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[发明专利]一种基于网格区域划分的深度图像优化方法及系统-CN201810567481.2在审
发明人：晁志超;龙学军;李新维;孙晓斐;周剑 -专利权人：成都通甲优博科技有限责任公司
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，实施例具体公开一种基于网格区域划分的深度图像优化方法及系统，通过获取目标物体的初始深度图像，将初始深度图像划分为若干个网格区域，对各个网格区域进行深度值优化获得优化后的深度图像，判断优化后的深度图像是否达到预设图像标准，若否，则将初始深度图像的各个网格区域再划分为若干个网格区域，再对各个网格区域进行深度值优化，通过反复的划分和优化直到优化后的深度图像达到预设图像标准，即获得目标物体的最终深度图像解决了目前深度优化方法计算量大效率低的问题，实现了将目标物体的深度图像经过网格划分，由粗到精的进行优化计算，在计算时间与优化精度上都达到一种较好的平衡关系。
深度图像网格区域优化目标物体图像标准预设计算机视觉技术最终深度图像获取目标平衡关系深度优化优化计算计算量网格

[发明专利]深度图像的优化方法、终端及存储介质-CN201910570015.4在审
发明人：杨鑫 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种深度图像的优化方法、终端及存储介质，该深度图像的优化方法包括：获取拍摄对象的初始彩色图像和初始深度图像；其中，初始彩色图像的分辨率大于初始深度图像的分辨率；对初始彩色图像进行缩放处理和矫正处理，获得目标彩色图像；对初始深度图像进行坐标变换和插值处理，获得待优化深度图像；其中，目标彩色图像的分辨率和待优化深度图像的分辨率相同；根据目标彩色图像对待优化深度图像进行边缘优化，获得拍摄对象的优化后的深度图像
深度图像分辨率优化彩色图像目标彩色存储介质拍摄对象图像终端边缘优化插值处理缩放处理坐标变换矫正申请

[发明专利]深度图优化方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111123342.9在审
发明人：周立阳;杨幸彬;刘嘉树;姜翰青;章国锋 -专利权人：浙江商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06T7/529 文献下载
摘要：本公开提供了一种深度图优化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标图像和所述目标图像对应的待优化深度图；利用训练后的用于进行深度图优化的目标神经网络，对所述待优化深度图和所述目标图像进行特征提取，生成噪声图；其中，所述噪声图用于表征所述待优化深度图对应的噪声信息和/或深度缺失信息；利用所述目标神经网络和所述噪声图，对所述待优化深度图进行优化处理，得到目标深度图。
深度优化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]对深度图像进行优化的方法和装置-CN201710883474.9有效
发明人：杜云凡;李斐 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2017-09-26 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及对深度图像进行优化的方法和装置。该对深度图像进行优化的方法包括：输入步骤，输入关于一个场景的多个彩色图像以及对应的深度图像；相机姿态估计步骤，基于输入的深度图像来估计相机姿态作为初始相机姿态；相机姿态优化步骤，基于多个彩色图像对所述初始相机姿态进行优化来获得优化的相机姿态；三维模型构建步骤，基于多个彩色图像和所获得的优化的相机姿态来构建三维模型；投影步骤，基于优化的相机姿态，将所构建的三维模型投影到二维坐标空间来生成每个彩色图像对应的投影深度图像；以及深度图像优化步骤，将所生成的投影深度图像和对应的输入的深度图像进行融合得到优化的深度图像。根据本发明的方法可以得到更精确的深度图像。
深度图像进行优化方法装置

[发明专利]基于新能源出力随机特性的电网深度调峰运行优化方法-CN202010976122.X在审
发明人：徐俊;付蓉;应益强;王正风;吴旭;徐海青;李智;马大卫;余丽 -专利权人：南京邮电大学;国网安徽省电力有限公司;安徽继远软件有限公司
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于新能源出力随机特性的电网深度调峰运行优化方法，基于电网深度调峰运行和新能源出力随机特性，构建新能源装置参与电网深度调峰优化经济调度模型；基于构建的电网深度调峰优化调度模型，获取电网深度调峰优化调度策略，进行优化调度策略的求解；获取优化调度策略的计算值进行仿真系统代入，计算优化调度策略的有效值。本发明通过构建电网深度调峰优化调度模型，获取电网深度调峰优化调度策略，通过将区域的实际电网运行数据代入电网深度调峰优化调度策略进行仿真计算，获取优化调度策略的最优值，能够有效降低运行费用，且可根据实际计算结果对应调整电力系统的调峰装置的整体平均负荷率
基于新能源出力随机特性电网深度运行优化方法

[发明专利]一种几何估计图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110784134.7在审
发明人：郭亨凯;赵旺;刘绍辉 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种几何估计图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中该方法包括：将目标图像的初始的深度图、所述初始的深度图的第一置信度、初始的法向量图和所述初始的法向量图的第二置信度，输入优化器；通过所述优化器，以优化后的深度图和优化后的法向量图，分别与优化前的深度图和优化前的法向量图的差值最小，并且以基于优化后的深度图和优化后的法向量图中相同区域确定出的局部平面间的误差最小为优化目标，对深度图和法向量图进行联合优化；其中，所述第一置信度和第二置信度，作为计算所述差值和所述误差时的权重；通过所述优化器，输出优化完成的深度图和法向量图。能够提高图像的深度图和法向量图的精度。
一种几何估计图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]深度学习网络模型的图优化方法、编译器和相关设备-CN202211715719.4在审
发明人：朱磊光;韩建强;陈波扬;王超;毛佳丽 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度学习网络模型的图优化。该方法包括确定并获取深度学习网络模型，其中深度学习网络模型定义有n个图优化策略，n为大于1的正整数，利用图优化编译器，对深度学习网络模型的n个图优化策略进行优化，以得到优化后的n个图优化策略，其中优化后的n个图优化策略按照预设顺序排列，预设顺序是由优化后的n个图优化策略的图优化算子按照预设规则确定的，进而利用所述优化后的n个图优化策略，按照预设顺序执行图优化操作。本申请通过利用图优化编译器，对深度学习网络模型的n个图优化策略进行优化，以得到优化后的n个图优化策略，以提高深度学习网络模型的图优化性能。
深度学习网络模型优化方法编译器相关设备

[发明专利]图像优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202111060690.6在审
发明人：李鹏;刘阳兴 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。方法包括：提供存在视差的第一图像和第二图像；根据第一图像和第二图像确定初始深度图像；将初始深度图像和根据第一图像得到的灰度图像输入深度卷积网络模型进行处理，输出优化后的深度图像。本申请通过设计深度卷积网络模型来优化双摄深度图在弱纹理和重复纹理处出现深度错误以及深度一致性的问题，实现对双摄深度图的优化，提高了拍照虚化质量；相比与人工设计滤波器对深度图的优化，本申请的深度图优化效率更高
图像优化方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种深度学习模型推理期加速方法、装置及系统-CN201810685004.6有效
发明人：曹松;魏汉秦;林宇;陶海 -专利权人：北京文安智能技术股份有限公司
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及深度神经网络学习技术领域，公开了一种深度学习模型推理期加速方法、装置及系统。本发明深度学习模型推理期加速方法通过获取优化深度学习模型及待处理数据；所述优化深度学习模型带有优化合并参数；通过带有所述优化合并参数的优化深度学习模型对所述待处理数据进行数据处理；将所述数据处理后的数据输出本发明通过带有所述优化合并参数的优化深度学习模型对所述待处理数据进行数据处理；节省了深度学习模型推理期中的额外计算开销，从而使得深度学习模型的应用过程中减少了推理期计算时间和响应延迟，降低了设备功耗。
一种深度学习模型推理加速方法装置系统

[发明专利]基于算子特征分析的深度学习应用云配置推荐方法及系统-CN202210678804.1有效
发明人：张文博;吴恒;许源佳;胡艺 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H04L41/0823 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于算子特征分析的深度学习应用云配置推荐方法及装置。所述方法包括：获取深度学习应用、优化目标与结束条件；计算所述深度学习应用包含的算子组成；基于所述算子组成，预测所述深度学习应用的“配置‑性能”关系，并结合所述优化目标，在配置空间中获取所述深度学习应用的优化配置搜索空间；在所述优化配置搜索空间中，基于所述深度学习应用的“配置‑性能”关系搜索优化配置，直至得到的优化配置使所述深度学习应用的性能满足所述优化目标或搜索次数达到结束条件。本发明可以快速高效的搜索出优化配置，大幅降低搜索成本同时保持了较高的准确率。
基于算子特征分析深度学习应用配置推荐方法系统

[发明专利]优化深度信息的方法与装置-CN201410182522.8有效
发明人：锺育佳;张文彦;曾家俊;李运锦 -专利权人：聚晶半导体股份有限公司
申请日： 2014-04-30 - 公布日： 2017-09-29 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：本发明提供一种优化深度信息的方法与装置。该方法包括将左图像与右图像其中之一划分成多个相关区块，以获取至少一区块分布图。获取待修复深度图，并依据多个主深度值与相机参数将待修复深度图区分成多个深度平面，其中待修复深度图记录这些主深度值且具有多个破洞。利用区块分布图而分别对各深度平面中的破洞产生多个优化深度值，并将这些优化深度值填补至各深度平面而获取优化深度图。
优化深度信息方法装置

[发明专利]深度测量方法、双目立体视觉系统、装置及存储介质-CN202210174111.9在审
发明人：周凡 -专利权人：银牛微电子（无锡）有限责任公司
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开实施例中提供深度测量方法、双目立体视觉系统、装置及存储介质，基于原始图像对分别执行第一优化处理和第二优化处理以得到第一优化图像对和第二优化图像对；其中，第一优化处理和第二优化处理为用于缩减被处理图像在图像水平方向上像素的不同图像处理方式；基于第一优化图像对执行立体匹配并计算得到第一深度图；以及，基于第二优化图像对执行立体匹配并计算得到第二深度图像；基于深度测量质量结果对第一深度图像和第二深度图像进行合成以得到目标深度图像。通过对双目立体系统摄取的原始图像对采用减少缩减视差的多路优化处理后立体匹配得到深度图像并合成，降低视差影响以提升立体匹配成功率，提升探测能力。
深度测量方法双目立体视觉系统装置存储介质

[发明专利]深度学习优化器封装方法-CN202211019033.1在审
发明人：叶浩晨;吕成器;张文蔚;陈恺 -专利权人：上海人工智能创新中心
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度学习优化器封装方法，包括：进行优化器封装；通过优化器封装将不同深度学习后端、不同硬件的优化器封装成通用的接口，以降低使用者的学习成本；根据不同深度学习后端的特性，通过优化器封装选择最优优化器功能，以降低使用特定优化功能的学习成本。
深度学习优化封装方法

[发明专利]深度图优化方法、装置、设备及存储介质-CN202310460332.7在审
发明人：张喆 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种深度图优化方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：对第一图像以及所述第一图像对应的第二图像进行特征提取，得到第一原始深度图像特征以及第二原始深度图像特征；分别对所述第一图像以及所述第二图像进行非局部邻域匹配，得到第一非局部邻域感知特征，以及第二非局部邻域感知特征；利用所述第一非局部邻域感知特征对所述第一原始深度图像特征进行特征优化，并利用所述第二非局部邻域感知特征对所述第二原始深度图像特征进行特征优化，得到第一优化深度图像特征以及第二优化深度图像特征；基于所述第一优化深度图像特征以及所述第二优化深度图像特征，生成所述第一图像对应的深度图。
深度优化方法装置设备存储介质

[发明专利]三维重建的深度图优化方法及装置-CN202210852834.X在审
发明人：董林佳;王江安 -专利权人：土豆数据科技集团有限公司
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维重建的深度图优化方法及装置，该方法包括：对每张深度图进行平滑去噪；基于深度图对应的原始图像先验信息和邻域深度信息补全深度图中所存在的孔洞区域；将每张深度图的边缘区域中的不可靠深度值优化为可靠深度值，错误深度值优化为正确深度值；根据预设融合约束，去除每张深度图在三维点云中所对应点云中冗余点，获得每张深度图的点云数据；融合多张深度图的点云数据，获得优化后三维点云。与现有的深度图融合算法相比，本申请公开的方法去除了深度图的杂点以及异常值信息，增加完善点云细节信息，优化边缘区域的深度值信息，去除点云冗余信息，得到较为完整的深度图，能够满足大规模高分辨率场景重建需求。
三维重建深度优化方法装置

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