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]位姿处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202311223904.6在审
  • 蔡行;刘浩 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-09-21 - 2023-10-27 - G06T7/73
  • 本申请实施例提供了一种位姿处理方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及图像处理技术领域。确定出与当前关键图像相匹配的回环图像;确定采集设备对应的当前关键图像与回环图像之间的相对位姿;将当前关键图像作为新的历史关键图像添加至历史关键集合中,若历史关键集合中的图像数量超过预设阈值,则基于图像数量从历史关键集合中删除至少一历史关键图像,得到更新后的历史关键集合;对采集设备对应当前关键图像的位姿信息进行校正,得到采集设备对应当前关键图像的校正位姿信息;校正位姿信息用于对当前关键图像中进行空间定位
  • 处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于关键图像拼接系统及拼接方法-CN202010122306.X有效
  • 张发恩;张德平 - 创新奇智(重庆)科技有限公司
  • 2020-02-27 - 2023-07-14 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于关键图像拼接系统、方法,其中系统包括:图像采集模块,用于跟踪采集待拼接的图像关键图像获取模块,用于在采集的图像中获取多张关键图像关键图像关系建立模块,用于建立关键图像关系;关键图像位置确认模块,用于确定各关键图像的拼接位置排序;图像采集跟踪状态判断模块,用于判断图像采集的跟踪状态;图像再定位模块,用于在图像跟踪失败后,将采集的当前图像与之前采集的各关键图像进行图像匹配,得到与当前图像相匹配的关键图像图像采集模块根据匹配出的关键图像对应的拍摄位置,继续对图像进行跟踪采集,本发明提高了图像采集的稳定性,改善了用户使用体验并降低了图像拍摄的重复度。
  • 基于关键图像拼接系统方法
  • [发明专利]一种基于无人机的全景图像拼接方法及装置-CN201610474715.X有效
  • 王飞;郑富达;郑晓翠 - 清华大学深圳研究生院
  • 2016-06-24 - 2020-06-02 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于无人机的全景图像拼接方法及装置,该方法包括如下步骤:从视频流中依次提取关键图像;根据航迹规划信息,将飞行时间划分为多个时间段,并依次将关键图像划归到对应设定的时间段内,对奇数时间段或偶数时间段内的关键图像进行旋转,使得奇数时间段内的关键图像和偶数时间段内的关键图像的方向一致;对在后关键图像的特征点与在先关键图像的特征点进行匹配,对在后关键图像与在先关键图像进行匹配并计算之间的第一变换关系;根据映射关系将基准关键图像映射到模板上,递推计算当前关键图像相对于基准关键图像的变换关系,根据映射关系和变换关系将当前关键图像映射到模板上。
  • 一种基于无人机全景图像拼接方法装置
  • [发明专利]一种基于视频抽图像拼接与去重方法及装置-CN202110122126.6在审
  • 丁明;李海荣;陈永辉 - 广州市玄武无线科技股份有限公司
  • 2021-01-29 - 2021-03-05 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于视频抽图像拼接与去重方法,包括:获取目标区域的视频数据,并对视频数据进行抽,获得一组视频数据的关键图像集合;将关键图像集合输入到预设的拼接库,获得关键集合对应的全景图像关键集合中每张关键图像的单应性变换矩阵;将关键集合输入到预设的目标检测模型,获得关键图像集合中每张关键图像的目标检测结果;将关键图像集合中每张关键图像的目标检测结果进行坐标变换和去重,并将全景图像和全景图像的目标检测去重结果输出。本发明通过自动抽取关键能够避免拍摄多张场景照片的人力消耗,同时通过对关键的识别和识别结果自动去重,能够节省时间和人力成本,提高识别效率和识别精度。
  • 一种基于视频图像拼接方法装置
  • [发明专利]基于视频流的交通场景解析方法以及装置-CN202210291408.3在审
  • 闫军;丁丽珠;王艳清 - 超级视线科技有限公司
  • 2022-03-23 - 2022-08-12 - G06V20/40
  • 方法包括:将多个关键图像输入至骨干网络中进行关键特征提取,获得多个关键特征图;将每个非关键图像的时间距离最近的关键图像以及对应的关键特征图与每个非关键图像输入至特征映射网络中进行特征映射,获得每个非关键图像对应的非关键映射特征图;将关键特征图与非关键映射特征图输入至语义分割分支网络与实例分割分支网络中进行预测,获得视频流的预测全景分割结果;根据预测全景分割结果与真实全景分割结果,构建空间特征约束损失函数,并根据每个非关键特征图与对应的非关键映射特征图,构建时间特征约束损失函数。
  • 基于视频交通场景解析方法以及装置
  • [发明专利]一种用于智能视频监控的关键优化方法及装置-CN202310445243.5有效
  • 汤云祥;朱广;李宝金;徐晋超 - 青岛润邦泽业信息技术有限公司
  • 2023-04-24 - 2023-07-18 - G06V20/40
  • 本申请涉及人工智能运算技术领域,特别是涉及一种用于智能视频监控的关键优化方法及装置。所述方法包括:获取监控视频文件,提取出关键图像;对所述关键图像进行处理,得到所述关键图像的深层特征;基于所述深层特征对所述关键图像进行标注,存储并记录标注后的所述关键图像;获取历史监控视频数据;将所述关键图像集与所述常规图像集进行对照,得到用于区分所述关键图像与常规图像的焦点特征;构建生成对抗网络模型,基于所述焦点特征以及所述历史监控视频数据生成用于训练所述关键提取模型的第一训练集采用本方法能够扩大关键提取模型训练中的可靠样本的数量,从而提高关键提取模型的图像提取准确度。
  • 一种用于智能视频监控关键优化方法装置
  • [发明专利]用于压缩地图的方法和装置-CN202010126486.9有效
  • 赵晨旭;王志昊 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-02-28 - 2023-04-07 - G06F16/29
  • 该方法的一具体实施方式包括:基于观测到的地图点的数量,对新增地图的图像序列执行关键确定步骤,得到关键集合;将确定出的关键集合合并到基准地图,获得合并地图;其中,关键确定步骤包括:遍历图像序列,将图像序列中地图点的数量最多的图像确定为关键,将关键放入关键集合;将图像序列中观测点处于关键的压缩范围之内的图像确定为对比;响应于对比关键的相对姿态角小于第一阈值且共视地图点数量大于第二阈值,从图像序列中删除关键和对比,得到更新后的图像序列。
  • 用于压缩地图方法装置
  • [发明专利]一种基于自适应四叉树分块的图像回环检测方法-CN202210942621.6在审
  • 吴慧秀;郑恩辉;阙建飞 - 中国计量大学
  • 2022-08-08 - 2022-11-18 - G06T7/73
  • 本发明公开了一种基于自适应四叉树分块的图像回环检测方法。方法为:首先实时采集图像作为关键,采用自适应四叉树分块对当前关键进行区域划分,且将所有历史关键均按当前关键的方式重新进行区域划分;计算当前关键各个区域与所有历史关键相对应区域的相似度,确定回环候选关键,并计算当前关键分别和所有回环候选关键之间的均值图像相似度、欧氏距离和旋转角度差值以及当前关键和回环候选关键各自的位姿;将均值图像相似度、欧氏距离和旋转角度差值分别与各自相应阈值进行比较,进行回环检测本发明使得关键的区域特征分布更加均匀,提高图像相似度的计算精度,提高了回环检测的精度。
  • 一种基于自适应四叉树分块图像回环检测方法
  • [发明专利]一种视频压缩信号的重建方法-CN202011461038.0有效
  • 周涛;李琛 - 上海集成电路装备材料产业创新中心有限公司;上海集成电路研发中心有限公司
  • 2020-12-11 - 2023-03-28 - H04N19/172
  • 本发明公开了一种视频压缩信号的重建方法,包括:根据采集端输出的关键和非关键图像观测值,对非关键图像进行初步预测,生成非关键图像预测值;根据非关键图像预测值和非关键图像观测值以及采集端使用的随机采样矩阵,计算非关键的观测残差和非关键的预测残差;计算非关键的观测残差的残差信号平均能量,并根据残差信号能量的大小,选择适配的残差重构算法,对预测残差进行重构,生成重构残差;根据非关键图像预测值和非关键的重构残差,计算非关键图像重构值。在本发明的视频压缩信号的重建方法,能够有效提高残差重构的准确度,从而提升视频图像的差异化保留能力,最终实现视频图像的高质量重建。
  • 一种视频压缩信号重建方法

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