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]一种视频流多分传输装置及其实现方法-CN201710428219.5在审
  • 陆晓 - 柳州智视科技有限公司
  • 2017-06-08 - 2017-08-29 - H04N5/232
  • 一种视频流多分传输装置,包括图像传感器和多分处理装置,所述图像传感器包括图像获取单元,多分处理装置包括图像接收单元,图像处理单元和焦点数据接收单元,所述图像处理单元包括图像缩略处理模块,图像数据传输模块和焦点数据截取模块,一种视频流多分的传输方法,将原始图像压缩至缩略图供用户选择焦点,再根据焦点信息对原始图像进行截取并转换至所选分辨输出供用户实时观看,既大幅度降低了视频图像数据传输成本,有效降低对外部设备的硬件配置要求
  • 一种视频分辨率传输装置及其实现方法
  • [发明专利]基于上下文关系的多分遥感图像复合分类方法-CN201010560334.6无效
  • 王琼华;马洪兵;孙卫东 - 清华大学
  • 2010-11-24 - 2011-06-29 - G06K9/62
  • 本发明为一种基于上下文关系的多分遥感图像复合分类方法,首先进行局部训练区域内的配准,其次对低分辨图像进行分类特征提取,然后基于前两个步骤,在训练区域内,利用分类特征进一步建立基于条件随机场模型的上下文关系,最后根据前三个步骤得到条件随机场模型后进行全局分类,将训练好的模型推广至整个低分辨图像覆盖区域,对广域低分辨图像进行分类,本方法综合利用多分遥感图像,构建像素间的上下文关系,考虑了地物分布的空间连续性,并由条件随机场模型提供了对多分类特征的支持,从而解决高精度的广域低分辨遥感图像的分类问题。
  • 基于上下文关系分辨率遥感图像复合分类方法
  • [发明专利]多分的基于离焦深度测量的自动聚焦-CN201310547649.0在审
  • 宫城健辅;李平山 - 索尼公司
  • 2013-11-07 - 2014-05-21 - H04N5/232
  • 本公开涉及多分的基于离焦深度测量的自动聚焦。本文中描述了一种使用离焦深度测量实现自动聚焦的分层方法。分层地在每个步骤被确定为最佳的分辨中执行离焦深度测量技术。在较高分辨给予更好精度、但是需要更高计算成本的情况下,在每个步骤基于目标精度和可能的最大模糊量来估计最佳分辨,该最佳分辨确定计算量和聚焦区域中的像素数量。所提出的多分的基于离焦深度测量的自动聚焦使得能够减少所需的资源,这在资源有限的系统中是有益的。
  • 分辨率基于焦深测量自动聚焦
  • [发明专利]基于高分辨网络与轻量注意力机制的交通标志检测方法-CN202111487758.9在审
  • 吕卫;梁芷茵;褚晶辉 - 天津大学
  • 2021-12-07 - 2022-04-01 - G06V20/58
  • 一种基于高分辨网络与轻量注意力机制的交通标志检测方法,包括:构建数据集并进行数据预处理,构成训练集和测试集;搭建基于高分辨网络与轻量注意力机制的交通标志识别神经网络模型,包括依次串接的:输入单元、用于提取图像特征的多分网络单元、用于融合多尺度特征的多分网络输出融合单元和输出预测单元。采用训练集对基于高分辨网络与轻量注意力机制的交通标志识别神经网络模型进行训练;采用测试集对基于高分辨网络与轻量注意力机制的交通标志识别神经网络模型进行测试。本发明在高分辨网络中,通过并行连接高分辨到低分辨卷积来保持高分辨表示,并通过重复跨并行的多尺度特征融合来增强高分辨表示。
  • 基于高分辨率网络注意力机制交通标志检测方法
  • [发明专利]图像处理装置、图像处理方法以及存储介质-CN201680085460.6有效
  • 铃木大介;古川英治 - 奥林巴斯株式会社
  • 2016-05-10 - 2021-05-11 - H04N5/21
  • 提供图像处理装置(300),其具有:多分分解部(301),其将输入图像分解为多个分辨图像;帧存储器(331),其保持前一帧的循环图像作为参照图像;运动矢量检测部(332),其将多个分辨图像中的分辨比输入图像的分辨低的图像之一作为基准图像在该基准图像与参照图像之间检测运动矢量;运动补偿部(333),其根据运动矢量对参照图像进行运动补偿,从而生成运动补偿图像;循环型噪声降低部(330),其对基准图像和运动补偿图像进行合成,生成作为新的循环图像的降噪基准图像;以及多分合成部(302),其对降噪基准图像和多个分辨图像中的基准图像以外的分辨图像进行合成。
  • 图像处理装置方法以及存储介质
  • [发明专利]多分指纹传感器-CN201680049127.X在审
  • A.P.拉索 - 辛纳普蒂克斯公司
  • 2016-06-03 - 2018-04-17 - G06K9/00
  • 提供了多分指纹传感器和使用其的方法。多分指纹传感器均包括传感器的成像区域或区的一部分,所述部分提供比传感器的其余成像区域更高的成像分辨。更高分辨的区域对于防欺骗目的是有用的,而因为仅传感器的一部分是更高分辨的,所以有利的是,它将远不及在其整个成像区域上是更高分辨的传感器那样多地影响硬件成本。此外,更高分辨区域可以被下采样,因此对标准匹配器和图像处理软件栈将没有影响,所述标准匹配器和图像处理软件栈预期所获取的整个图像的均匀分辨
  • 分辨率指纹传感器
  • [发明专利]一种低分辨的实时手势识别方法-CN202310039359.9有效
  • 李观喜;张磊;苏鹏 - 广州紫为云科技有限公司
  • 2023-01-12 - 2023-05-30 - G06V40/10
  • 本发明公开了一种低分辨的实时手势识别方法,添加特征融合模块对高分辨教师模型和低分辨教师模型进行特征融合,使高分辨教师模型的颈部网络内的特征层尺度与低分辨教师模型的颈部网络内的特征层尺度匹配,本发明为面向于移动端、嵌入式设备的一种低分辨的实时手势识别方法。通过将两个模型特征图对齐的方式,解决高分辨模型和低分辨模型之间的特征图不匹配的问题,训练一个高精度的多分模型,以高精度的多分模型作为教师模型,低分辨模型作为学生模型,结合知识蒸馏的方法,使用教师模型对学生模型进行特征指导
  • 一种分辨率实时手势识别方法

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