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[发明专利]深度融合方法及其装置-CN201110300094.0无效
发明人：汪淳;刘广智;姜建德 -专利权人：联咏科技股份有限公司
申请日： 2011-09-30 - 公布日： 2013-04-10 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：一种深度融合方法及其装置。该深度融合方法，适于二维转三维的影像处理装置。该深度融合方法包括如下步骤。取得一影像画面中多个区块各自的动态深度值。取得各区块的原始静态深度值。将各区块的原始静态深度值进行转换，以取得各区块的转换静态深度值。以区块为基础，混合各区块的动态深度值及转换静态深度值，以取得各区块的融合深度值。另外，一种深度融合装置亦被提出。
深度融合方法及其装置

[发明专利]深度融合的方法和装置-CN201910261747.5在审
发明人：郑朝钟;魏震豪;陈正旻;王毓莹;林亮均 -专利权人：联发科技股份有限公司
申请日： 2019-04-02 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本公开揭露了一种深度融合方法和相关装置。深度融合方法包括从多个传感器接收多个类型不同的传感器信号；基于多个传感器信号生成场景的第一深度相关信息和场景的第二深度相关信息；以及融合第一深度相关信息和第二深度相关信息以生成场景的融合深度图。本发明的深度融合方法和相关装置可以降低成本。
深度融合相关信息传感器信号相关装置场景方法和装置融合深度图传感器

[发明专利]深度图像的融合方法、装置和计算机可读存储介质-CN201880042352.X有效
发明人：黄胜;梁家斌 -专利权人：深圳市大疆创新科技有限公司
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度图像的融合方法、装置和计算机可读存储介质，方法包括：获取至少一个深度图像以及位于至少一个深度图像中的一参考像素点；确定与至少一个深度图像中的一参考像素点相对应的候选队列，候选队列中存储有至少一个深度图像中未被融合的待融合像素点；在候选队列中确定与至少一个深度图像中的一参考像素点相对应的融合队列，并将候选队列中的待融合像素点压入到融合队列，融合队列中存储有至少一个深度图像中的已被选择融合像素点；获取融合队列中的已被选择融合像素点的特征信息；根据已被选择融合像素点的特征信息确定融合后像素点的标准特征信息；根据融合后像素点的标准特征信息生成与至少一个深度图像相对应的融合点云。
深度图像融合方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于多深度特征融合网络的车辆再识别方法-CN201810426492.9有效
发明人：曾焕强;侯进辉;朱建清;蔡磊;陈婧;蔡灿辉;马凯光 -专利权人：华侨大学
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多深度特征融合的车辆再识别方法，包括：提取训练车辆图像的深度ID特征，提取训练车辆图像的深度颜色特征，提取训练车辆图像的深度车型特征，将提取的三种深度特征进行组合，获得融合特征，通过Softmax分类函数对融合后的深度特征进行分类。本发明对输入的车辆图像提取深度ID特征、深度颜色特征和深度车型特征并进行有效地融合，实现三种深度特征的互补，获得更有表征能力的融合特征，从而实现准确的车辆再识别。
一种基于深度特征融合网络车辆识别方法

[发明专利]深度估计-CN202080010503.0在审
发明人：特里斯坦·威廉·莱德洛;简·恰诺夫斯基;斯特凡·卢特内格尔 -专利权人：帝国理工学院创新有限公司
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：一种估计场景的深度的图像处理系统。所述图像处理系统包括融合引擎，用于接收来自几何重建引擎的第一深度估计和来自神经网络架构的第二深度估计。所述融合引擎被配置为概率地融合所述第一深度估计和所述第二深度估计以输出所述场景的融合深度估计。所述融合引擎被配置为接收来自所述几何重建引擎的所述第一深度估计的不确定性测量和来自所述神经网络架构的所述第二深度估计的不确定性测量，并且使用所述不确定性测量来概率地融合所述第一深度估计和所述第二深度估计
深度估计

[发明专利]基于脑电的多模态情绪数据预测方法、装置及相关介质-CN202111465384.0在审
发明人：张锡豪;周如双;梁臻;李琳玲;黄淦;张力;张治国 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于脑电数据的多模态情绪数据预测方法、装置及相关介质，该方法包括：基于域自适应神经网络对脑电数据进行预测投票，得到个体情绪预测标签数据；通过深度卷积网络模型对预设的视听内容提取深度视觉特征和深度听觉特征，并将所述深度视觉特征和深度听觉特征融合为深度视听融合特征；基于所述深度视觉特征、深度听觉特征和深度视听融合特征构建超图，并通过超图分割得到所述深度视觉特征、深度听觉特征和深度视听融合特征对应的潜藏情绪预测标签数据；对个体情绪预测标签数据和潜藏情绪预测标签数据赋予权重并融合，将融合后的结果作为情绪数据预测结果。
基于多模态情绪数据预测方法装置相关介质

[发明专利]多深度信息的融合方法与融合系统-CN202110413690.3在审
发明人：李季峰 -专利权人：钰立微电子股份有限公司
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种多深度信息的融合方法与融合系统。多深度信息的融合方法包括以下步骤。利用一第一图像获取模块获得一第一深度信息。利用一第二图像获取模块获得一第二深度信息。通过一非线性转换，转化该第一深度信息为一第一转化信息并依据该第一转化信息处理该第二深度信息产生一已转化信息；或者是融合该第一深度信息及该第二深度信息为一融合后的信息后，通过该非线性转换转换该融合后的信息为该已转化信息
深度信息融合方法系统

[发明专利]一种基于单端测序的融合基因检测方法及其应用-CN201610881242.5有效
发明人：刘继龙;刘足;程少敏;郭凤明;叶明芝 -专利权人：广州华大基因医学检验所有限公司;广州华大基因科技有限公司
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于单端测序的融合基因检测方法及其应用。本申请的融合基因检测方法包括，(1)设计融合基因第一基因的捕获探针，进行单端测序；(2)分析单端测序结果，获得第二基因强启动子测序深度；(3)将获得的强启动子测序深度与测序深度基线比较，如待测样品强启动子测序深度显著大于测序深度基线，判断待测样品发生基因融合突变，反之则未发生基因融合；测序深度基线为融合基因阴性样品的第二基因强启动子的测序深度基线。本申请的融合基因检测方法，将单端测序劣势变优势，提高了单端测序检测融合基因的敏感度，并且数据分析的时间短、效率高、数据利用率高、成本低。
一种基于单端测序融合基因检测方法及其应用

[发明专利]深度蒸馏的多聚焦图像融合方法-CN202111106048.7有效
发明人：赵凡;赵文达;吴雪;刘瑜;张一鸣 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度蒸馏的多聚焦图像融合方法，属于图像处理领域。本发明包括以下步骤：对源图像，采用现有深度估计模型以及多聚焦图像融合模型获得源图像对应深度图以及伪决策图；设计深度蒸馏多聚焦图像融合网络；以深度图以及伪决策图为真值，设计损失函数，监督网络模型训练，得到最终多聚焦图像融合结果本发明利用深度图所提供的判别信息，提升对于均质区域的融合精度。
深度蒸馏聚焦图像融合方法

[发明专利]融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统及方法-CN201410429443.2在审
发明人：何莹;王建;钟雪霞;梅林;吴轶轩;尚岩峰;王文斐;巩思亮;龚昊 -专利权人：公安部第三研究所
申请日： 2014-08-28 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统，其中包括信息提取器、步态周期检测器、特征融合器和步态分类识别器；本发明还涉及一种融合深度信息和灰度信息实现步态识别的方法，信息提取器采集步态序列图像中的灰度信息和深度信息；步态周期检测器通过灰度信息获取对应的步态周期；特征融合器融合灰度信息和深度信息并得到融合特征矩阵；步态分类识别器根据融合特征矩阵查找到对应的步态分类对象。采用本发明的融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统及方法，将深度信息与灰度信息融合，在融合特征矩阵的基础上对人体步态进行识别，具有更好的分类识别率，便于移植，稳定性高，具有更广泛的应用范围。
融合深度信息灰度实现步态识别系统方法

[发明专利]基于TOF成像系统的深度融合方法和TOF相机-CN201711170732.5有效
发明人：陈立刚;赵俊能;周劲蕾 -专利权人：浙江舜宇智能光学技术有限公司
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： H04N5/235 文献下载
摘要：本发明公开了一基于TOF成像系统的深度融合方法和TOF相机，其中，所述TOF成像系统被适用于获取至少一目标对象的深度信息，包括以下步骤：获取该目标对象的至少一长曝光数据以及至少一短曝光数据；获取该目标对象的至少一深度数据，其中所述深度数据包括至少一短深度数据以及至少一长深度数据；以及融合所述短深度数据值以及所述长深度数据值，以获取该目标对象的至少一融合数据。所述深度融合方法基于目标对象的深度信息融合所述目标对象的图像，以获取所述目标对象的完整的深度信息。
基于 tof 成像系统深度融合方法相机

[发明专利]基于分布式存储的联邦学习模型训练异常检测方法及系统-CN202210413821.2在审
发明人：何静 -专利权人：何静
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04L41/142 文献下载
摘要：该方法包括：通过联邦学习获取融合前后深度神经网络，以融合前后的深度神经网络中特征向量的相对位置差异获取融合后深度神经网络中每个特征向量的稳定程度，根据稳定程度获取融合后深度神经网络中每个特征向量的趋准性向量，以该趋准性向量获取融合后深度神经网络的准确程度，根据准确程度检测融合后的深度神经网络异常情况，若存在异常，则获取具体的异常端，并获取正确的第二深度神经网络。本发明实现了通过融合前后深度神经网络中特征向量的位置差异和趋准性，获取融合后的准确程度，提高了异常检测的准确率，确保模型训练的准确性。
基于分布式存储联邦学习模型训练异常检测方法系统

[发明专利]拍照方法及其装置-CN201710643861.5有效
发明人：唐城 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： H04N5/265 文献下载
摘要：本发明提出一种拍照方法及其装置，其中，方法包括：通过结构光获取拍摄对象的第一深度图像，获取待融合场景的第二深度图像，获取拍摄对象的第一图像和待融合场景的第二图像；其中，第一图像和第二图像中携带每个像素点的RGB值，根据第一深度图像和第二深度图像，将拍摄对象融合到待融合场景中，得到目标深度图像，根据第一图像、第二图像以及目标深度图像，形成目标图像，其中目标图像中包括拍摄对象和待融合场景。本实施例中，基于结构光获取拍摄对象和待融合场景的深度图像，基于深度图像将拍摄对象融合到场景中，能够在为拍摄对象切换拍摄场景时，可以使得拍摄对象与拍摄场景完美贴合，使得图像处理效果更加自然，提升用户体验。
拍照方法及其装置

[发明专利]一种基于深度融合的视频显著性检测方法-CN201910968451.7在审
发明人：周晓飞;温洪发;张继勇;颜成钢 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度融合的视频显著性检测方法，本发明方法包括深度特征提取网络、深度特征融合网络和显著性预测网络。模型的输入是当前帧图像和光流图像。首先，深度特征提取网络提取多级深度特征，产生深度空间特征和深度时间特征。然后，采用注意力模块分别强化学习两个分支中每级产生的深度特征，深度特征融合网络分级方式融合多级深度特征。将融合得到的深度特征与边界信息相结合并显著性预测网络进行预测，产生当前帧的最终显著性图。本发明方法提供的网络模型可以充分有效地利用空间信息和时间信息来实现对视频中显著性目标的预测。
一种基于深度融合视频显著检测方法

[发明专利]图像处理方法及装置-CN202210062375.5在审
发明人：车正平;汪浩文;徐志远;奉飞飞;唐剑 -专利权人：美的集团（上海）有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种图像处理方法及装置，该方法包括：对初始RGB图像进行语义分割得到语义特征图；基于语义特征图中包括的前景概率及语义特征对与初始RGB图像对应的初始深度图像进行深度特征提取，得到深度特征向量，深度特征向量用于确定局部置信图及局部深度图；将深度特征向量和初始RGB图像进行特征融合，获得融合置信图和融合深度图；基于局部置信图、局部深度图、融合置信图以及融合深度图，得到目标深度图该方法通过提取初始RGB图像的语义信息，引导准确刻画图像局部深度信息，同时优化全局深度图信息，提高目标深度图的深度信息的稠密度和准确性，为后续计算机视觉任务的提供保障。
图像处理方法装置

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