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[发明专利]一种人脸检测的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011533108.9在审
发明人：杨帆;马英楠 -专利权人：贝壳技术有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸检测的方法、装置、电子设备及存储介质，具体包括：根据单尺度卷积神经网络对待检测人脸图像进行处理，获得第一特征图和第二特征图，单尺度卷积神经网络是输出单尺度特征图的卷积神经网络，第一特征图为单尺度的人脸分类概率特征图，第二特征图为单尺度的偏移量特征图；根据第一特征图从待检测人脸图像中确定出预测人脸框；根据第二特征图对预测人脸框进行修正处理，将修正后的人脸框作为人脸检测的结果。由于采用单尺度的卷积神经网络，其输出层仅输出单尺度的人脸分类概率特征图和单尺度的偏移量特征图，无需对多个尺度的特征进行融合，大大减少了计算量，从而加快人脸检测的效率。
一种检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]阿尔茨海默病风险评估模型建立方法和电子设备-CN202111045947.0有效
发明人：刘勇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种阿尔茨海默病风险评估模型建立方法和电子设备，其中，该方法包括：获取结构磁共振的多尺度的特征，其中，所述多尺度：灰质体积、皮层厚度、形态学网络；根据所述多个尺度中各单尺度的特征，利用网格搜索采用内外层交叉验证的方法进行寻优，训练得到各单尺度的风险评分计算模型，以得到各单尺度指标的评分结果；利用逻辑回归，对所述各单尺度的评分结果进行融合，得到基于多尺度的风险评分融合模型。通过上述方案可以实现对阿尔茨海默病的准确预测，与单特征预测相比，可以达到更为准确的预测准确率。
阿尔茨海默病风险评估模型建立方法电子设备

[发明专利]单目视觉信息和IMU信息相融合的尺度估计系统及方法-CN201910916403.3有效
发明人：邹旭东;肖麟慧;李志天;杨伍昊;熊兴崟;刘云飞 -专利权人：中国科学院电子学研究所;中国科学院大学
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本公开提供一种单目视觉信息和IMU信息相融合的尺度估计系统及方法，所述尺度估计系统包括：单目视觉SLAM模块，包括单目相机，用于采集视觉图像数据；IMU模块，用于获得IMU模块的IMU位姿数据；以及离线尺度估计模块，将所述视觉图像数据和IMU位姿数据进行融合，实现尺度估计和定位建图。所述尺度估计方法，包括：步骤S1：通过单目相机采集视觉图像数据；通过IMU模块获得IMU位姿数据；步骤S2：基于角速度将IMU位姿数据和单目相机位姿数据进行时间空间对齐；以及步骤S3：基于加速度在频域下进行尺度估计，完成基于单目视觉信息和IMU信息相融合的尺度估计。
目视信息 imu 融合尺度估计系统方法

[发明专利]具有自洁表面的家用器具及用于制造该家用器具的方法-CN201780019701.1在审
发明人： M·C·阿塔尔拉奥斯;M·A·布努埃尔玛格达莱娜;A·埃斯卡廷巴尔迪扎尔;F·J·埃斯特尔索拉;R·贾格迪什;E·马丁内斯索拉纳斯;J·L·奥卡尼亚莫雷诺;I·奥特洛加西亚;R·圣马丁桑乔;D·乌鲁蒂亚安戈索 -专利权人： BSH家用电器有限公司
申请日： 2017-02-27 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： B08B17/06 文献下载
摘要：一种家用器具(18、21)和一种用于制造该家用器具的方法，所述家用器具具有设置在基材材料(16)上的至少一个自洁表面(20、33、37)，其中，自洁表面(20、33、37)包括多个双微米尺度结构(3)，其中，所述双微米尺度结构(3)由两个单微米尺度结构形成，其中，一个单微米尺度结构具有第一几何结构，一个单微米尺度结构具有第二几何结构(2)，其中，具有第二几何结构(2)的单微米尺度结构位于具有第一几何结构的单微米尺度结构的顶部上
几何结构微米尺度家用器具自洁基材材料结构形成微腔微柱制造

[发明专利]一种基于粗细尺度变换的电力电子变换器多尺度建模方法-CN201910504327.5有效
发明人：张波;郭珊珊;谢帆;丘东元;陈艳峰 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种基于粗细尺度变换的电力电子变换器多尺度建模方法，首先，建立电力电子变换器在不同尺度上的单尺度模型，得到多尺度过程在各个不同尺度上的表达；然后基于小波多尺度分析理论中的粗细尺度变换对电力电子变换器中的多尺度过程进行重构，将多尺度过程在不同尺度模型中的表达融合；接着找出不同尺度上变量间的关联函数，建立不同尺度模型间耦合关系；最后，把重构后的多尺度过程的表达代入单尺度模型或耦合关系中，对模型或耦合关系进行修正，由此得到所需的多尺度模型与传统单尺度建模相比，本发明方法可反映电力电子变换器在多种尺度上的动态特性且能体现同时考虑多种尺度上的现象时变换器动态特性会产生的变化，模拟结果更贴合实际情况。
一种基于粗细尺度变换电力电子变换器建模方法

[发明专利]一种单视彩色图像深度图获得方法及装置-CN201910703005.3有效
发明人：陈雪锦;陈啸天 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种单视彩色图像深度图获得方法及装置，可以从输入的一张单视角彩色图像中提取预设尺度队列中的多个尺度下的初始特征图；对多个尺度中的任一尺度：在该尺度下将提取的多个尺度下的初始特征图进行融合，获得该尺度下的融合特征图；根据多个尺度中的最粗尺度下的初始特征图和所述最粗尺度下的融合特征图获得所述最粗尺度下的深度图；对多个尺度中的除所述最粗尺度外的任一尺度：根据该尺度下的融合特征图获得该尺度下的深度残差图，将该尺度下的深度残差图与预设尺度队列中上一尺度下的深度图融合后获得该尺度下的深度图；将所述多个尺度中最细尺度下的深度图确定为单视角彩色图像的深度图。
一种彩色图像深度获得方法装置

[发明专利]神经网络、遥感影像的建筑物提取方法、介质及计算设备-CN201810373725.3有效
发明人：李祥;彭玲;胡媛;肖莎 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所公开的神经网络，用于遥感影像的建筑物提取，包括：VGG网络中的输入层、第一至第五卷积层、第一至第四池化层；第一单尺度融合层，第一单尺度融合层的输入端连接至第一卷积层的输出端；第二至第五单尺度融合层，第二至第五单尺度融合层的输入端分别连接至第二至第五卷积层的输出端；第一至第四上采样层，第一至第四上采样层的输入端分别连接至第二至第五单尺度融合层的输出端；多尺度拼接融合层，多尺度拼接融合层的输入端连接至第一单尺度融合层、第一至第四上采样层的输出端；输出层。所公开的神经网络能够有效处理分布密集且尺度多样的建筑物，提高建筑物自动化提取的精度。
神经网络遥感影像建筑物提取方法介质计算设备

[发明专利]三维地图构建方法和装置-CN201710131578.4有效
发明人：林源;陈思利;董玉华;郑彬彬;闫一杰;吴中勤 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2017-03-07 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取单目相机采集的多帧包含目标对象的单目图像，以及基于单目图像，构建包含目标对象和单目图像中的其它对象的三维地图；确定目标对象的绝对尺度，以及确定目标对象对应的相对尺度与绝对尺度的比例；根据比例，调整三维地图的每一个对象的尺度，得到满足预设条件的三维地图。实现在基于单目图像构建的三维地图中构建具有绝对尺度的世界坐标系，在后续的三维地图的构建过程中，可以在三维地图中构建任意具有实际尺度的新的对象。进而使得仅配置单目相机的常用终端依靠对象均具有绝对尺度的三维地图进行较为准确的环境感知。 1
三维地图构建单目图像绝对尺度目标对象方法和装置单目相机尺度世界坐标系环境感知实际尺度预设条件多帧终端采集配置申请

[发明专利]基于巡检机器人单目图像获取深度图像的方法及装置-CN202010987267.X在审
发明人：程德强;付新竹;李纳森;寇旗旗;陈亮亮;龚飞 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于巡检机器人单目图像获取深度图像的方法及装置，属于图像处理技术领域，解决了现有现有的方法获得的深度图像精确度较低的问题。方法包括：构建多尺度卷积神经网络；所述多尺度卷积神经网络包括第一尺度卷积神经网络、第二尺度卷积神经网络和第三尺度卷积神经网络；基于变焦距数据集对所述多尺度卷积神经网络进行训练，得到多尺度卷积神经网络的最优网络结构并保存；将巡检机器人拍摄的单目图像输入所述多尺度卷积神经网络的最优网络结构，得到单目图像对应的深度图像，提高了深度图像的精确度。
基于巡检机器人图像获取深度方法装置

[发明专利]一种基于单演特征与多核学习的红外目标识别方法-CN201810377571.5有效
发明人：宁晨;曾毓敏 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单演特征与多核学习的红外目标识别方法，该方法首先提取红外目标多尺度单演特征，包括：基于单演信号幅度信息的目标能量特征、基于单演信号相位信息的目标结构特征、及基于单演信号方向信息的目标几何特征第二，针对提取的多尺度单演特征维度较高且可能存在信息冗余，采用主分量分析方法，对其进行降维。第三，将降维后的多尺度单演特征向量映射到统一核空间，实现不同特征在核空间的自适应融合。最后，构造基于多尺度单演特征的多核学习分类器，实现目标分类。本发明基于单演滤波的思想，提出了基于单演信号幅度、相位、和方向的多类红外目标特征提取方法，然后结合多核学习，有效提高了红外目标识别的性能。
一种基于特征多核学习红外目标识别方法

[发明专利]单目视觉和惯性传感器融合的远距离测距系统及方法-CN201910916404.8在审
发明人：邹旭东;肖麟慧;李志天;杨伍昊;熊兴崟;刘云飞 -专利权人：中国科学院电子学研究所;中国科学院大学
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本公开提供一种单目视觉和惯性传感器融合的远距离测距系统及方法，所述系统包括：单目视觉SLAM模块，包括单目相机，用于采集视觉图像数据；IMU模块，用于获得IMU模块的IMU位姿数据；以及尺度估计模块，将所述视觉图像数据和IMU位姿数据进行融合，实现尺度估计和定位建图，获得具备真实尺度的地图信息，完成待测目标的距离测距。所述测距方法包括：步骤S1：通过单目相机采集视觉图像数据，并进行视觉定位和重投影构建地图；步骤S2：在步骤S1所构建的地图中标注出待测距的目标物体；步骤S3：对所构建的地图构建的地图进行尺度估计；以及步骤S4：根据尺度估计结果，对构建的地图进行尺度缩放，从而获得具备真实尺度的地图信息，获得待测目标距离数据。
尺度估计构建测距视觉图像数据待测目标单目视觉地图信息位姿数据真实尺度单目相机采集惯性传感器测距系统地图构建距离数据目标物体视觉定位融合远距离重投影缩放标注尺度

[发明专利]单目视觉里程计尺度确定方法和装置-CN202010521368.8有效
发明人：韩松杉;刘星;王世汉;刘方圆;张弥 -专利权人：浙江欣奕华智能科技有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请公开了一种单目视觉里程计尺度确定方法和装置，涉及计算机视觉技术领域，包括：基于目标对象的初始位姿以及单目视觉里程计的预设尺度，将连续多帧图像构建成第一点云数据；目标对象为携带有单目相机的设备；初始位姿是基于UWB确定的；连续多帧图像是单目相机在预设地图对应的空间环境中采集的；利用ICP算法将第一点云数据与第二点云数据进行匹配，确定匹配度；第二点云数据为预设地图的点云数据；基于匹配度调整预设尺度，直到基于调整后的预设尺度构建的第一点云数据与第二点云数据的匹配度满足预设匹配阈值时，将调整后的预设尺度作为目标尺度。通过该方式确定单目视觉里程计的尺度，操作便捷，准确度高。
目视里程计尺度确定方法装置

[发明专利]一种大视场单透镜空变模糊图像复原方法和装置-CN202310843771.6在审
发明人：谭凡教;杨昌健;侯晴宇;李宗岭;孙再武;张荣帅 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种大视场单透镜空变模糊图像复原方法和装置，包括：步骤S1、建立获取空变程度的单透镜空变模糊数学模型；步骤S2、根据单透镜空变模糊数学模型，得到单透镜空变模糊特征；步骤S3、将单透镜空变模糊特征送入多尺度特征提取卷积结构，得到多尺度空变特征；步骤S4、将多尺度空变特征作为权重作用于多尺度图像特征，得到加权空变图像特征，再经过神经网络进行图像复原，得到高质量图像复原结果。采用本发明技术方案，以解决针对单透镜大视场像差造成的空间变化模糊以及神经网络对空变模糊图像复原效果差的问题。
一种视场透镜模糊图像复原方法装置

[发明专利]一种基于四旋翼无人机的单目相机尺度估计方法-CN201810324883.X有效
发明人：陈朋;任金金;徐天宇;王海霞;刘义鹏 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-04-12 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：一种基于四旋翼无人机的单目相机尺度估计方法，包括以下步骤：1)获取图像及IMU参数信息；2)提取二维图像特征点并进行特征匹配；3)求解相机的外参矩阵；4)融合IMU信息，估计单目相机的尺度，本发明提出一种针对四旋翼飞行器的地图构建问题的简单且运算量低的单目摄像机尺度估计方法，为四旋翼无人机地图构建提供了有效的尺度因子。
一种基于四旋翼无人机相机尺度估计方法

[发明专利]风电场短期功率预测方法-CN201310456473.8在审
发明人：岳捷;申烛;孟凯峰;陈欣;孙翰墨 -专利权人：中能电力科技开发有限公司
申请日： 2013-09-29 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种风电场短期功率预测方法，包括步骤：A、利用BP神经网络，建立中尺度数值天气预报的预测因子与单台风机轮毂高度实测风速之间的历史数据统计关系，生成单台风机的风速统计降尺度模型；B、依据风电场区域未来48小时中尺度数值天气预报的预测因子，以及步骤A中单台风机统计降尺度模型，生成单台风机所在位置轮毂高度的预测风速；C、依据单台风机的实测风速和实测功率的历史数据，拟合单台风机的风速-功率特性曲线，结合步骤B中单台风机所在位置轮毂高度的预测风速得到该风机短期预测功率。由上，上述预测方法有效减少了中尺度分辨率不足带来的不确定性，显著提高了风电场短期功率预测精度。
电场短期功率预测方法

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