷积神经网络和协方差张量矩阵的降维方法-CN201810206326.8有效
发明人：年睿;耿月 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络和协方差张量矩阵的降维方法，包括以下步骤：首先对原始图像进行基于结构树的边缘检测，从而得到每幅图像的边缘图，然后将边缘图像输入到卷积神经网络对边缘图像提取形状特征；为了丰富图像细节特征，使用卷积神经网络对原始图像进行特征提取；将传统特征提取方法与卷积神经网络特征提取相结合，以得到多种视觉特征。本发明关注图像目标的形状特征，并使用卷积神经网络来提取图像特征，相比传统的特征提取方法更能丰富直观的表示图像，同时在降低维度的过程中，更加注重多种视觉特征之间的相关性，更能使其作为一个整体来表示图像，更加具有鲁棒性和实用性
一种基于卷积神经网络和协方差张量矩阵方法

[发明专利]残币处理方法及装置-CN202211265307.5在审
发明人：易骁 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了残币处理方法及装置，可用于人工智能技术领域，方法包括：获取残币图像，将残币图像输入至训练好的目标检测模型，得到面额特征提取结果以及防伪特征提取结果，在面额特征提取结果以及防伪特征提取结果符合预设的兑换标准时，根据面额特征提取结果确定残币图像对应的第一图像面积，对残币图像进行边缘检测，得到第二图像面积，根据第一图像面积与第二图像面积的面积比例，确定残币面额兑换比例。
处理方法装置

[发明专利]一种基于AI视觉辅助的风电设备分析系统-CN202310607009.8在审
发明人：曹世鹏;张刚伟;巨思旸 -专利权人：众芯汉创（西安）科技有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于AI视觉辅助的风电设备分析系统，包括图像采集模块、图像处理模块、特征提取模块和故障诊断模块，所述图像采集模块用于采集风电设备的图像信息，所述图像处理模块对采集的图像信息进行预处理提高图像质量，所述特征提取模块对预处理后的图像进行特征提取，所述故障诊断模块根据特征提取结果，使用AI算法进行故障诊断。本系统能够通过拍摄风电设备的图像，对图像进行分类以及特征输出，并基于特征输出进行智能分析，得到准确的诊断结果。
一种基于 ai 视觉辅助设备分析系统

[发明专利]一种双通道特征探索的视觉识别方法、系统、设备及介质-CN202310528272.8在审
发明人：孙仕海;梁晓琳;朱祥维;赖廷钦;郭俊彬;张思远;李天赐;田之宇;黄锦铨 -专利权人：中山大学·深圳;中山大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种双通道特征探索的视觉识别方法、系统、设备及介质。将待识别图像分类为正常图像和非正常图像，并将非正常图像进行图像对比度调整，得到非正常增强图像；对正常图像和非正常增强图像进行特征提取，得到第一特征提取图；将第一特征提取图经过两路卷积通道的交叉卷积处理，并合并输出第二特征提取图；对第二特征提取图进行分类和定位处理，得到所述待识别图像的目标分类和定位结果。本发明的技术方案能够改善视觉识别模型在不同环境下的适应能力、降低对图像数据信息的依赖，保留更多图像潜在信息，提高检测的精度和效率。
一种双通道特征探索视觉识别方法系统设备介质

[发明专利]一种图像超分辨率重建方法-CN202310464288.7在审
发明人：周明君;陈钦柱 -专利权人：海南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种图像超分辨率重建方法，包括步骤：S101、将原始图像输入到特征提取模块FBlock，特征提取模块FBlock对原始图像进行初步特征提取；S102、特征提取模块FBlock输出的特征信息进入信息蒸馏模块DBlock，信息蒸馏模块DBlock对特征信息进行压缩，减少通道数量并进行多次特征提取；S103、信息蒸馏模块DBlock的输出进入多特征融合模块RBlock，多特征融合模块RBlock对信息蒸馏模块DBlock的输出进行信道级的特征级联操作，在多特征融合模块RBlock的末尾添加多尺度大核注意力模块的输出和特征提取模块的输出，生成最终特征图，本发明的图像重建效果更好，重建效率更高。
一种图像分辨率重建方法

[发明专利]基于几何先验的鸟瞰图语义分割方法、装置、设备及介质-CN202310041741.3在审
发明人：赫然;黄怀波;樊齐航;周晓强 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2023-01-11 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明提供一种基于几何先验的鸟瞰图语义分割方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取待处理图像和鸟瞰图查询特征；将所述待处理图像输入至特征提取器，得到所述特征提取器输出的图像特征；将所述图像特征和所述鸟瞰图查询特征输入至特征提取模型，得到所述特征提取模型输出的鸟瞰图特征；基于所述鸟瞰图特征，对所述待处理图像进行语义分割；所述特征提取模型包括自注意力模块，所述自注意力模块用于将所述待处理图像的令牌和所述鸟瞰图查询特征进行跨视图自注意力转换本发明提供的方法、装置、电子设备及存储介质，可以降低自注意力机制的计算复杂度，进一步降低图像特征提取的复杂度，并且提高了后续语义分割的准确性和可靠性。
基于几何先验鸟瞰图语义分割方法装置设备介质

[发明专利]一种基于软硬件协同加速的关系网络推理优化的方法-CN202110757032.6有效
发明人：张志超;刘忠麟;蒋丽婷 -专利权人：中国电子科技集团公司第十五研究所
申请日： 2021-07-05 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于软硬件协同加速的关系网络推理优化的方法，能够解决关系网络推理计算的速度与效能问题，包括运行在X86/GPU平台的支持集特征提取流程以及运行在FPGA芯片的关系网络图像分类推理设计。支持集特征提取流程为：接收不同类别的支持集图像数据。针对不同类别的支持集进行特征提取，构建不同的特征池，作为离线支持集特征。运行在FPGA芯片的关系网络图像分类推理设计采用FPGA芯片上构建的测试图像特征提取模块和关系计算模块：接收离线支持集特征存入DRAM。测试图像特征提取模块接收测试图像，进行特征提取，获得测试图像特征。关系计算模块进行关系网络推理计算，获得关系分数。基于FPGA的关系网络图像分类推理设计采用多核互联设计。
一种基于软硬件协同加速关系网络推理优化方法

[发明专利]扫描电镜二次电子图像超分辨方法和系统-CN202310052289.0在审
发明人：杨湛;房梁;巢沛栋;张光义;张略 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种扫描电镜二次电子图像超分辨方法和系统，方法包括获取SEM图像数据集；构建超分辨网络模型，使用SEM图像数据集对超分辨网络模型进行训练，得到训练好的最优模型参数，加载最优模型参数供SEM图像进行超分辨率处理，获得超分辨率处理后的SEM图像；超分辨网络模型包括浅层特征提取单元、深层特征提取单元、上采样单元和图像重建单元，首先使用浅层特征提取单元对输入的SEM图像进行浅层特征提取，然后经过深层特征提取单元提取深层特征，最后通过上采样单元和图像重建单元对SEM图像进行放大和重建。本发明能够使得图像更加清晰的同时提高分辨率，尤其是样品边缘与内部的细节特征明显增多，图像质量有较为明显的提升。
扫描电镜二次电子图像分辨方法系统

[发明专利]行人属性信息提取方法及装置-CN201910232030.8有效
发明人：石娟峰 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了行人属性信息提取方法和装置。该方法利用卷积神经网络执行。卷积神经网络包括初步特征提取模型、行人分割特征提取模型、行人属性特征提取模型和全连接层。该方法包括：初步特征提取步骤，将行人图像输入到初步特征提取模型中，获得行人图像的初步特征；分割特征提取步骤，将初步特征输入到行人分割特征提取模型中，提取行人分割特征；属性特征提取步骤，将初步特征输入到行人属性特征提取模型中，提取行人属性特征；特征融合步骤，将行人分割特征与行人属性特征进行融合，获得融合特征；属性信息预测步骤，将融合特征输入到全连接层中，获得预测的行人属性信息。通过行人分割特征和行人属性特征的结合，提升了行人属性信息的准确率。
行人属性信息提取方法装置

[发明专利]图像处理方法、图像处理网络训练方法、装置及电子设备-CN202210037593.3有效
发明人：陈圣;曾定衡;皮家甜;吴至友;李长林 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理方法、图像处理网络训练方法及电子设备，该图像处理方法包括：获取待处理图像；利用目标图像去噪网络对待处理图像进行去噪处理，得到目标去噪图像；其中，目标图像去噪网络包括依次连接的目标特征融合网络、目标级联特征提取网络以及第一卷积层，目标特征融合网络用于对待处理图像进行特征提取，以及对提取的第一特征图和第二特征图进行特征融合，得到目标融合特征图，目标级联特征提取网络用于对目标融合特征图进行特征提取，得到目标特征图，第一卷积层用于对目标特征图进行卷积处理，得到目标去噪图像，这样，可提高图像去噪的效果。
图像处理方法网络训练装置电子设备

[发明专利]一种基于图像增强和图像融合的联合检测跟踪方法-CN202211669730.1在审
发明人：贾海涛;张洋;江雪婷;张诗涵;李玉琳;许文波;陈宗信;刘博文 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-12-25 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像增强和图像融合的联合检测跟踪方法。本发明结合传统的检测和跟踪的算法，两个任务共享特征提取网络。本发明在Resnet‑50骨干特征提取网络的基础上提出了图像增强模块，图像增强模块有效的解决了多目标跟踪中特征提取不充分的问题。本发明在Resnet‑50骨干特征提取网络和图像增强模块的基础上，提出了图像融合模块，有效的融合了图像的多尺度特征，改善了检测和跟踪对于特征深度要求不同的冲突。
一种基于图像增强融合联合检测跟踪方法

[发明专利]查询人物的面部图像的方法、装置和服务器-CN201910357244.8有效
发明人：杨帆;李思萌 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本公开是关于一种查询人物的面部图像的方法、装置和服务器，属于人脸识别技术领域，该方法包括基于图像重建，对第一图像特征提取模型进行训练，得到第二图像特征提取模型；基于所述第二图像特征提取模型，分别提取数据库中的各面部图像的特征信息，其中，所述特征信息包括身份特征值和状态特征值；当接收终端发送的携带有目标面部图像的图像查询请求时，基于所述第二图像特征提取模型，提取所述目标面部图像的特征信息；基于所述目标面部图像的特征信息和所述数据库中各面部图像的特征信息，确定与所述目标面部图像满足预设相似度条件的面部图像，发送给所述终端。采用本公开，可以提高查询面部图像的精细度。
查询人物面部图像方法装置服务器

[发明专利]一种视频识别方法、装置及电子设备-CN202011133415.8在审
发明人：禹常隆;田植良 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种视频识别方法、装置及电子设备，方法包括：获取目标视频，所述目标视频包括视频帧图像以及目标文本；调用第一图像特征提取模型提取所述视频帧图像的第一图像特征；调用第二图像特征提取模型提取所述视频帧图像的第二图像特征；调用第一文本特征提取模型提取所述目标文本的第一文本特征；调用第二文本特征提取模型提取所述目标文本的第二文本特征；根据所述第一图像特征、所述第二图像特征、所述第一文本特征和所述第二文本特征确定所述目标视频的视频标签
一种视频识别方法装置电子设备

[发明专利]模型训练方法、图像分类方法和装置-CN202211037161.9在审
发明人：何凤翔 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开的实施例提供的一种模型训练方法，包括：响应于获取到包括样本图像、样本图像对应的标注信息和查询图像，构建样本图像和查询图像对应的图像对，并构建包括局部特征提取器、语义特征提取器和分类判别器的小样本学习网络，将图像对输入局部特征提取器进行局部特征提取，得到样本图像对应的第一局部特征和查询图像对应的第二局部特征，将第一局部特征和第二局部特征分别输入语义特征提取器进行语义特征提取，得到第一局部特征对应的第一语义特征和第二局部特征对应的第二语义特征，并将第一局部特征和第一语义特征、第二局部特征和第二语义特征分别输入分类判别器，基于样本图像对应的标注信息，对小样本学习网络进行训练，得到图像分类模型。
模型训练方法图像分类装置

[发明专利]图像处理方法、装置及电子设备-CN202310495121.7有效
发明人：邵扬;王宇 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04N23/951 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置及电子设备，适用于图像处理技术领域，该方法包括：获取多张待处理图像；对每张待处理图像分别进行连续多次的清晰特征提取操作，其中，每次在清晰特征提取操作提取出各张待处理图像的清晰特征后，将此次从所有待处理图像中提取出的清晰特征融合为第一融合图像，并将第一融合图像分别输入至下一次对各张待处理图像进行的清晰特征提取操作中，直至完成最后一次对各张待处理图像的清晰特征提取操作；基于各张待处理图像的目标清晰特征，生成输出图像。本申请实施例可以提高运动模糊图像的清晰度和信噪比。
图像处理方法装置电子设备