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[发明专利]图像特征的匹配、定位方法及装置、定位系统-CN201910365705.6在审
发明人：武永峰 -专利权人：千寻位置网络有限公司
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明适用于定位技术领域，提供了一种图像特征的匹配、定位方法及装置、定位系统，所述匹配方法包括：采集图像；对所采集的图像进行分割，得到分割结果，所述分割结果包括一个以上语义标志牌；基于所述分割结果及视觉语义图进行语义序列匹配，得到语义序列匹配结果；基于所述语义序列匹配结果进行图像特征的匹配，得到图像特征匹配结果。本发明中，基于图像分割结果进行语义序列匹配，基于语义序列匹配结果来匹配图像特征，可提高特征匹配精度。
图像特征匹配定位方法装置系统

[发明专利]场景语义分割模型训练方法、装置和电子设备-CN202211740088.1在审
发明人：周婷;吕晋;张仕博;庞飞;刘威;胡骏;曹斌 -专利权人：东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明提供了一种场景语义分割模型训练方法、装置和电子设备，涉及模型训练的技术领域，包括：确定训练样本以及初始的场景语义分割模型；场景语义分割模型对目标样本图像进行特征提取，得到目标语义特征，并确定目标语义特征的目标类别；基于目标类别、目标样本图像的类别的标签以及对立点特征对初始的场景语义分割模型按照预设期望进行参数优化，确定训练好的场景语义分割模型，缓解无法基于正确场景类别分类进行规划决策的技术问题。
场景语义分割模型训练方法装置电子设备

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111272463.X在审
发明人：李莹莹;谭啸;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：方案为：将待处理的图像输入识别模型中深度特征提取网络以得到深度特征图，以及输入语义特征提取网络以得到语义分割特征图，将深度特征图和语义分割特征图输入图像识别模型的特征交互网络进行融合，以得到融合语义特征的目标深度特征图和融合深度特征的目标语义分割特征图，将目标深度特征图和目标语义分割特征图，输入对应的输出网络，以得到深度估计结果和语义分割结果，通过交互网络，将语义分割特征图和深度特征图进行特征融合，实现根据两个任务间的相关性，学习到更好的特征表达，提高了深度估计和语义分割的准确性
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像语义分割方法及装置-CN202211630629.5在审
发明人：宋浩然;程雨;杜馨瑜;顾子晨;戴鹏;王胜春;刘国跃;刘俊博;王登阳;谭松;任盛伟;李海浪 -专利权人：北京铁科英迈技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了图像语义分割方法及装置，方法包括：获取粗标注图像集；将粗标注图像集输入至第一语义分割模型，得到粗标注图像集中各个未标注像素对应的第一预测语义类别；将粗标注图像集输入至第二语义分割模型，得到粗标注图像集中各个未标注像素对应的第二预测语义类别及粗标注图像集中各个像素对应的第一损失函数值；根据粗标注图像集中各个粗标注图像对应的重加权权重矩阵及粗标注图像集中各个像素对应的第一损失函数值确定粗标注图像集中各个像素对应的第二损失函数值；将待预测的图像输入至第三语义分割模型，得到待预测的图像对应的语义分割结果，本发明抑制了错误标注对第三语义分割模型的影响，提升了图像语义分割的效率和精确性。
图像语义分割方法装置

[发明专利]基于双尺度特征提取与自注意力的点云语义分割方法-CN202310779480.5在审
发明人：艾达;胥策;张晓阳;艾宇;白岩松 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：一种基于双尺度特征提取与自注意力的点云语义分割方法，由选择数据集、点云预处理、构建点云语义分割网络、训练点云语义分割网络、测试点云语义分割网络步骤组成。由于本发明采用了将大规模点云数据分割成1m×1m×1m的点云块输入到点云语义分割网络，将点云局部区域两个尺度的特征融合，并使用自注意力向量对融合向量进行优化，能够更准确地预测点云的语义标签，更加接近人工标注标签经仿真对比实验表明，本发明方法具有更好的点云语义标签准确率，语义边界更加平整；以分块后的点云作为点云语义分割网络输入，在增加训练数据量的同时，所需的运算资源更小，可用于自动驾驶等领域。
基于尺度特征提取注意力语义分割方法

[发明专利]一种基于双重多尺度注意力机制的图像语义分割方法-CN201910452050.6在审
发明人：高科;杨双;张弛 -专利权人：四川智盈科技有限公司
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双重多尺度注意力机制的图像语义分割方法，属于图像语义分割领域。该方法包括：对训练图像和测试图像进行预处理；构建图像语义分割模型；将预处理后的训练图像送入图像语义分割模型，得到预测输出；根据预测输出与真实值的差异计算损失函数值，并调优模型参数；待到达预定训练次数后，停止训练，并固定图像语义分割模型参数；输入预处理后的测试图像，利用图像语义分割模型参数输出测试图像的预测图，即为所述测试图像对应的图像语义分割结果图。本发明充分增强进而有效捕捉图像中的小目标信息，且可以通过不同尺度下目标周边的上下文信息的结合，解决易混淆目标的区分问题，进而可以得到较好的图像语义分割结果。
图像语义预处理测试图像分割模型注意力机制分割结果模型参数训练图像多尺度分割预测上下文信息捕捉图像差异计算固定图像输出测试损失函数语义分割输出小目标构建混淆送入尺度图像

[发明专利]多视角语义分割方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210512773.2在审
发明人：王梦圆;朱红梅;张骞 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种多视角语义分割方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：确定至少两个第一类视角分别对应的第一图像数据，得到至少两个第一图像数据；确定至少两个第一图像数据分别对应的第二类视角下的第一语义分割特征，得到至少两个第一语义分割特征；将至少两个第一语义分割特征进行融合，获得融合语义分割特征；基于融合语义分割特征，获得融合语义分割结果。本公开实施例可以实现仅利用相机、雷达等，通过中融合即可实现端到端的多视角语义分割结果，无需进行后处理，有效降低处理时间，从而减小辅助延迟，解决了现有技术需要传输到后处理模块进行后处理导致延迟较大等问题。
视角语义分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于深度学习的遥感影像厂房识别方法和系统-CN202211109160.0在审
发明人：苏晓;丁争;陈峻宇;申若飞;张卓成;张明晖;李浪;许华栋;白万崧;王德新;杨光兴;李毅;朱立夫;周兵;刘鸿燕;康晓;段丁丁;王成港;程锐;牛帆帆 -专利权人：国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司;航天宏图信息技术股份有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种基于深度学习的遥感影像厂房识别方法和系统，所述方法包括：步骤1，采集遥感影像数据，筛选出有厂房的区域，裁剪出一系列子影像作为厂房原始样本；步骤2，对厂房原始样本进行标注和裁剪，构成语义分割数据集，并对语义分割数据集进行扩充；步骤3，搭建语义分割网络模型；步骤4，使用现有遥感影像语义分割数据集训练语义分割网络模型；步骤5，使用训练好的语义分割网络模型进行厂房提取；步骤6，将所有子图的预测图按裁剪时的起始点坐标进行拼接，得到一幅完整遥感影像的厂房语义分割结果图，根据厂房语义分割结果图的像素分布确定是否有厂房。
基于深度学习遥感影像厂房识别方法系统

[发明专利]一种数据标注方法、装置及存储介质-CN202210966022.8在审
发明人：黄琴 -专利权人：零束科技有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请提供一种数据标注方法、装置及存储介质，该方法包括：根据待标注街景数据确定语义分割模型，并根据该语义分割模型，确定自监督学习模型，使用无标签的街景数据对自监督学习模型进行训练，将训练好的自监督学习模型的特征提取器移植到语义分割模型中，使用移植后的语义分割模型对待标注街景数据进行数据标注。这种数据标注方法，利用无标签数据对语自监督学习模型进行训练，再使用移植特征提取器的方式获取训练好的语义分割模型，进行对图像数据的语义分割和数据标注，减少了语义分割模型构建和训练过程中需要的带标签数据的数据量，在保证使用语义分割模型进行数据标注准确性的同时，提高了标注效率，降低了标注成本。
一种数据标注方法装置存储介质

[发明专利]一种基于生成对抗网络的昼夜域自适应语义分割方法-CN202211487842.5在审
发明人：牛玉贞;伍晨薇;许瑞 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络的昼夜域自适应语义分割方法。包括：将待训练的数据集，进行数据预处理；设计两个基于生成对抗网络的语义分割分支，分支A用来预测源域图像和目标域白天图像，分别获得对应的语义分割预测结果，分支B用来预测源域图像和目标域夜晚图像，获得对应的语义分割预测结果；根据设计的目标损失函数loss，利用反向传播方法计算昼夜域自适应语义分割网络中各参数的梯度，并利用随机梯度下降方法更新参数，学习到模型的最优参数；将待测的夜晚图像输入到分支B网络中，获得相应的语义分割预测结果本发明利用有限的白天语义分割数据集，结合生成对抗网络思想和域自适应方法，显著提高对夜晚图像的语义分割的性能。
一种基于生成对抗网络昼夜自适应语义分割方法

[发明专利]基于光流跨域鲁棒性的域适应视频语义分割学习方法-CN202211529638.5在审
发明人：董翔宇;石永建;樊培培;李腾;朱涛;廖军;张俊杰;赵梦露;李奇;周正;高源;谢佳;黄杰;郭振宇;张学友;魏南;马欢;王子磊;张晗 -专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;中国科学技术大学先进技术研究院
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于光流跨域鲁棒性的域适应视频语义分割学习方法，属于视频的语义分割技术领域。该方法包括：预设源域标注好的训练数据集、目标域的训练集以及目标域的测试集；构建用于对源域视频进行语义分割的语义分割模型，语义分割模型包括SegNet网络、FlowNet网络以及SFM网络，且SegNet网络用于提取输入的源域视频的语义分割信息，FlowNet网络用于提取输入的源域视频的光流标签；SFM网络用于在光流标签的监督下，从语义分割信息提取出最终的语义分割信息；采用训练数据集训练FlowNet网络
基于光流跨域鲁棒性适应视频语义分割学习方法

[发明专利]用于确定摄像机的取向的方法-CN202310280273.5在审
发明人： M·M·科诺尔;高见昌渡;U·布罗施 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于确定摄像机、尤其是车辆内部空间摄像机的取向(242)的方法，所述方法包括：获得(200)语义分割的摄像机图像(202)，所述语义分割的摄像机图像借助于所述摄像机来被拍摄；获得(210)语义分割的参考图像(212)，所述语义分割的参考图像对应于使用参考取向所拍摄的图像；改变(220)所述语义分割的摄像机图像和/或所述语义分割的参考图像的图像和/或图像拍摄参数；确定(230)图像和/或图像拍摄参数组(232)，在所述图像和/或图像拍摄参数的情况下，所述语义分割的摄像机图像和所述语义分割的参考图像至少在指定限度内匹配；而且基于所确定的图像和/或图像拍摄参数组(232)，确定(240)所述摄像机的取向
用于确定摄像机取向方法

[发明专利]一种语义分割方法、装置、计算机可读存储介质及机器人-CN202310781685.7在审
发明人：潘柏宇;焦继超 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种语义分割方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法包括：获取第一图像和第二图像；其中，所述第一图像为待进行语义分割的图像，所述第二图像为所述第一图像的前一帧图像；对所述第一图像和所述第二图像进行光流计算，得到第一光流数据；将所述第一光流数据与所述第一图像进行融合，得到光流融合图像；使用预设的语义分割模型对所述光流融合图像进行语义分割，得到与所述第一图像对应的语义分割结果。通过上述方法，可以结合图像的光流数据进行语义分割，从而能够挖掘图像的深层特征，能更好地对未知物体进行语义分割，进而有效地提升了语义分割方法的准确率。
一种语义分割方法装置计算机可读存储介质机器人

[发明专利]一种边缘引导式红外语义分割模型的训练方法及装置-CN201910631325.2有效
发明人：李成龙;罗斌;夏威;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种边缘引导式红外语义分割模型的训练方法及装置，方法包括：1)、预先建立包括依次数据连接的边缘嵌入模块层、残差网络模块层、空洞卷积模块以及第一卷积层的初始语义分割模型；2)、使用预先标记了目标的样本集训练初始语义分割模型；3)、利用交叉熵损失函数计算训练后语义分割模型输出的预测结果与对应样本的真值之间的损失值；4)、在训练次数大于或等于设定值的情况下，将训练后语义分割模型作为目标语义分割模型；5)、训练次数小于设定值的情况下，根据上述所得损失值更新训练后的语义分割模型的模型参数，返回执行步骤2)，直至训练次数大于或等于设定值。应用本发明实施例，可以提高语义分割的准确性。
一种边缘引导红外语义分割模型训练方法装置

[发明专利]基于跨模态学习与领域自适应RGBD图像语义分割方法-CN202210328137.4有效
发明人：刘伟;郭永发;余晓霞;刘家伟;张苗辉 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：基于跨模态学习与领域自适应RGBD图像语义分割方法，该方法采用RGB和深度图像两种模态的数据作为输入，构造基于跨模态的图像语义分割网络；该方法采用Jensen‑Shannon散度使网络各个分支的语义分割结果尽量一致该方法设计了一套基于对抗生成式的领域自适应方法，把语义分割网络作为生成器得到三个语义分割结果；并设计了三个判别器，分别以三个语义分割结果作为判别器的输入；生成器尽量使源领域和目标领域的语义分割在分布上一致；判别器目的是正确区分语义分割结果是来自哪个领域；生成器和判别器的目的相悖，在不断博弈中相互提高，最终实现不同领域在输出层面的对齐，即RGBD数据跨领域的高精度标注。
基于跨模态学习领域自适应 rgbd 图像语义分割方法