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]基于车载导航的感兴区域选取方法、装置、设备、介质及产品-CN202111467632.5在审
  • 吴俊法 - 阿波罗智能技术(北京)有限公司
  • 2021-12-02 - 2022-03-01 - G06V10/25
  • 本公开提供了基于车载导航的感兴区域选取方法、装置、设备、介质及产品,涉及人工智能技术领域,尤其涉及自动驾驶领域。具体实现方案为:确定车载摄像头采集的道路视频对应的标准识别结果;利用区域选择策略,为所述道路视频选取候选感兴区域,以获得至少一个候选感兴区域;对所述候选感兴区域进行车道线识别,以获得待比对识别结果,并根据所述待比对识别结果与所述标准识别结果,确定对应候选感兴区域的选取结果;根据至少一个所述候选感兴区域分别对应的选取结果,确定选取结果满足结果选择条件的目标识别结果,并确定所述目标识别结果对应的候选感兴区域为目标感兴区域本公开实施例实现了目标感兴区域高效而准确地选取。
  • 基于车载导航感兴趣区域选取方法装置设备介质产品
  • [发明专利]图像量化方法、计算机设备和存储介质-CN202010240210.3有效
  • 杨燕平;高耀宗 - 上海联影智能医疗科技有限公司
  • 2020-03-31 - 2020-07-14 - G06T7/00
  • 包括:对待检测对象的医学图像进行分割处理,得到第一类分割图像和第二类分割图像;第一类分割图像包括至少一个第一感兴区域,第二类分割图像包括各第一感兴区域对应的第二感兴区域;根据至少一个第一感兴区域和各第一感兴区域对应的第二感兴区域,确定各第二感兴区域对应的特征数据;特征数据用于表征各第二感兴区域的分布情况;根据各第二感兴区域对应的特征数据和待检测对象的临床特征数据,确定医学图像对应的量化值;临床特征数据为对待检测对象进行临床检测后得到的数据
  • 图像量化方法计算机设备存储介质
  • [发明专利]视频数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011208510.X有效
  • 冯伟忠 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-11-03 - 2023-10-27 - H04N21/4728
  • 一种视频数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:响应于视频数据调整指令,获取原视频画面中感兴区域的位置、感兴区域的目标清晰度以及目标码率;根据目标清晰度和目标码率确定感兴区域对应的第一目标量化参数;基于感兴区域的位置信息、第一目标量化参数对原视频画面进行调整,得到调整后视频画面;调整后视频画面中的感兴区域的清晰度高于非感兴区域的清晰度。上述方法对视频画面中的感兴区域的量化参数进行调整,具体结合期望的目标清晰度确定感兴区域的量化参数可控制码率,实现感兴区域画面质量更清晰,同时由于较好的结合了码率控制,编码后的视频文件避免出现过度的码率分布不均的情况
  • 视频数据处理方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]图像可视化-CN201480058163.3在审
  • S·戈特曼;Z·罗曼 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2014-10-17 - 2016-06-08 - G06T19/00
  • 所述方法还包括在所述第一图像的子部分上视觉呈现第一感兴区域(210)。所述第一感兴区域识别所述第一中的感兴区。所述方法还包括与视觉呈现第一感兴区域同时地在所述第一图像的不同子部分上视觉呈现至少一个第二感兴区域(212、214)。所述至少一个第二感兴区域示出与所述第一感兴区域中的相同的、但是利用不同的第二处理算法处理的感兴区。
  • 图像可视化
  • [发明专利]基于深度学习的感兴区域图像编码、解码系统及方法-CN201910240106.1有效
  • 陈立;蔡春磊;张小云;高志勇;鲁国 - 上海交通大学
  • 2019-03-27 - 2020-11-20 - H04N19/167
  • 本发明公开了一种基于深度学习的感兴区域图像编码系统及方法,包括感兴区域编码网络模块、码率分配模块和熵编码模块。图像输入系统后,感兴区域编码网络模块同时对输入图像进行正向多尺度分解变换以及感兴区域分割预测,得到图像的多尺度特征和感兴区域掩模,再经过码率分配模块为感兴区域分配更多的特征,分配后的特征经过量化和熵编码得到二进制码流;同时提供了一种感兴区域图像解码系统及方法,用于解码上述编码系统及方法形成的编码。本发明使用深度学习技术构建感兴区域编解码网络和熵编解码器,利用大量数据训练得到最优模型参数,在实际应用中可达到显著优于现有感兴编码系统的主观和客观的编码性能。
  • 基于深度学习感兴趣区域图像编码解码系统方法

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