“图像特征提取”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3513301个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种焊点缺陷分类方法、终端及计算机存储介质-CN202211503065.9有效
发明人：郑伟鑫;杨和;刘文哲;童同;高钦泉 -专利权人：福建帝视智能科技有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种焊点缺陷分类方法、终端及计算机存储介质，获取参照图像和待检测焊点图像，所述参照图像为良品数据图像；将待检测焊点图像和参照图像输入孪生网络，以获取待检测焊点图像与参照图像的相似程度和缺陷类型；所述孪生网络包括特征提取模块、匹配支路和分类支路；所述特征提取模块用于提取参照图像和待检测焊点图像的残差特征，所述匹配支路用于根据残差特征以判断参照图像和待检测焊点图像的相似程度，所述分类支路用于根据残差特征以判断待检测焊点图像的缺陷类型特征提取器通过对参照图像和待检测焊点图像进行特征提取，从而获得目标图像与参照图像之间的残差特征，进而根据残差特征判断缺陷种类。
一种点缺陷分类方法终端计算机存储介质

[发明专利]一种图像特征提取方法及系统-CN201611149661.6在审
发明人：宋书涛;陈旭;张清 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2016-12-13 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像特征提取方法，包括获取待处理图像集；将待处理图像集中的待处理图像分发至位于预先搭建的计算机集群系统中的计算节点；分别利用每个计算节点，对接收到的待处理图像进行特征提取操作，得到相应的图像特征可见，本发明获取到待处理图像之后，将会把待处理图像分发至计算机集群系统中的各个计算节点，然后利用每个计算节点对接收到的待处理图像进行特征提取操作，这样能够在同一时间下对多份待处理图像进行特征提取处理，避免了现有技术中存在的效率低的缺陷也即，本发明提高了图像特征的提取效率。另外，本申请还相应公开了一种图像特征提取系统。
一种图像特征提取方法系统

[发明专利]基于对比学习的模型训练方法及装置-CN202210640838.1在审
发明人：吕乐宾;王洪斌;权佳成;李宽 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了基于对比学习的模型训练方法及装置，其中，一种基于对比学习的模型训练方法包括：获取第一样本图像和第二样本图像，将第一样本图像和第二样本图像输入待训练模型进行模型训练，得到图像处理模型；所述模型训练的具体方式有：对第一样本图像和第二样本图像进行图像特征加权计算得到第一加权向量和第二加权向量；对所述第一加权向量进行特征提取，得到第一特征提取向量，对所述第二加权向量进行特征提取，得到第二特征提取向量，对所述第一特征提取向量和所述第二特征提取向量进行特征相似度计算，得到特征相似度；将特征相似度与实际特征相似度输入损失函数计算对比损失，并基于对比损失进行参数更新。
基于对比学习模型训练方法装置

[发明专利]图像检索方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质-CN202211126172.4在审
发明人：周帅;于虹 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像检索方法、图像检索装置、计算机设备和计算机可读存储介质。其中，方法包括如下步骤：构建特征提取模型，特征提取模型用于将输入图像的图像信息转换为低维度的特征信息；获取预设缺陷图像，将预设缺陷图像输入特征提取模型中得到预设缺陷图像的预设特征信息，建立预设缺陷图像与预设特征信息的映射表；将采集图像输入特征提取模型中得到第一特征信息；通过第一特征信息查询映射表，得到检索结果并输出。因此，本申请能够通过建立特征提取模型保证特征信息的统一获取，在检索之前预先建立映射表，则在之后有海量的采集图像输入时，通过息查询映射表确定采集图像的检索结果，从而实现检索的高效化、准确化。
图像检索方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种红外与可见光图像融合系统及方法-CN202111352352.X在审
发明人：胡博;袁浩宾;赵涛;钟羽中;尹艳杰;佃松宜;李胜川;周桂平;李勇;郭锐;刘佳鑫 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;四川大学;国网山东省电力公司
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种红外与可见光图像融合系统及方法，该图像融合系统包括分别用于提取红外图像和可见光图像特征的多尺度特征提取单元、位于多尺度特征提取单元后的特征筛选单元和图像重构单元。首先通过多尺度特征提取单元分别提取红外图像和可见光图像的多尺度特征，然后通过双重注意力机制对多尺度特征进行特征筛选，再由图像重构单元完成图像融合，从而得到细节清晰的红外和可见光融合图像。
一种红外可见光图像融合系统方法

[发明专利]基于深度学习的人脸微表情识别系统-CN201910758794.0有效
发明人：龚泽辉;李东;张国生;冯省城 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于深度学习的人脸微表情识别系统，包括对输入图像进行人脸微表情识别、且包括特征特征提取模块和图像识别模块的深度网络模型。特征提取模块用于提取图像识别特征，包括深度特征提取子模块和判别性特征提取子模块；深度特征提取子模块依次包括第一卷积层及多个空洞卷积模块；空洞卷积模块用于对第一卷积层输出的卷积结果进行数据处理并输出深度特征；判别性特征提取子模块用于利用基于判别性区域提议网络得到的多个判别性区域对深度特征进行裁剪，并将裁剪后的特征进行特征放大，以作为图像识别特征。图像识别模块对图像识别特征进行微表情识别并输出识别结果。本申请可高效、快速、准确地实现人脸微表情的识别。
基于深度学习人脸微表情识别系统

[发明专利]一种图像特征提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310461663.2在审
发明人：张冕 -专利权人：中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像处理技术领域，提供了一种图像特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将待处理图像输入特征提取模型，通过第一提取子模型的第一提取层对待处理图像进行特征提取，得到各第一提取层对应的第一提取向量；通过第二提取子模型的第二提取层对待处理图像进行特征提取，得到各第二提取层对应的第二提取向量；通过融合子模型将任一匹配层的第一提取向量以及第二提取向量进行融合，得到所述匹配层的同层融合向量；通过融合子模型将不同匹配层的同层融合向量进行融合，得到待处理图像的目标特征向量。通过将特征融合放在了中间特征提取层，且进行同层以及非同层融合，提取到精度较高的目标特征向量。
一种图像特征提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像特征提取模型确定方法及装置、图像识别方法及装置-CN202210542518.2在审
发明人：杨馥魁 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像特征提取模型确定方法及装置、图像识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉技术领域。图像特征提取模型确定的具体实现方案为：获取训练样本集，其中，训练样本集中包括多个训练样本对，每个训练样本对中包括：完整图像和与完整图像对应的遮挡图像；对于每个训练样本对，利用教师模型提取训练样本对中的第一图像特征，并利用学生模型提取训练样本对中的第二图像特征；基于第一图像特征和第二图像特征构建目标损失函数；基于目标损失函数迭代训练学生模型，得到图像特征提取模型，图像特征提取模型用于在图像识别时提取待识别图像的图像特征
图像特征提取模型确定方法装置识别

[发明专利]一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测方法及系统-CN202210335590.8在审
发明人：陈俊周;王坚成;蒲佳俊;谭光 -专利权人：中山大学·深圳;中山大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于颜色边缘深度感知的火灾检测方法及系统，包括：获取待识别图像，并将所述待识别图像输入至火灾检测模型，以使所述火灾检测模型对所述待识别图像进行特征提取，获得所述待识别图像的第一颜色特征图和第一边缘特征图，并对所述第一颜色特征图和所述第一边缘特征图合并后的第一特征图进行隐式特征提取，继而根据隐式特征提取结果，输出火灾检测结果。本发明所公开的火灾检测模型为一种二阶段特征提取架构，包括显式特征提取阶段与隐式特征提取阶段，实现对图像颜色、边缘、空间细节和深度的特征提取。
一种基于颜色边缘深度感知火灾检测方法系统

[发明专利]一种图像分类模型生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310825795.9在审
发明人：张园;周宏扬;唐乾坤;祝敏航;黎晨阳 -专利权人：中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像分类模型生成方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：先采用带有预设标签的待分类图像对图像分类模型进行训练，在至少一次训练结束后，针对任一特征提取层，从特征提取层的多个掩码矩阵中，获取特征提取层对应的失活掩码矩阵，其中，失活掩码矩阵用于指示特征提取层中不参与后续训练的掩码矩阵，可以降低模型训练的复杂度，提高模型训练效率。在训练结束后，针对任一特征提取层，基于特征提取层对应的失活掩码矩阵，从特征提取层删除失活掩码矩阵对应的滤波器，从而得到训练好的图像分类模型，而不用再进行图像分类模型的微调，可以进一步提高模型训练效率，提高模型剪枝效率
一种图像分类模型生成方法装置设备存储介质

[发明专利]基于全局细节补充的卷积神经网络的图像识别方法及系统-CN202210500255.9有效
发明人：袭肖明;许传臻;聂秀山;张光;刘新锋 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，提出了基于全局细节补充的卷积神经网络的图像识别方法及系统，方法包括：获取待识别图像，输入至训练好的特征提取网络进行特征提取，得到对应每个特征提取阶段的特征；根据待测试图像进行细节特征学习，提取图像的细节特征图；采用自注意力机制对特征提取网络最后一个阶段输出的特征图以及细节特征图进行融合，得到全局细节特征；将全局细节特征与特征提取各阶段的特征相融合，得到全局细节补充后的特征；根据全局细节补充后的特征进行分类，将分类计算最大值对应的类别为图像的分类结果。本发明构建基于全局细节补充的卷积神经网络，并采用渐进式的训练用于图像细粒度分类，可进一步提高细粒度分类精度。
基于全局细节补充卷积神经网络图像识别方法系统

[发明专利]一种用于基于图像的无监督细胞聚类和分选的框架-CN202180030165.1在审
发明人： S-H·蒋;刘明昌 -专利权人：索尼集团公司;美国索尼公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本文中说明了一种包括特征提取器和用于聚类的聚类组件的框架。该框架支持(1)离线的基于图像的无监督聚类，该无监督聚类代替耗时的人工设门；(2)在线的基于图像的单细胞分选。在训练期间，使用具有或不具有真值的一个或多个细胞图像数据集来训练特征提取器，该特征提取器基于包括若干卷积层的神经网络。一旦经过训练，特征提取器就用于提取细胞图像的特征，用于无监督细胞聚类和分选。另外，在特征提取器已被训练之后，可以使用附加数据集进一步改进特征提取器。
一种用于基于图像监督细胞分选框架

[发明专利]图像特征提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201910576197.6在审
发明人：葛海亮;阚宏伟 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像特征提取方法，包括获取待处理图像和对应的卷积核信息；根据所述卷积核信息确定卷积核的维度信息；根据所述维度信息进行处理器重构，获得重构后的各个数据处理器单元；通过各个所述数据处理器单元对所述待处理图像进行同步特征提取，获得特征图像数据；该图像特征提取方法能够更加有效的提高图像特征的提取效率。本申请还公开了一种图像特征提取装置、设备及计算机可读存储介质，均具上述有益效果。
图像特征提取卷积核计算机可读存储介质数据处理器单元待处理图像维度信息特征图像数据处理器重构提取效率同步特征图像特征信息确定重构申请

[发明专利]基于局部特征和全局特征融合的膀胱镜图像分类方法-CN202310196084.X在审
发明人：史骏;董钲琦;孙建林;李想;汪逸飞;杨皓程;周泰然;郑利平;徐本柱 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于局部特征和全局特征融合的膀胱镜图像分类方法，包括：获取带有图像标签的膀胱镜图像；建立融合局部和全局特征的三分支网络模型；利用模型进行膀胱镜图像的分类。本发明利用局部特征提取模块对膀胱镜图像进行特征学习，提取图像局部空间的上下文特征，同时利用全局特征提取模块对膀胱镜图像进行特征学习，提取图像的全局语义信息；利用CNN和Transformer将膀胱镜图像局部上下文特征与全局语义信息进行整合，得到一组鉴别能力更强的膀胱镜图像特征信息，优于传统的卷积神经网络所提取到的特征；利用增强后的局部特征和全局特征进行知识蒸馏，反向优化局部特征提取模块和全局特征提取模块的性能，提高准确率。
基于局部特征全局融合膀胱图像分类方法

[发明专利]图像分割方法及装置-CN202210239557.5在审
发明人：王伟农;戴宇荣 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开关于一种图像分割方法及装置。图像分割方法包括：将待处理图像输入到第一图像特征提取网络中，得到第一图像特征；将预设的参考信息、第一交互信息和待处理图像输入到第二图像特征提取网络中，得到第二图像特征，其中，第二图像特征提取网络从图像中提取的图像特征的信息量小于第一图像特征提取网络从所述图像中提取的图像特征的信息量，第一交互信息为用于指示待处理图像中待分割对象的位置信息；基于第一图像特征和第二图像特征，得到针对待分割对象的第一目标掩码；基于第一目标掩码对待处理图像进行分割处理，得到针对待分割对象的第一分割结果。
图像分割方法装置