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]一种基于非配对图像的多视角人脸图像生成方法-CN202010204022.5有效
  • 闵卫东;王帅;熊辛 - 南昌大学
  • 2020-03-21 - 2022-08-09 - G06T11/00
  • 本发明提供了一种基于非配对图像的多视角人脸图像生成方法,包括以下步骤:步骤A:训练时,编码器E将输入的人脸图像映射为身份表示z和视角表示视角标签的交叉熵,使视角表示更加准确;步骤C:生成器G利用连接后输入判别器Dimg进行相似性判断;步骤D:测试时,使用训练好的编码器解开身份表示和视角表示,将多个代表视角的one‑hot向量分别强加给身份表示,输入训练好的生成器生成多视角图像,本发明在使用极少量视角标签的情况下,生成了清晰真实的多视角人脸图像。
  • 一种基于配对图像视角生成方法
  • [发明专利]缺陷识别方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202310602477.6在审
  • 周启航;高泽源;潘扬敬 - 江苏立讯机器人有限公司
  • 2023-05-25 - 2023-08-15 - G06T7/00
  • 电子设备及可读存储介质,方法包括步骤:获取目标工件对应的目标源图像;获取预设模板,并根据预设模板对目标源图像进行工件识别操作,得到目标工件图像;获取识别操作对应的变换参数,并基于变换参数对目标工件图像进行变换操作得到固定视角图像;将固定视角图像输入至分割模型以进行目标操作,目标操作为模型训练操作、模型测试操作或应用识别操作。通过预设模板能够在目标源图像中准确提取目标工件图像,通过变换参数将目标工件图像转换为固定视角图像,从而使得在针对不同的图像或不同的目标操作时,均能够基于固定的视角来对缺陷进行识别,从而能够提高识别准确度
  • 缺陷识别方法装置电子设备可读存储介质
  • [发明专利]一种光学检测装置-CN201910806057.3有效
  • 林沛沅 - 九骅科技股份有限公司
  • 2019-08-29 - 2021-11-26 - G01M11/02
  • 参考光学装置具有至少一已知视角。而且,计算机储存至少一参考值,且该至少一参考值为:参考光学装置的来自标靶的测试图样的辨识特征,在该至少一镜头影像模组所获取的至少一参考影像中的参考位置记录。因此,本发明提供的光学检测装置能够利用计算的方式求得各视角及各视角的相对照度,而适用于大批量地检测视角或相对照度,而且其具有能够快速检测、能够有效地达到品质管控、降低成本等功能。
  • 一种光学检测装置
  • [发明专利]一种基于ViT的多视角3D重建方法及系统-CN202210882614.1在审
  • 付彦伟;曹辰捷 - 复旦大学
  • 2022-07-26 - 2022-12-02 - G06T17/00
  • 本发明涉及一种基于ViT的多视角3D重建方法及系统,该方法包括:S1、获取指定场景多视角2D图片以及对应的相机参数;S2、选取参考图片以及源图片;构建融合ViT与特征金字塔网络FPN的特征抽取模型,进行特征抽取;S3、构建代价矩阵,并基于分类损失分层级优化不同层级的代价矩阵预测的深度图;S4、采用动态多尺度策略对构建的多视角重建MVS模型进行训练;S5、从测试集中选取参考图片及对应的源图片,采用预训练好的多视角重建MVS模型,对深度图进行预测,并采用深度融合算法对预测得到的多视角深度图进行深度融合和点云重建。
  • 一种基于vit视角重建方法系统
  • [发明专利]一种基于语义区域测度学习的行人再识别方法-CN201710841964.2有效
  • 张重;黄美艳;刘爽 - 天津师范大学
  • 2017-09-18 - 2020-07-28 - G06K9/00
  • 本发明实施例公开了一种基于语义区域测度学习的行人再识别方法,该方法包括:将两个视角下每幅训练图像划分为K个子区域并提取特征;基于不同子区域的关系定义三种子区域对;确定三类子区域样本及对应标签;学习并求解映射矩阵M;计算不同视角下两幅行人图像子区域对之间的距离;为每个子区域寻找最佳匹配子区域,作为该子区域的最佳相似度得分;将所有子区域最佳相似度得分之和作为两幅行人图像的相似度得分;求得两个视角下任意两幅测试图像的相似度得分,相似度得分最高的两幅测试图像被认为是相似行人图像对。
  • 一种基于语义区域测度学习行人识别方法

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