“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]图像分类方法、装置以及计算机可读存储介质-CN202111642391.3在审
发明人：姚俊荣 -专利权人：云从科技集团股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体提供一种图像分类方法、装置以及计算机可读存储介质，旨在解决如何提高图像分类准确性与效率的问题。为此目的，本发明的方法包括：将当前教师模型的特征提取网络划分成至少一个第一特征提取层，将学生模型的特征提取网络划分成至少一个第二特征提取层且第一、第二特征提取层一一对应；获取当前教师模型中第一特征提取层提取到的教师图像特征以及获取与第一特征提取层对应的第二特征提取层提取到的学生图像特征采用知识蒸馏方法，使所有教师模型同时指导学生模型使用每个教师模型各自对应的教师图像特征与学生图像特征进行图像分类训练，提高分类准确性。同时学生模型的模型参数少，因而具备较高的分类效率。
图像分类方法装置以及计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于多模态融合的导线绝缘皮破损检测方法及系统-CN202211328076.8在审
发明人：桂菲菲;成喆;何红太;杜学月;黄广;焦石柱;张晓军;张凯;黄志勇;陈艳霞;闻宇;李鑫明;王鹏;李菁 -专利权人：北京国网富达科技发展有限责任公司;山东电工电气集团有限公司;国网北京市电力公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及目标检测技术领域，特别是涉及一种基于多模态融合的导线绝缘皮破损检测方法及系统，方法包括：获取训练图像集和训练文本集；基于图像特征提取网络对训练图像集进行特征提取，得到训练图像特征集；基于文本特征提取融合网络对训练文本集进行特征提取，得到训练文本特征集；基于文本特征提取融合网络对训练图像特征集和训练文本特征集进行融合，得到训练特征集；基于训练特征集对目标检测网络进行训练，得到训练好的目标检测网络；基于图像特征提取网络、文本特征提取融合网络和训练好的目标检测网络实现导线绝缘皮破损检测本发明通过图像特征和文本特征相融合来提高架空线路导线绝缘皮破损检测的精度。
一种基于多模态融合导线绝缘破损检测方法系统

[发明专利]人脸识别场景下的特征提取模型处理方法、装置、设备-CN202011485774.X在审
发明人：穆国栋;沈鹏程 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请是人脸识别场景下的特征提取模型处理方法、装置、设备，涉及计算机视觉领域。所述方法包括：获取训练样本集；通过特征提取模型对至少两种模态的人脸样本图像，以及混合图像进行特征提取，获得所述至少两种样本图像特征，以及混合图像对应的混合图像特征；基于所述至少两种样本图像特征、混合图像特征以及匹配关系，对所述特征提取模型进行更新。上述方案通过不同模态的图像以及混合图像对模型进行训练，使训练出的特征提取模型对不同模态的人脸图像进行特征提取时，通过更新后模型提取出的不同模态的特征的相似度更高，提高了对不同模态图像提取的图像特征的准确性，从而提高了基于多模态的图像特征的应用效果。
识别场景特征提取模型处理方法装置设备

[发明专利]图像分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310424188.1在审
发明人：王金桥;邓兰青;王雨禾;沈圣智;郭子江;赵朝阳;朱贵波 -专利权人：杰创智能科技股份有限公司;广东杰创智能科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像数据处理技术领域，方法包括：将包含检测目标的超声图像输入至初步特征提取模型，得到多个特征图，每一特征图是由初步特征提取模型的不同通道输出的；将多个特征图融合为目标特征图；将目标特征图输入至多通道特征提取模型，得到特征提取结果；其中，多通道特征提取模型对目标特征图位于不同通道的同一位置点进行像素特征提取；基于特征提取结果，得到包括检测目标的分割图像。本发明提出在数据处理过程中将多个通道的特征图融合至一张目标特征图上，实现对不同通道间同一位置像素的特征提取，增强了特征提取结果，使得最后得到分割图像更为精确，处理速度更快。
图像分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于CycleGAN的遥感图像鲁棒特征提取方法-CN202011391148.4在审
发明人：唐浩漾;孟德宇;肖佳欣;杨东方;乔平安 -专利权人：西安邮电大学;西安交通大学
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CycleGAN的遥感图像鲁棒特征提取方法，包括：利用经训练的CycleGAN生成对抗网络对原始遥感图像进行风格迁移，生成具有标准地图风格的图像；利用RCF网络对所生成的具有标准地图风格的图像进行边缘特征提取，获得特征图像；采用结构相似度对所述特征图像进行图像质量评估。该遥感图像鲁棒特征提取方法通过CycleGAN的网络进行图像风格迁移，将自然得到的可见光遥感图像转换为具有标准地图风格的图片，再进行边缘特征提取，有效提高了遥感图像边缘特征提取的精度和准确度。通过对不同光照条件下的遥感图像进行测试，证明该遥感图像鲁棒特征提取方法能够有效完成对不同光照条件下遥感图像的鲁棒特征提取。
一种基于 cyclegan 遥感图像特征提取方法

[发明专利]图像特征提取模型的训练方法、系统及装置-CN202110628366.3有效
发明人：何昆仑;杨菲菲;朱玖闻;林锡祥;陈煦;王文君 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像特征提取模型的训练方法、系统及装置，其中，一种图像特征提取模型的训练方法，包括：获取影像样本集，针对每一影像样本随机获取若干单帧图像；按照预定策略对每一所述单帧图像进行预处理，获得多个图像样本；将所述多个图像样本输入至特征提取网络架构中，所述特征提取网络架构由若干特征提取模型组建，通过所述特征提取模型获得每一所述图像样本的特征图；构建损失模型，基于所述多个图像样本的特征图构建训练样本，通过自监督方式对损失模型进行训练，获得所述训练样本的损失函数；利用所述损失函数更新所述特征提取模型的参数，以完成所述特征提取模型的训练。
图像特征提取模型训练方法系统装置

[发明专利]图像编码装置、概率模型生成装置和图像解码装置-CN201910429870.3在审
发明人：温思寒;周静;谭志明 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： H04N19/136 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像编码装置、概率模型生成装置和图像解码装置，图像编码装置包括：第一特征提取单元，其对输入图像进行特征提取，得到N个通道的特征图；第二特征提取单元，其对调整了K次大小的输入图像进行特征提取，分别得到N个通道的特征图；第一连接单元，其将来自所述第一特征提取单元的N个通道的特征图与来自所述第二特征提取单元的K×N个通道的特征图连接并输出。由此，可以准确地提取图像的特征并获得更具竞争性的潜在表示。
图像编码装置概率模型生成解码

[发明专利]一种基于结构特征增强和类中心匹配的跨域图像分类方法-CN202110460439.2有效
发明人：孟敏;吴壮辉;武继刚 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于结构特征增强和类中心匹配的跨域图像分类方法，包括：获取源域图像和目标域图像；构建视觉特征提取器和结构特征提取器提取上述图像的初始视觉特征和初始结构特征；基于上述图像的初始视觉特征和初始结构特征，获得源域图像增强特征和目标域图像增强特征，利用其对目标域图像进行类中心匹配，获得目标域图像的伪标签；使用具有真实标签的源域图像和具有伪标签的目标域图像对视觉特征提取器、结构特征提取器和分类器进行训练；利用训练好的视觉特征提取器、结构特征提取器和分类器获得待分类的目标域图像的分类结果。本发明综合考虑图像的视觉特征和结构特征，使用类中心匹配方法进行伪标签赋予操作，提高了跨域图像的分类精度。
一种基于结构特征增强中心匹配图像分类方法

[发明专利]一种图像相似度确定方法、装置、设备及可读存储介质-CN201911250985.2有效
发明人：刘路飞;毛晓蛟;章勇;曹李军 -专利权人：苏州科达科技股份有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像相似度确定方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：接收第一图像和第二图像的图像相似度计算指令时，获取第一图像，及第二图像的二值化特征；利用图像特征提取网络对第一图像进行特征提取，获得目标特征；利用二值特征提取网络对目标特征进行二值化特征提取，获得目标二值化特征；其中，二值特征提取网络为基于双曲函数进行构建，并利用浮点特征提取网络进行训练后得到的特征提取网络；按照逻辑运算计算出目标二值化特征与第二图像的二值化特征之间的特征相似度，将特征相似度确定为第一图像和第二图像的图像相似度。该方法，可获得准确率更高的二值特征，并结合逻辑运算，便可实现快速计算出准确的图像相似度。
一种图像相似确定方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种多聚焦序列图像的特征提取方法及设备-CN202011166546.6在审
发明人：夏晓华;向华涛;谭剑;李玉强;杨殿斌;陈仕旗 -专利权人：长安大学
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：一种多聚焦序列图像的特征提取方法及设备，提取方法包括以下步骤：步骤一、提取多聚焦序列图像清晰区域的图像特征；步骤二、将步骤一提取的图像特征映射至其他图像的对应区域上；步骤三、将步骤一提取的图像特征和步骤二映射的图像特征合并，完成图像特征提取。本发明同时提供一种多聚焦序列图像的特征提取系统、终端设备以及计算机可读存储介质。本发明不仅在聚焦清晰区域取得良好的特征提取效果，而且在离焦模糊区域也取得良好的特征提取效果。
一种聚焦序列图像特征提取方法设备

[发明专利]车牌识别方法和终端设备-CN201810703441.6在审
发明人：邓川云;彭冕;龚文洪 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2018-06-30 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：基于第一特征提取层对待识别数据进行特征提取和对提取到的特征进行特征加权处理，确定出待识别车牌数据的第一组图像特征。基于第一特征提取层之后的第二特征提取层对第一组图像特征进行特征提取和对提取到的特征进行特征加权处理，以确定出待识别车牌数据的第二组图像特征。基于第二特征提取层之后的第三特征提取层对第一组图像特征和第二组图像特征进行特征提取和对提取到的特征进行特征加权处理，以确定出待识别车牌数据的第三组图像特征。第三组图像特征用于待识别车牌数据的车牌属性的确定。采用本发明实施例，可提升车牌识别速度，也可提升车牌识别精度。
特征提取组图像车牌数据车牌识别加权处理终端设备车牌

[发明专利]一种特征提取模型生成方法、图像检索方法、装置及设备-CN202010777228.7在审
发明人：贾弼然;顾文剑;蔡巍;张霞 -专利权人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种特征提取模型生成方法、图像检索方法、装置及设备，该特征提取模型生成方法包括：在获取到训练图像之后，先将该训练图像输入图像分类模型，获取图像分类模型中的特征提取层输出的训练图像的图像特征、以及图像分类模型中的类别预测层输出的训练图像的预测类别，并对训练图像的图像特征进行聚类得到训练图像的当前聚类类别；再根据训练图像的预测类别和训练图像的当前聚类类别，更新图像分类模型的模型参数，并返回执行上述将训练图像输入图像分类模型以及后续步骤，直至达到停止条件，根据图像分类模型中的特征提取层生成特征提取模型，如此使得该特征提取模型能够从图像中提取出用于准确地表征图像携带的信息的图像特征。
一种特征提取模型生成方法图像检索装置设备

[发明专利]一种针对菜品图像的特征信息提取系统和方法-CN201810820903.2在审
发明人：刘建刚;石仁燕;李红渊 -专利权人：上海常仁信息科技有限公司
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对菜品图像的特征信息提取系统，包括登录系统、图像系统、特征提取系统、分类系统和无线通讯系统，所述登录系统、图像系统、特征提取系统、分类系统和无线通讯系统间相互连接形成主系统，所述登录系统用于使用者进行登录操作，保障不同账号的安全，所述图像系统用于图像的拍摄和提取，所述特征提取系统用于对菜品特征的提取和分辨，并在深度学习中加强特征提取系统的特征提取效率，所述分类系统用于菜品特征提取后的分类。该针对菜品图像的特征信息提取系统通过无线通讯系统的联系，并在图像系统和特征提取系统的处理下，使得菜品能直观展示，并方便与收银系统的配合，具有较高的实用价值。
特征提取系统菜品图像系统特征信息提取无线通讯系统登录系统分类系统图像特征提取登录操作收银系统主系统分辨直观分类拍摄配合展示安全学习

[发明专利]特征提取模型的训练方法、装置和电子设备-CN202111264141.0有效
发明人：王兆玮;武秉泓;杨叶辉;黄海峰;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种特征提取模型的训练方法、装置和电子设备，涉及图像处理、图像分类、医疗影像分析等人工智能技术领域。具体实现方案为：在获取特征提取模型时，可以先将多个图像样本输入至初始特征提取模型的下采样融合网络中，得到各图像样本对应的多个融合特征；并将多个融合特征输入至初始特征提取模型的上采样网络中，以通过上采样网络恢复在下采样处理过程中丢失的底层信息，得到各图像样本对应的多个目标特征图；再根据各图像样本对应的多个目标特征图，更新初始特征提取模型的网络参数，提高了训练得到的特征提取模型的准确度，这样通过训练得到的特征提取模型进行特征提取时，提高了提取结果的准确度
特征提取模型训练方法装置电子设备

[发明专利]图像特征提取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210994652.6在审
发明人：李哲人;郑介志;殷敬敬 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像特征提取方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取目标部位的医学图像；将医学图像输入到预设的特征提取模型中得到医学图像的特征信息；特征提取模型是通过目标部位的多种不同风格的医学图像训练得到的，不同风格对应采集的医学图像的设备类型和/或采集视角不同由于特征提取模型在训练过程中学习了多种不同风格的医学图像的特征信息，而不同风格可以反映采集该医学图像的设备类型和/或采集目标部位时的视角差异，即本申请的特征提取模型可以对不同风格的医学图像进行有效地特征提取，无需对某一风格的医学图像独立训练对应的模型，从而提高了特征提取模型的泛化能力，并且增加了特征提取模型的使用场景。
图像特征提取方法装置计算机设备存储介质