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[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210310424.2有效
发明人：陆嘉欣 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：该方法包括：对待处理道路图像进行基础特征提取，得到图像基础特征；基于图像基础特征得到各个像素点特征，并基于图像基础特征得到道路边界线分割特征和道路边界线属性特征；基于道路边界线分割特征和各个像素点特征得到各个道路边界线像素点特征；将各个道路边界线像素点特征进行聚类，得到道路边界线区域；基于道路边界线区域和道路边界线属性特征进行属性识别，得到道道路边界线属性信息。采用本方法能够提高道路边界线信息的准确性。
图像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]投影系统及投影影像的变形修正方法-CN201610555214.4有效
发明人：张修诚 -专利权人：北京宝江科技有限公司
申请日： 2016-07-14 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G03B21/14 文献下载
摘要：该变形修正方法包括：将原始影像数据显示为符合第一边界特征的第一影像；将第一影像投射为投影影像；分析投影影像的边界形状与未调整的第一边界特征之间的差别；根据投影影像的边界形状与未调整的第一边界特征之间的差别，调整第一边界特征直到投影影像的边界形状符合未调整的第一边界特征为止；以及在投影影像的边界形状符合未调整的第一边界特征时，将当时的第一边界特征记录为第二边界特征。该第一边界特征为第一影像的至少一条外围显示界线的形状。本发明所提供的投影系统及投影影像的变形修正方法通过调整即将投射的影像的形状，借此达到调整投影影像形状、修正投影影像变形的目的。
投影系统影像变形修正方法

[发明专利]一种道路边界检测方法及装置-CN202011138600.6有效
发明人：梁孔明;俞益洲;李一鸣;乔昕 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种道路边界检测方法，在本方法中，可以对目标道路图像进行特征提取得到多层特征图，并对各层特征图包含的局部特征进行加权融合得到融合特征，根据融合特征进行道路边界预测，得到道路区域的左参考边界的位置和右参考边界的位置，根据连通性损失函数、左参考边界的位置和右参考边界的位置计算得到道路区域的左边界的位置和右边界的位置。由于在本申请的技术方案中，通过设置连通性损失函数的方式来计算出道路区域的左边界的位置和右边界的位置，使得所得到的道路区域的左边界和右边界是连通的，提高了检测得到的道路边界的准确率。
一种道路边界检测方法装置

[发明专利]确定电极针消融边界的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110679070.4有效
发明人：罗中宝;王海峰;诸敏 -专利权人：上海睿刀医疗科技有限公司
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G16H40/63 文献下载
摘要：一种确定电极针消融边界的方法、装置、电子设备及存储介质，该确定电极针消融边界的方法包括：获取与消融目标对应的至少一组条件参数值，其中，每组条件参数值包括K个条件参数的取值，K个条件参数与电极针消融边界相关；基于至少一组条件参数值和边界特征数据确定函数，确定与至少一组条件参数值分别对应的至少一组边界特征数据，其中，每组边界特征数据包括R个边界特征的值，边界特征数据确定函数表征R个边界特征与K个条件参数之间的关系；以及基于至少一组边界特征数据，确定电极针消融边界，其中，K和R均为正整数。该确定电极针消融边界的方法不仅可以使确定的消融边界具有较高的精度，又无需依赖仿真软件。
确定电极消融边界方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于多层次特征融合的伪装目标图像分割方法和系统-CN202310982262.1有效
发明人：任胜兵;梁义;周佳蕾 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层次特征融合的伪装目标图像分割方法和系统，本方法对每种层次的第一特征图进行全局特征增强，对每种层次的第二特征图进行局部特征增强；并将每种层次的增强后的局部特征和与其相同层次的增强后的全局特征进行特征融合，获得多种层次的融合特征；对多种层次的融合特征中两个浅层网络层的融合特征进行边界引导，得到边界图；将多种层次的融合特征中相邻网络层的融合特征进行特征交互获得多个交互特征；将边界图分别与多个交互特征中的每个交互特征进行边界融合，获得多个边界融合特征；基于多个边界融合特征，分割出每个边界融合特征对应的待分割的伪装目标图像中的伪装目标图像。
一种基于多层次特征融合伪装目标图像分割方法系统

[发明专利]韵律边界预测方法及计算机存储介质-CN202110337155.4有效
发明人：贺刚;汪光璟;杨嵩 -专利权人：北京世纪好未来教育科技有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G10L13/10 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种韵律边界预测方法及计算机存储介质。其中，所述方法包括：基于待预测的说话人文本中的字符的特征数据，对字符的韵律词特征进行编码，并基于韵律词特征数据，对字符的韵律词边界标签进行解码；基于字符的特征数据和韵律词边界标签数据，对字符的韵律短语特征进行编码，并基于韵律短语特征数据，对字符的韵律短语边界标签进行解码；基于字符的特征数据、韵律词边界标签数据，以及韵律短语边界标签数据，对字符的语调短语特征进行编码，并基于字符的语调短语特征数据，对字符的语调短语边界标签进行解码，获得字符的语调短语边界标签数据。本实施例提高说话人文本的韵律边界的准确度，进而提升说话人合成语音的韵律表达。
韵律边界预测方法计算机存储介质

[发明专利]基于特征融合和语义边界约束的轻量级语义分割方法-CN202310305969.9在审
发明人：李亚;李梓铭;刘会旺 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于特征融合和语义边界约束的轻量级语义分割方法，方法包括：特征融合模块融合来自编码器深层到浅层的特征图；根据特征融合阶段生成的特征图，计算联合语义分割损失；语义边界监督模块对解码器生成的中间特征进行语义边界监督；通过语义分割损失和语义边界损失优化网络。本发明通过强调网络感兴趣的信息同时抑制不相关的信息来桥接不同阶段的语义鸿沟，从而有效融合不同阶段的特征信息，提高分割精度。为了进一步优化语义边界的精度，本发明提出了一个语义边界监督模块，该模块通过使用从真实标签中提取的语义边界来约束网络预测的语义边界，从而提高网络的语义边界预测精度。
基于特征融合语义边界约束轻量级分割方法

[发明专利]基于声调核声学特征及深度神经网络的韵律边界检测方法-CN201610895450.0在审
发明人：张劲松;林举;解焱陆 -专利权人：北京语言大学
申请日： 2016-10-13 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： G10L13/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于声调核声学特征及深度神经网络的韵律边界检测方法，所述方法包括检测并获取音节声调核部分的声学特征；基于深度神经网络利用音节声调核部分的声学特征建立韵律边界建模对韵律边界进行检测。通过检测并获取音节声调核部分的声学特征和时长特征，并基于深度神经网络利用音节声调核部分的声学特征和时长特征建立韵律边界建模对韵律边界进行检测，能够有效提高韵律边界检测的正确率。
基于声调声学特征深度神经网络韵律边界检测方法

[发明专利]一种扫描答卷图像的边界定位方法-CN201410197780.3有效
发明人：马磊;刘江;张华英 -专利权人：山东山大鸥玛软件股份有限公司
申请日： 2014-05-12 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种依据背景灰度与前景的灰度差别特征的图像边界定位方法，根据扫描答卷图像先计算图像的边界特征点，根据这些边界特征点可以计算图像边界对应的直线方程，根据直线方程之间的交点可以获取扫描图像的边界，本发明提出了边界特征点计算方法和边界特征点对应的直线方程估计算法；边界特征点计算时，提出了边界特征点的自适应调整算法；设计了扫描答卷图像的倾斜角度的估计算法，倾斜角度估计精度可达0.01角度。该扫描答卷图像边界定位方法具有准确率高、算法时间复杂度低且易于实现的优点，广泛应用于扫描答卷图像的扫描、分析、识别等领域。
一种扫描答卷图像边界定位方法

[发明专利]一种针对肺CT图像阈值分割结果的肺膜粘连结节区域精确修复方法-CN201910307293.0有效
发明人：冯昌利;魏海燕;杨德运;马召贵;乔赛;李鑫 -专利权人：泰山学院
申请日： 2019-04-17 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对肺CT图像阈值分割结果的肺膜粘连结节区域修复方法，通过对肺部二值图像进行SIFT特征检测获得图像中的特征点，并对上述获得的非边界特征点计算其最近邻替代点，并使用计算出的替代点替换原非边界特征点后，获得对应的边界特征点集合；针对上述边界特征点集合中的每一个边界特征点，基于特定的规则提取支撑边界；并根据计算得到的支撑边界图像中各支撑边界的联通性对其分段，获得图中彼此独立的支撑边界；对每个支撑边界分段,使用基于弯曲度编码对待修复的边界进行识别；对识别出的部分使用基于GVF的方法驱动光滑轮廓曲线以修复凹陷区域及边界。
一种针对 ct 图像阈值分割结果粘连结节区域精确修复方法

[发明专利]利用异常样本的边界引导式异常检测方法、装置与介质-CN202211465700.9在审
发明人：张重阳;姚欣成;李若琦 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种利用异常样本的边界引导式异常检测方法、装置与介质，包括获取正常样本和异常样本，对异常样本通过随机增强的剪切粘贴方法进行增广；利用预训练模型分别提取正常和异常样本特征，获得正常和异常特征；学习正常特征分布；确定正常分离边界和异常分离边界；基于正常特征、异常特征、正常分离边界和异常分离边界，通过边界引导的半推半拉法训练模型学习更具有鉴别性的特征；利用经过边界引导训练后的模型估计对数似然作为异常得分，检测出异常样本本发明利用异常样本来进行边界引导优化，有利于学习更具有鉴别性的特征，形成一个更明确而紧凑的决策边界，从而提高异常检测的准确性，更加适合于工业视觉及公共安防等场景中的应用。
利用异常样本边界引导检测方法装置介质

[发明专利]基于DCNN边界引导的遥感图像建筑物提取方法-CN202210286213.X有效
发明人：杨斯涵 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及基于DCNN边界引导的遥感图像建筑物提取方法，包括步骤：获取遥感图像，使用编码器对遥感图像进行特征提取，从而得到多张特征图，编码器为主干子网络；使用解码器从多张特征图中检测建筑物边界特征和估计建筑物掩膜特征，所述解码器包括边界子网络、掩膜子网络；使用解码器将建筑物边界特征和建筑物掩膜特征进行融合，最终获取建筑物提取结果，编码器还包括细化子网络。本发明从边界子网络中检测建筑物边界特征，同时从掩膜子网络中估计建筑物掩膜特征；为了利用建筑物边界特征和建筑物掩膜特征之间的语义相关性，进一步通过细化子网络利用它们之间的互补信息，生成在建筑物边界处具有强烈响应的最终建筑物提取结果
基于 dcnn 边界引导遥感图像建筑物提取方法

[发明专利]一种道路边界分类方法及其装置、计算机设备、移动工具-CN202210466833.1在审
发明人：李慧慧 -专利权人：北京智行者科技有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种道路边界分类方法，包括：步骤S1，采集车辆附近道路边界的点云特征及车辆附近道路边界的图像；步骤S2，根据车辆附近道路边界的点云特征对车辆附近道路边界分类，获得点云道路边界类型；步骤S3，根据辆附近道路边界的图像具有的图像特征对车辆附近道路边界分类，获得图像道路边界类型；步骤S4，将同一时刻或时间戳的单帧点云特征和单帧图像同步记为同一帧点云和图像；步骤S5，根据同一帧点云和图像中的点云特征和图像的道路边界分类结果，获得最终的道路边界类型。本发明还公开了道路边界分类装置、计算机设备及移动工具。本发明通过激光雷达点云和相机图像进行道路边界分类并融合，实现自动道路边界分类。
一种道路边界分类方法及其装置计算机设备移动工具

[发明专利]一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法-CN202010939522.3在审
发明人：谢非;郭钊利;刘益剑;陆飞;梅一剑;何逸;卢毅;吴俊;章悦;汪璠 -专利权人：南京师范大学镇江创新发展研究院;南京师范大学
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法，包括：提取图像特征点；获取物体边界框的位置；判断提取到的特征点是否在检测得到的物体边界框内，若不是，则剔除特征点；若在物体边界框内，则通过光流跟踪物体边界框内的特征点，并通过光流极线法进行动态点的判断，若物体边界框内动态点数目大于阈值，则认为该物体边界框内物体是运动的，将其中所有特征点剔除。若未超过阈值，则认为该物体边界框内物体是静止的，物体边界框内的特征点是有效特征点。根据有效特征点估算相机运动轨迹，恢复出相机旋转和平移运动，估计出相机位姿，完成视觉里程计的构建。
一种机器人视觉导航里程计构建方法

[发明专利]一种融合边界先验与频域信息的显著性目标检测方法-CN202110691233.0在审
发明人：崔丽群;穆濛;岳维广 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合边界先验与频域信息的显著性目标检测方法，主要步骤包括：利用像素之间特征的相似性将像素分组，用少量的超像素代替大量的像素来表达图片的特征信息；边界先验模型假设图像的边界为非显著区域，并以此作为先验知识；选取LBP纹理特征来衡量超像素间的纹理差异，以表征超像素块的边界特征；通过傅里叶变换将边界先验特征图的非边界区域转换到频率域，来实现频域显著性区域的检测；将边界先验显著图和频域特征显著图融合；采用同态滤波对初级显著图进行图像增强本发明的结合了边界信息与频域信息，对于复杂场景下的显著性目标，能够检测出边界更加完整的显著区域。
一种融合边界先验信息显著目标检测方法

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