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]一种基于二次锚点邻域回归的图像分辨重建方法-CN201810236623.7有效
  • 徐健;李佳;范九伦;赵小强;常志国 - 西安邮电大学
  • 2018-03-21 - 2021-11-16 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于二次锚点邻域回归的图像分辨重建方法,步骤包括:进行离线训练,包括低分辨字典、正映射矩阵和逆映射矩阵的训练;提取低分辨测试图像的特征图像块;选择一次锚点,对低分辨测试图像进行一次分辨重建,获得一次重建高分辨图像;将获得的一次重建高分辨图像映射成不同的低分辨图像,选取与原始的所述低分辨测试图像分辨最接近的低分辨图像,将对应锚点定为二次锚点;根据二次锚点进行二次分辨重建,获得最终的高分辨图像本发明通过训练低、高分辨空间的逆映射,能够选择到更好的锚点,进而能够分辨重建出质量更好,纹理更清晰,细节更丰富的高分辨图像。
  • 一种基于二次邻域回归图像分辨率重建方法
  • [发明专利]非匹配遥感图像弱监督学习分辨重建方法及系统-CN202111195140.5有效
  • 方乐缘;吴洁 - 湖南大学
  • 2021-10-14 - 2021-12-21 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种非匹配遥感图像弱监督学习分辨重建方法及系统,包括:输入高空间分辨图像和与高空间分辨图像不匹配成对的低空间分辨图像,对预设的循环生成对抗网络进行训练,结合预设的第一损失函数进行反向传播得到训练好的循环生成对抗网络;对高空间分辨图像利用双三次插值下采样后输入至训练好的循环生成对抗网络中的第一网络,生成与高空间分辨图像匹配的第一伪图像;根据低空间分辨图像、第一伪图像和高空间分辨图像对预设的分网络进行训练,结合预设的第二损失函数进行反向传播得到训练好的分网络;获取低空间分辨测试图像,输入至训练好的分网络中的分辨重建网络,得到重建后的分辨图像。
  • 匹配遥感图像监督学习分辨率重建方法系统
  • [发明专利]一种基于多维度知识蒸馏的轻量级图像分辨重建方法-CN202110380519.7有效
  • 李展;钟子意;陆晋晖;陈彦全;曾健梁 - 暨南大学
  • 2021-04-09 - 2022-12-27 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于多维度知识蒸馏的轻量级图像分辨重建方法,该方法步骤包括:教师网络预处理;数据集预处理生成低分辨图像;将低分辨图像输入构建的学生网络中,输出学生网络重建的分辨图像;将低分辨图像输入到多个教师网络中用于得到重建的分辨图像组;将学生网络重建的分辨图与教师网络重建的分辨图像组分别进行L1损失和感知损失计算,通过反向传播更新训练得到最终的学生网络模型;将低分辨图片输入最终的网络模型,输出超分辨图像。本发明的分辨训练方式减少了参数量,获得与成对数据训练出来的全监督教师网络可比的指标和视觉效果,同时模型大小得到了有效减少,与传统训练方式相比有明显提升。
  • 一种基于多维知识蒸馏轻量级图像分辨率重建方法
  • [发明专利]一种基于分辨图像的舷号检测方法-CN202011295022.7在审
  • 王懋;黄宏斌;刘洪江;刘丽华;吴继冰 - 中国人民解放军国防科技大学
  • 2020-11-18 - 2021-01-29 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于分辨图像的弦号检测方法,包括以下步骤:将原始船只图像输入SR‑Net模型中,生成分辨船只图像,所述SR‑Net是基于ZSSR方法的SISR‑Net;将所述的分辨船只图像输入弦号检测网络中,输出弦号检测结果;在生成分辨船只图像时,将原始船只图像分成k*k个网格,然后对k*k网格并行地使用ZSSR方法进行分辨,然后将这些新生成的分辨网格按原来的顺序合成分辨图像。本发明方法可以使舷号检测得更加完整,减少检测误差,以及提高检测精度;可以减少单张图像分辨的时间消耗;可以将检测到的多个舷号字符包围在一个单词级的边界框中。
  • 一种基于分辨率图像检测方法
  • [发明专利]适于分辨拍摄的摄像模组-CN202110308580.0在审
  • 王明珠;戎琦;钱佳敏;阙嘉耀;叶林敏 - 宁波舜宇光电信息有限公司
  • 2021-03-23 - 2022-09-27 - H04N5/225
  • 本发明涉及一种适于分辨拍摄的摄像模组,其包括:镜头组件;感光组件,其包括感光芯片和用于驱动所述感光芯片在x和y轴方向上移动驱动装置;用于控制驱动信号的第一控制单元;以及用于将所采集的多个图像样本合成分辨图像的数据处理单元第一控制单元通过对驱动信号来控制感光芯片在xoy平面上的分辨拍摄移动路线;所述分辨拍摄移动路线包括多个分辨偏移,执行每个所述分辨偏移后,所述感光芯片被移动至一个图像样本采集位置。本发明可以在分辨拍摄时,使投射在像面的“像”始终保持在原始位置,从而避免因“像”的移动而造成的分辨图片的误差。
  • 适于分辨率拍摄摄像模组
  • [发明专利]视频分辨处理方法及装置-CN201910805436.0有效
  • 鲁威;王祺 - 华为技术有限公司
  • 2019-08-29 - 2021-09-14 - H04N7/01
  • 本申请实施例公开了一种视频分辨处理方法及装置,该方法包括:获取视频流中任一编码块的编码信息,根据编码信息包括的帧间预测标记确定任一编码块的帧间预测模式,并根据任一编码块的帧间预测模式和编码信息包括的匹配编码块索引所标识的匹配编码块的像素信息,确定任一编码块的分辨像素块,将视频流中属于同一图像帧的各个编码块的分辨像素块进行拼接得到分辨图像,该分辨图像用于生成分辨视频。采用本申请实施例,可以在保证视频中单帧图像的分辨处理效果的同时,降低功耗,减少视频中任意两帧图像的分辨处理时延。
  • 视频分辨率处理方法装置
  • [发明专利]一种触觉辅助点云分辨的方法-CN202310661648.2在审
  • 王琴;王普正;张驰;李剑;丁鼎 - 南京邮电大学
  • 2023-06-06 - 2023-10-03 - G06T3/40
  • 本发明属于三维点云分辨领域,具体涉及基于机器学习的触觉辅助三维点云分辨方法。克服了高倍点云分辨时输入低分辨点云信息过少导致重建出的高分辨点云边缘效果不佳的问题,利用局部触觉信息改善点云分辨效果。主要包括以下步骤:步骤1、构建含有局部触觉信息的点云分辨数据集;步骤2、使用构建出的点云特征提取模块将输入到神经网络的低分辨点云和局部触觉点云做特征提取并融合;步骤3、以监督学习的方式使用数据集训练神经网络;步骤4、将低分辨点云和局部触觉点云输入到训练好的网络中,生成高分辨点云。
  • 一种触觉辅助点云超分辨率方法
  • [发明专利]医疗视频分辨视频帧提取方法及系统-CN202011431866.X在审
  • 任盛 - 湖南文理学院
  • 2020-12-10 - 2022-06-14 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种医疗视频分辨视频帧重建方法及系统,通过构建反投影模块充分挖掘低分辨视频帧和分辨视频帧之间的非线性映射,避免使用堆叠网络层次的方法挖掘低分辨视频帧和分辨视频帧之间的非线性映射,并通过递归结构,进一步减少模型参数,提高模型效率,以适应远程医疗视频分辨重建。通过将递归反投影网络不同深度的分辨图像融合,并通过快捷连接使用输入视频帧对输出视频帧进行修正以及稠密连接技术,提升医学影像边缘、纹理等细节信息,是的重建后的分辨图像更加清晰,从而可以有效辅助医生诊断
  • 医疗视频分辨率提取方法系统
  • [发明专利]中文文本图像的分辨重建方法-CN202210259143.9在审
  • 张九龙;罗少淇;王志晓;屈小娥 - 西安理工大学
  • 2022-03-16 - 2022-06-14 - G06T3/40
  • 本发明公开了中文文本图像的分辨重建方法,包括:获取中文文本图像的数据集,将数据集分为训练集和测试集,并对训练集中的中文文本图像进行预处理,得到低分辨图片;构建分辨重建网络模型,分辨重建网络模型的结构包括依次设置的去噪模块、卷积模块、残差模块、上采样模块、特征重映射模块,卷积模块、残差模块的输出通过跳跃连接相连,作为上采样模块的输入;将训练集和测试集输入超分辨重建网络模型进行学习,并对分辨重建网络模型参数进行优化,得到中文文本图像分辨模型;利用中文文本图像分辨模型对中文文本图像进行图像分辨处理。解决了现有技术中存在的带有运动模糊的中文文本图像识别准确低的问题。
  • 中文文本图像分辨率重建方法
  • [发明专利]基于递归注意力机制的图像分辨方法-CN202111127255.0在审
  • 彭亚丽;王文安;刘侍刚;苏玥 - 陕西师范大学
  • 2021-09-26 - 2022-02-08 - G06T3/40
  • 一种基于递归注意力机制的图像分辨方法,属于图像处理技术领域,所述方法由图像预处理、构建分辨网络模型、确定网络训练目标函数、训练分辨网络、重建分辨图像连接构成。由于本发明采用了分辨网络模型,对输入信息的不同区域进行不同权重处理,使用同一套参数对图像特征以递归的方式多次挖掘注意力特征图,减少了网络参数量,提高了网络运算速度以及效率,保留了源图像信息,提高了分辨精度和分辨重建图像的质量本发明具有图像分辨效果好、计算需求内存少、计算速度快等优点,可用于图像分辨
  • 基于递归注意力机制图像分辨率方法

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