“语义分割”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果205777个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质-CN202310257856.6在审
发明人：王林杰 -专利权人：智道网联科技（北京）有限公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：获取车辆的当前定位数据，包括当前帧的图像数据、惯导数据和卫星定位数据；对当前帧的图像数据进行语义分割；根据当前帧的语义分割结果和局部语义地图，确定当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系，根据当前帧的语义分割结果和高精地图数据，确定当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系；根据当前定位数据、当前帧的语义分割结果分别与局部语义地图和高精地图数据之间的相对变换关系构建非线性优化模型本申请联合语义地图和高精地图数据对车辆进行定位，提高了车辆定位精度。
车辆定位方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种遥感影像语义分割方法、系统、设备及存储介质-CN202111349168.X在审
发明人：吕亮;刘溟江;姚中原;任鑫;王恩民;吴昊;朱俊杰;武青;祝金涛;曾谁飞;周国栋;张宇;潘赫男;姜东;王华;童彤;赵鹏程;杜静宇 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能盐城大丰新能源发电有限责任公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感影像语义分割方法、系统、设备及存储介质，属于图像处理领域，旨在解决语义分割精度不高，且分割效率低的缺陷性技术问题。本发明包括：网络的搭建、训练以及测试，该网络具体为Pytorch深度学习框架构建编码器‑解码器结构的深度语义分割网络，基于遥感影像数据样本集进行网络训练后，以待测遥感影像作为网络输入，得到遥感影像的分割结果本发明一方面通过瓶颈型模块、深度可分离卷积、非对称卷积、带孔卷积等来减少模型参数，降低计算复杂度，缩短遥感影像语义分割的时间。另一方面通过多尺度特征聚合、混合注意力模块提高语义分割精度，使所提出的遥感影像语义分割网络能准确高效地实现遥感影像的语义分割。
一种遥感影像语义分割方法系统设备存储介质

[发明专利]弱监督语义分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111602397.8在审
发明人：张兆翔;李靖;樊峻菘 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种弱监督语义分割方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待识别图片，将待识别图片输入至语义分割模型中，得到语义分割结果；语义分割模型是基于训练伪标签，对基础语义分割模型进行训练后得到的本申请通过迭代优化的方式训练一个双分支模型，使它可以预测更高质量的物体边界和分割结果，最后根据物体边界和分割结果生成用于训练基础语义分割模型的高质量伪标签，从而训练高精度的语义分割模型。
监督语义分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种用于交通路面的多要素语义分割方法-CN202310363274.6在审
发明人：王海;张桂荣;蔡英凤;吴逸飞;陈龙;李祎承;刘擎超 -专利权人：江苏大学;镇江市江苏大学工程技术研究院;汉得利(常州)电子股份有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于交通路面的多要素语义分割方法，包括：获取目标图片集；目标图片集中的每个目标图片均包括可行驶区域、车道线和路面交通标志；对目标图片集的目标图片进行标签标注，并将标注后的目标图片集划分为训练集和测试集；构建实时语义分割网络模型；利用训练集对实时语义分割网络模型进行训练，得到训练好的实时语义分割网络模型；利用训练好的实时语义分割网络模型对测试集进行测试，得到交通路面的语义分割结果。本发明中能够将可行驶区域分割、车道线检测和道路路面交通标志检测整合到同一个实时语义分割网络模型中同时进行处理，能够取得较好的分割效果和较快的推理速度，从而减少推理消耗的时间，节省计算资源。
一种用于交通路面要素语义分割方法

[发明专利]卫星遥感图像语义分割方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110444383.1有效
发明人：王新;刘豪;王威;刘冠群;李骥;周思远 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本申请涉及一种卫星遥感图像语义分割方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法通过获取卫星遥感图像，并对其进行数据处理得到网络训练样本；构建图像语义分割网络，利用络训练样本对图像语义分割网络进行训练，得到训练好的图像语义分割模型获取待测卫星遥感图像，并对待测卫星遥感图像进行数据处理，将处理结果输入到图像语义分割模型中，得到分割好的图像。图像语义分割网络的特征提取网络通道特征权重提取模块，该模块用于从卷积模块输出的卷积特征图中提取重要的通道特征，抑制不重要的通道特征；采样网络包括上采样模块；此模块减少了模型参数量和计算量的同时提高了模型的分割效果，更有效地完成高分辨率遥感影像图像语义分割任务。
卫星遥感图像语义分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于多层注意力的深度分层图像语义分割方法-CN202111462219.X有效
发明人：金一;姜天姣;李雪;王涛;李浥东;冯松鹤;郎丛妍 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多层注意力的深度分层图像语义分割方法。该方法包括：构建图像语义分割模型，对训练图像进行预处理，得到包括训练图像的特征图的分割图像；通过图像语义分割模型使用多个不同大小的池化核对特征图进行池化处理，使用注意力函数对每一池化核层处理后得到的特征图进行注意力的计算，利用添加权重的交叉熵损失函数计算损失，使用损失进行梯度反向传播，得到训练好的图像语义分割模型；利用训练好的图像语义分割模型进行待分割的图像的语义分割处理。本发明图像语义分割模型在分层网络中添加了注意力机制，获得了全局的上下文信息，抑制无用的噪声。使用加权的交叉熵损失函数，使每个神经元获得到全局的上下文信息。
一种基于多层注意力深度分层图像语义分割方法

[发明专利]一种卫星图像特征部件语义分割方法-CN202110802773.1有效
发明人：崔林艳;蔡敬艺 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种卫星图像特征部件语义分割方法，包括以下步骤：(1)针对卫星图像，基于三维仿真软件和CAD软件，综合考虑多种型号卫星不同角度，不同距离，不同亮度等信息，构建卫星图像特征部件分割数据集；(2)针对步骤(1)获得的数据集，结合特征部件区域上下文信息，构建基于上下文信息的DeepLabV3+语义分割模型；(3)在步骤(2)中基于上下文信息的DeepLabV3+语义分割模型的基础上，向模型中添加形状完整性先验信息约束；(4)针对步骤(3)添加形状完整性先验约束后的模型，在步骤(1)获得的卫星图像特征部件语义分割数据集上进行模型的训练，获得训练后的语义分割模型，利用训练后的语义分割模型对卫星图像进行语义分割，获得预测分割图
一种卫星图像特征部件语义分割方法

[发明专利]实例分割模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211308889.0有效
发明人：于灏;张佳琦;丁佳;吕晨翀 -专利权人：北京医准智能科技有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开提供了一种实例分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质，包括：将训练集中的样本图像输入至实例分割模型包括的语义分割子模型中，获取样本图像对应的预测感兴趣区域；基于样本图像对应的预测感兴趣区域，从样本图像中获取对应的语义样本图像；将语义样本图像输入至实例分割模型包括的特征提取子模型中；获取样本图像对应的预测语义分割特征和预测聚类特征；基于预测语义分割特征、标注语义分割特征和预测聚类特征，调整特征提取子模型的参数；其中，所述语义分割特征和所述聚类特征用于确定所述样本图像的至少一个聚类特征，并基于所述至少一个聚类特征，确定所述样本图像的实例分割结果。
实例分割模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种用于复杂环境移动机器人场景理解的语义分割模型训练方法-CN202111006590.5有效
发明人：李恒宇;程立;刘靖逸;岳涛;王曰英;谢少荣;罗均 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于计算机图像处理领域，公开了一种用于复杂环境移动机器人场景理解的语义分割模型训练方法，步骤为：S1：获取样本图像集，将样本图像集划分为训练集、验证集和测试集，样本图像集中包括多个样本图像，样本图像中含有样本分割区域以及对应的样本类别信息；S2：将训练集的样本图像输入预先构建的语义分割模型进行检测，得到样本图像语义分割结果；根据样本图像中的语义分割结果以及样本图像的特征区域和对应的类别信息构建损失函数，采用反向传播对模型进行参数更新，得到训练后的语义分割模型；S3：采用验证集对训练后的语义分割模型进行验证，选出最优语义分割模型；S4：采用测试集对最优语义分割模型进行测试，评估模型性能。本发明训练得到的语义分割模型兼备速度快和精度高的优点，在牺牲少许精度的情况下能够加快网路的推理速度。
一种用于复杂环境移动机器人场景理解语义分割模型训练方法

[发明专利]基于自监督学习的对地观测图像语义分割方法-CN202011177523.5在审
发明人：冉令燕;冀程;李政;张艳宁 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自监督学习的对地观测图像语义分割方法。采用语义图像修复任务作为自监督学习的辅助任务对编解码图像修复网络进行预训练，并引入显著性检测和注意力机制，以提高网络的区域特征提取能力；随后，将预训练的网络经过微调用于语义分割任务，实现对仅有少量标签的对地观测图像数据集的语义分割本发明能够解决标注数据不足的情况下现有语义分割方法难以从对地观测图像中提取特征和分割精度不足的问题，具有更高的语义分割精度。
基于监督学习观测图像语义分割方法

[发明专利]小麦倒伏检测方法、装置、设备及介质-CN202211660140.2有效
发明人：万广通;陈俊;赵灵军;吴业炜;陈勃;张洪群;李安 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供一种小麦倒伏检测方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域，包括获取待检测的遥感图像；将遥感图像输入至目标语义分割网络模型，得到目标语义分割网络模型输出的小麦倒伏区域检测结果；其中，目标语义分割网络模型是基于目标遥感训练图像的小麦倒伏特征标签及小麦主边缘特征对初始语义分割神经网络进行训练得到的，由此目标语义分割网络模型在训练过程中加入小麦主边缘特征，使得目标语义分割网络模型可以更加精准检测出小麦倒伏区域。
小麦倒伏检测方法装置设备介质

[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质-CN202111145059.6在审
发明人：吴宇;袁璟;赵亮 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对待分割肋骨图像进行语义类别分割，得到待分割肋骨图像对应的语义类别分割结果；对待分割肋骨图像进行实例分割，得到待分割肋骨图像对应的实例分割结果；根据语义类别分割结果和实例分割结果，确定待分割肋骨图像对应的目标标记结果，其中，目标标记结果中包括待分割肋骨图像中的多根肋骨以及每根肋骨对应的肋骨标识。本公开实施例可以综合考虑图像全局语义信息和图像局部几何信息，提高肋骨的分割和标记精度。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的烟雾分割方法-CN201911036819.2在审
发明人：苏育挺;汪梓艺;张为 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G08B17/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的烟雾分割方法，包括下列步骤：第一步，构建带有标注和标签的图片数据库；第二步，训练语义分割网络：首先需要搭建语义分割网络，在DeeplabV3基础上进行改进，然后设置训练参数，接着利用所得的烟雾语义分割数据集训练语义分割网络；第三步，构建烟雾视频图像分割系统。
一种基于深度学习烟雾分割方法

[发明专利]基于图像语义理解的图像裁切方法、系统、设备和介质-CN202010206880.3在审
发明人：罗超;黄小虎;吉聪睿;李巍 -专利权人：上海携程商务有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于图像语义理解的图像裁切方法、系统、设备和介质，基于图像语义理解的图像裁切方法包括以下步骤：获取图像语义分割模型；将待裁切图像输入至所述图像语义分割模型中，以得到图像语义分割结果；根据所述图像语义分割结果获取所述待分割图像的感兴趣区域本发明基于图像语义理解的方法对图像进行裁切，确保裁切后的图像主体更加完整。
基于图像语义理解方法系统设备介质

[发明专利]一种融合上下文语义的点云语义分割方法-CN202011464131.7在审
发明人：刘青山;许翔;帅惠 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06K9/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合上下文语义的的点云语义分割方法。属于人工智能技术领域；具体操作步骤：利使用高层编码特征反馈机制增强低层编码特征，从而使高层语义特征在级联过程中获取高区分度，改善基础的点云语义分割结果；利用高层语义特征的局部上下文信息以自适应地调整每个点的语义特征，从而进一步的优化分割结果的细节信息。本发明设计合理，得到的点云语义分割模型具有分割精度高、噪声小的优点。
一种融合上下文语义分割方法