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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
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]一种雾霾场景中交通标识牌的识别方法及系统-CN201710149181.8有效
  • 王文成;董义华;张雪原 - 潍坊学院
  • 2017-03-14 - 2020-05-26 - G06K9/00
  • 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种雾霾场景中交通标识牌的识别方法及系统，所述方法包括下述步骤：根据雾霾天气中的光线反射模型和去雾霾模型构建去雾霾图像模型，并依据去雾霾图像模型对拍摄到的雾霾图像进行去雾霾处理；结合去雾霾图像模型构建结合多层注意力检测机理模型的层叠检测系统，对去雾霾后的图像进行交通标识牌初步检测，获取交通标识牌的分类特征信息；利用构建的神经网络分类器对所述交通标识牌的分类特征信息进行标识牌检测识别，实现对有雾霾图像的去雾霾处理，同时也对去雾霾后的图像进行交通标识牌的识别，而且其识别的效率和准确度较高，满足智能交通系统的要求。
  • 一种场景交通标识识别方法系统
  • [发明专利]图像去雾方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211249065.0在审
  • 李嘉锋;况玲艳;郝帅;卓力 - 北京工业大学
  • 2022-10-12 - 2023-04-04 - G06T5/00
  • 本发明提供一种图像去雾方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：确定待去雾图像；将所述待去雾图像输入至去雾模型中，得到所述去雾模型输出的去雾后的图像；所述去雾模型包括雾霾图像编码器和语义解码器；所述雾霾图像编码器用于提取并融合所述待去雾图像在两个不同层级的语义特征，得到雾霾图像语义特征；所述语义解码器用于基于所述雾霾图像语义特征得到去雾后的图像；所述去雾模型是基于不成对的雾霾样本图像和清晰样本图像训练得到，实现了对待去雾图像不同层级的语义特征提取，提高了输出的雾霾图像语义特征的特征表达能力，从而提高了去雾模型的雾霾特征提取能力，进而提高去雾模型的去雾质量。
  • 图像方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]图像的去雾方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202310444276.8在审
  • 金一;凌鹏扬;陈怀安;刘天乐;范鑫 - 中国科学技术大学
  • 2023-04-21 - 2023-09-01 - G06T5/00
  • 本申请公开了一种图像的去雾方法、装置、电子设备及计算机存储介质，具体为获取待去雾的雾霾图像；将雾霾图像输入去雾模型，调用去雾模型对雾霾图像进行去雾处理，获得去雾模型输出的去雾图像，去雾模型是通过调制样本雾霾图像的目标分量得到调制样本，并以调制无关的特征不变性损失和调制相关的内容一致性损失为目标进行优化得到；样本雾霾图像的目标调制分量包括样本雾霾图像的透射率和表面颜色。本申请通过调制样本雾霾图像的目标分量得到丰富的调制样本，基于调制样本计算调制无关的特征不变性损失和调制相关的内容一致性损失来训练去雾模型，进而提高去雾模型的泛化性和稳定性，增强去雾模型在各种场景下的去雾性能
  • 图像方法装置电子设备计算机存储介质
  • [发明专利]一种图像去雾算法评估方法-CN202010364743.2在审
  • 张林;赵世雨;陈钧涛;沈莹;赵生捷 - 同济大学
  • 2020-04-30 - 2021-11-02 - G06T5/00
  • 一种图像去雾算法评价方法：包括以下步骤：(1)获取真实雾霾图像；(2)将雾霾图像进行配准、清洗、标注感兴趣区域、标注雾霾等级，构建真实雾霾图像基准数据集合；(3)使用VSI计算待评估去污算法对一张雾霾图像的感兴趣区域的去雾效果；通过实验证实，本发明的评价方法能够准确得评估现代去雾算法的去雾效果，并且与人眼的观测结果有很高的一致性。对于一个新的去雾算法，令其对本发明构建的真实雾霾图像基准数据进行去雾处理，即可准确得得到去雾算法的性能。本发明不但可以准确评估去雾算法性能，而且评估用时短。
  • 一种图像算法评估方法
  • [发明专利]一种实时雾霾预警方法及系统-CN201810298697.3有效
  • 高明合;杨云枫 - 高明合;杨云枫
  • 2018-04-04 - 2022-05-24 - G06T5/00
  • 本发明提供了一种实时雾霾预警方法及系统，获取指定区域的雾霾图像，对获取到所述雾霾图像进行去雾处理得到去雾图像，将所述去雾图像与所述基准图像进行对比得到评价参数，所述评价参数包括图像均值、对比度，根据所述评价参数结合预设雾霾质量评价标准确定所述指定区域的雾霾等级，当所述指定区域的雾霾等级达到预设预警阈值时向指定对象发送包括雾霾等级的预警信息，可以在雾霾等级达到预警值时候进行及时预警，实现雾霾监测的自动化操作，降低人工成本。
  • 一种实时预警方法系统
  • [发明专利]一种进行照片生成的方法及设备-CN201611064178.8在审
  • 曾庆庚 - 北京奇虎科技有限公司
  • 2016-11-28 - 2017-06-13 - H04N5/232
  • 解决了现有技术存在缺乏实时信息依据、无法自动预警雾霾环境、无法在智能终端进行实时图像去雾处理的技术问题。所述的进行照片生成的方法包括启动加载相机应用程序；获取当时当地的雾霾空气质量指数信息；当所述雾霾空气质量指数信息大于阈值或者雾霾空气质量指数级别达到预定等级时，在所述相机应用程序中加载去雾霾图像处理入口；检测到所述去雾霾图像处理入口的触发，依照去雾霾处理等级对当前相机应用程序获取的照片数据进行去雾霾图像处理。
  • 一种进行照片生成方法设备
  • [发明专利]一种自动去雾拍照方法、装置和设备-CN201610201732.6有效
  • 张旭 - 北京奇虎科技有限公司;奇酷互联网络科技（深圳）有限公司
  • 2016-03-31 - 2020-06-05 - G06T5/00
  • 本发明实施例提供了一种自动去雾拍照方法、装置和设备，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：判断去雾模式是否启动；如果去雾模式启动，则在预览界面显示去雾霾等级调整控件，并通过所述去雾霾等级调整控件接收用户输入的去雾霾等级；当接收到由用户输入的去雾霾等级，则将拍摄设备当前的原始预览图像按照所述去雾霾等级进行去雾处理，得到第一预览图像；将去雾处理后的所述第一预览图像在拍摄设备的预览界面中进行预览；当接收到用户确定拍摄的操作，则保存预览界面当前显示的第一预览图像。在方便携带且操作简单的同时，提高了对图像的去雾化效果，而且满足了用户可以调节去雾程度以及对于去雾后的图像实时预览的需求的有益效果。
  • 一种自动拍照方法装置设备
  • [发明专利]图像去雾方法、电子设备、存储介质和计算机程序产品-CN202111234337.5在审
  • 李嘉锋;李耀鹏;贾童瑶;张菁;卓力 - 北京工业大学
  • 2021-10-22 - 2022-02-01 - G06T5/00
  • 本发明提供一种图像去雾方法、电子设备、存储介质和计算机程序产品，方法包括获取待去雾的目标雾霾图像；将目标雾霾图像输入至去雾模型，对目标雾霾图像进行去雾处理，获得去雾模型输出的目标去雾图像，去雾模型是基于不成对的清晰图像和雾霾图像构成的训练图像集，对待训练模型进行无监督训练得到的，待训练模型包括用于进行加雾转换处理和去雾转换处理的多尺度注意力模块，及用于区分训练图像集的真实图像和多尺度注意力模块的生成图像的判别器。本发明的去雾模型是基于不成对的清晰图像和雾霾图像构成的训练图像集进行无监督训练得到的，从而避免成对图像训练集对去雾模型训练的限制，进而提高图像去雾的性能。
  • 图像方法电子设备存储介质计算机程序产品
  • [发明专利]一种基于结构重参数化的多尺度实时去雾方法及装置-CN202310223074.0在审
  • 左方;刘家萌;高铭远 - 河南大学
  • 2023-03-09 - 2023-08-04 - G06T5/00
  • 本发明公开一种基于结构重参数化的多尺度实时去雾方法及装置，改方法包括：构建结构重参数化模块；构建基于结构重参数化的多尺度图像去雾网络；采用K‑estimation图像重建模块对雾霾图像进行去雾；定义基于结构重参数化的多尺度图像去雾网络的复合损失函数；初始化多尺度图像去雾网络；准备数据集；使用准备好的数据集训练多尺度图像去雾网络；利用训练好的多尺度图像去雾网络对雾霾图像进行去雾，并检测去雾图像的质量和效率。本发明在多尺度网络中添加了K‑estimation图像重建模块对雾霾图像进行去雾，可以更好的学习图像内雾霾天气所蕴含的物理特性，以恢复出质量更高的去雾图片。
  • 一种基于结构参数尺度实时方法装置
  • [发明专利]基于深度学习和传统先验知识融合的图像去雾方法-CN202211400076.4在审
  • 陈志华;李然;周宇;王子涵;张国栋;梁磊 - 华东理工大学
  • 2022-11-09 - 2023-01-31 - G06T5/00
  • 本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种基于深度学习和传统先验知识融合的图像去雾方法，所述方法包括：获得公开的用于图像去雾的训练集和测试集；搭建去雾网络，对雾霾图像进行端到端的去雾清晰化处理；搭建指数移动平均线网络，用于稳定去雾网络训练过程；利用传统先验知识设计新的雾霾自适应损失函数；使用训练集和损失函数对去雾网络进行训练；将测试集中的雾霾图像输入到训练好的去雾网络中，得到去雾图像。本发明提供了一种基于深度学习和传统先验知识融合的图像去雾方法，将传统先验知识融合到深度学习去雾模型中，充分考虑了与雾霾相关的特性，有效提升了去雾效果，同时网络框架简单通用，泛化性强。
  • 基于深度学习传统先验知识融合图像方法
  • [发明专利]结合深度信息的图像去雾方法及装置和电子装置-CN201710138687.9在审
  • 曾元清 - 广东欧珀移动通信有限公司
  • 2017-03-09 - 2017-08-08 - G06T7/50
  • 本发明公开了一种结合深度信息的图像去雾方法，用于处理电子装置采集的场景数据。所述场景数据包括场景主图像。所述图像去雾方法包括根据所述场景数据获取场景的深度信息；处理所述深度信息以得到雾和/或霾(雾/霾)浓度分布图；处理所述场景主图像和所述雾/霾浓度分布图以得到去雾图像。本发明还公开了一种图像去雾装置和电子装置。本发明实施方式的结合深度信息的图像去雾方法、图像去雾装置和电子装置基于场景的深度信息对处于不同深度位置的场景进行不同程度的去雾处理，提升图像去雾的效果。
  • 结合深度信息图像方法装置电子
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