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[发明专利]一种基于在线学习的局部可形变目标检测方法及其系统-CN201310180015.6无效
发明人：王亮;黄永祯;唐微 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-05-15 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于在线学习的局部可形变目标检测方法及其系统。该方法包括：步骤1、利用训练集中的样本图像对局部可形变目标检测模型进行训练，得到初步训练后的局部可形变目标检测模型；步骤2、利用所述局部可形变目标检测模型对待测图像进行目标检测，并利用GUI标注在线学习方法对已有的局部可形变目标检测模型进行更新优化本发明的上述方法将整个耗时的训练过程分布在每次目标检测之中，同时模型可以实时更新，局部可形变检测模型鲁棒性会进一步得到提升，且对内存需求量不大。
一种基于在线学习局部形变目标检测方法及其系统

[实用新型]一种桥梁形变检测装置-CN202020321511.4有效
发明人：郭子君;赵秋歌 -专利权人：平顶山市建鑫工程检测有限公司
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G01B21/32 文献下载
摘要：本实用新型涉及桥梁检测技术领域，具体公开了一种桥梁形变检测装置。所述桥梁形变检测装置包括壳体、控制单元、驱动单元、形变检测单元以及超声波裂缝检测单元，所述驱动单元用于驱动所述桥梁形变检测装置运动，所述形变检测单元用于检测桥面局部产生的形变，包括桥面的凸起和凹陷；所述超声波裂缝检测单元用于检测桥面局部产生的裂缝所述桥梁形变检测装置使用灵活，能够及时对桥面的局部形变进行检测，有效提高检测效率，延长桥面的使用寿命并降低维护难度和成本。
一种桥梁形变检测装置

[发明专利]基于机器学习的桥梁健康监测预警系统-CN202010526405.4有效
发明人：刘汉勇;程寿山;丁罕;张志韬;张立业;陈可;李茜;刘靖 -专利权人：交通运输部公路科学研究所
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的桥梁健康监测预警系统，其包括：数据采集模块，包括对桥梁进行检测的多种传感器、对桥梁局部定点拍摄的摄像头和数据发送单元；数据存储模块，用于将数据采集模块发出的桥梁结构数据和桥梁局部照片按时间点保存；数据处理模块，用于将相邻时间点的桥梁局部照片上桥梁同一局部位置的形变量转换为实际桥梁局部形变量，所述数据处理模块还用于构建神经网络模型；监测预警模块，用于将最新时间点获取的桥梁结构数据输入神经网络模型得到预测的实际桥梁局部形变量，再用预测的实际桥梁局部形变量与桥梁局部形变量设计阈值进行比较。
基于机器学习桥梁健康监测预警系统

[发明专利]基于形变表示学习的病理图像分析方法-CN202110027548.5在审
发明人：张玥杰;徐际岚 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-01-10 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种基于形变表示学习的病理图像分析方法。本发明方法包括构建自监督形变表示学习模型，用于病理图像分析，再用于病理图像的分类和分割；学习模型包括：形变模块、局部异质特征感知模块及全局同质特征感知模块；形变模块用于对图像进行弹性形变操作；局部异质特征感知模块用于学习图像中局部区域由于形变造成的结构差异信息本发明无需标注数据即可学习到具有提取局部结构特征的能力，并且能学习到病理图像的全局语义信息；较目前最好的自监督学习方法性能有较大提升。
基于形变表示学习病理图像分析方法

[发明专利]图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011041387.7有效
发明人：刘超然;李阳 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：所述方法包括：将预先获取到的初始模板图像配准至待分割的目标图像，得到第一形变场和配准后的中间模板图像；第一形变场表征所述初始模板图像与所述目标图像之间的变换关系；根据预先获取到的初始分区掩模和所述第一形变场得到中间分区掩模，并根据所述中间分区掩模从所述目标图像中选取出第一局部图像，从所述中间模板图像选取出第二局部图像；将所述第二局部图像配准至所述第一局部图像，得到第二形变场；第二形变场表征所述第二局部图像与所述第一局部图像之间的变换关系；根据所述第二形变场调整所述中间分区掩模，得到所述目标图像的分割结果。
图像分割方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]时序多维点云形变识别方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310099193.X在审
发明人：刘春;赵爽;张景;艾克然木·艾克拜尔 -专利权人：同济大学
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种时序多维点云形变识别方法、系统、电子设备及存储介质，其中，时序多维点云形变识别方法包括：基于发生形变的被测物体表面的多帧点云，构建时序多维点云；格网化时序多维点云；对格网化后的时序多维点云进行逐点形变追踪；基于形变追踪结果建立时序多维点云的点对匹配关系；基于点对匹配关系构建局部形变描述子和全局形变描述子，以识别被测物体表面形变过程。本发明应用于小场景精细化全场形变识别，通过在时序多维点云中构建局部和全局形变描述子，为物体表面的形变提供了一种全面且完整的识别的方法，从局部和全局的角度准确刻画了被测物体表面形变的全过程，更好地反映了形变规律、揭示了形变机制与特点。
时序多维形变识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]基于相位梯度的地表形变探测方法、装置、设备及介质-CN202210092743.0在审
发明人：王腾;付铝;张琦 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于相位梯度的地表形变探测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：采用合成孔径雷达干涉测量得到时间序列干涉图；根据所述时间序列干涉图计算形变相位梯度；叠加计算出来的所述形变相位梯度，并对叠加的形变相位梯度进行解缠运算，得到解缠后的绝对相位梯度；将解缠后的绝对相位梯度输入预训练的局部地表形变识别模型，识别出形变区域。根据本申请实施例提供的基于相位梯度的地表形变探测方法，不仅提高了地表形变探测的准确性和可靠性，而且降低了从时间序列分析获取的速率图中识别局部形变信号的难度，极大地提升了大范围内局部形变信号的探测效率，同时计算成本也得到了极大地降低
基于相位梯度地表形变探测方法装置设备介质

[发明专利]一种改善多层印制电路大拼板内套板局部形变的方法-CN201811406218.1有效
发明人：刘小刚;黎钦源;郑剑坤 -专利权人：广州广合科技股份有限公司
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： H05K3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种改善多层印制电路大拼板内套板局部形变的方法，其特征在于，S1.识别局部形变的区域：将所述大拼板内套板包括16个单元，在测量时选取一个基准点A，取每个单元与基准点A的垂直距离为测量取值点，将大拼板内套板依次设为B‑Q区域，所述B‑Q区域中分别通过介电层厚度、板厚情况、热应力测试、Tg测试对比，识别出发生形变的区域；S2.通过改变压合参数减小形变量。本发明通过对压合参数的优化，获得局部性变量最小的加工参数，改善多层印制电路大拼板内套板局部形变的问题。
一种改善多层印制电路拼板套板局部形变方法

[发明专利]一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法-CN202210779450.X在审
发明人：张双成;樊茜佑;司锦钊 -专利权人：长安大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G01B7/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，涉及滑坡形变监测领域；首先，利用StaMPS技术对升轨和降轨SAR数据进行时间序列处理，获取滑坡沿LOS方向的一维形变；其次，结合升降轨SAR数据的成像几何信息和LOS向形变信息，基于局部表面平行流模型，反演滑坡运动的最优滑向与滑动倾角；最后，联合滑坡LOS向形变信息、升降轨SAR数据成像几何信息和反演获取的最优滑向与滑动倾角，计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变；基于局部表面平行流模型的二维形变分解新方法适用于平移式黄土滑坡，以帮助预防和减轻滑坡灾害。
一种基于局部表面平行模型滑坡二维形变分解方法

[发明专利]一种基于改进的可变形部件模型的矩形引脚芯片定位方法-CN202010167610.6有效
发明人：孙昊;于兴虎;高会军 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06T7/77 文献下载
摘要：一种基于改进的可变形部件模型的矩形引脚芯片定位方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中的定位方法无法准确的定位出带有形变的矩形引脚芯片的问题，包括步骤一：获取芯片区域图像；步骤二：对图像中引脚区域进行提取，得到初步筛选的潜在引脚区域；步骤三：得到芯片整体模型的分数，进而在局部位置搜索最优的形变；步骤四：根据步骤三中获得的局部位置最优形变及芯片整体模型的分数，通过非最大化抑制方法判断局部最大值，进而判断图片中芯片的位置本发明首先从芯片图片中提取潜在引脚区域及其参数，然后在局部位置上搜索芯片形变，最后在全图片上搜索芯片形变。本发明可以准确的定位出带有形变的矩形引脚芯片，抗干扰能力强。
一种基于改进变形部件模型矩形引脚芯片定位方法

[发明专利]基于局部特征的加性扭转的叠放材料的智能形变检测方法-CN202110048556.8在审
发明人：廖乐菊 -专利权人：成都市落柏俭网络科技有限公司
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请涉及智慧建筑领域下的智能材料形变监控，其具体地公开了一种基于局部特征的加性扭转的叠放材料的智能形变检测方法，其中，在检测过程中，利用了加性图像扭转(additive image warping)的思想，将图像的局部区域内的局部特征通过扭转叠加，从而获得具有加性图像扭转特征的特征图以挖掘相互叠放的多层保温板图像在其图像各个局部内的形变的传递关系，以提高分类的准确性。
基于局部特征扭转叠放材料智能形变检测方法

[发明专利]局部地形变化监测装置、局部地形监测方法及系统-CN202010922669.1在审
发明人：刘诚;刘晓建;李越;侯堋;刘霞;段自豪;王世俊;王其松;朱小伟;郭辉群 -专利权人：珠江水利委员会珠江水利科学研究院;中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G01B17/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种局部地形变化监测装置、局部地形监测方法及系统。其中，局部地形变化监测装置中，数据收发器将远端处理设备的启动指令传输给距离传感器、环境参数传感器；距离传感器基于启动指令旋转至相应的探测区域，获取目标区域床面的地形变化信息，并将地形变化信息传输给数据收发器；环境参数传感器基于启动指令探测目标区域所处环境的环境参数，并将环境参数传输给数据收发器；数据收发器将地形变化信息和环境参数传输给远端处理设备；环境参数用于指示远端处理设备对地形变化信息进行修正，并依据修正后的结果生成地形变化数据本申请可高效地对目标区域的地形变化进行监测，以便提前对其产生的不利影响进行评估修复。
局部地形变化监测装置方法系统

[发明专利]基于联合显著图的全局到局部非刚性图像配准方法及装置-CN201910565742.1有效
发明人：秦斌杰;傅泽山 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于联合显著图的全局到局部非刚性图像配准方法及装置，该方法基于预训练的图像配准模型对待配准的参考图像和浮动图像进行处理，获得精确重建形变场，所述图像配准模型包括基于无监督误差函数的全局粗糙估计网络和局部精确重建网络，所述精确重建形变场的具体获得步骤包括：1)拼接所述参考图像和浮动图像，输入全局粗糙估计网络，得到粗糙形变场；2)基于粗糙形变场和浮动图像进行插值，获取形变图像；对形变图像和参考图像进行联合显著图提取，获取联合显著图；3)拼接联合显著图和粗糙形变场，输入局部精确重建网络，获取精确重建形变场。
基于联合显著全局局部刚性图像方法装置

[发明专利]一种用于局部形变测量的稀疏标志点数据配准方法及装置-CN201911388660.0在审
发明人：崔海华;田威;石诚;廖文和;程筱胜;张益华 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种用于局部形变测量的稀疏标志点数据配准方法及装置，涉及光学测量技术领域，能够提高局部形变测量场景下的稀疏标志点数据配准的准确度。本发明包括：从所拍摄的标志点中得到稀疏标志点点集；将所述稀疏标志点点集的拓扑信息转化为特征描述，得到特征描述结果；根据所述特征描述结果，建立变形前后的标志点的对应关系；根据所述对应关系确定未发生形变的标志点，并利用未发生形变的标志点进行配准。本发明用于局部形变后，将前后稀疏标志点数据配准到同一测量坐标系下。
一种用于局部形变测量稀疏标志数据方法装置

[发明专利]一种城市地面沉降自动识别和分类方法-CN202310237618.9在审
发明人：马培峰;武哲戎;郑毅;于畅 -专利权人：马培峰
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于地质灾害领域，公开了一种城市地面沉降自动识别和分类方法，包括以下步骤：构建二层混合网络，利用多重点提取技术识别SAR图像中的高相干点和低相干点；对高相干点和低相干点进行克里金插值，获得InSAR形变速度图，并从中分离出局部沉降及对应的InSAR局部形变速度图；基于InSAR局部形变速度图，构建基于多源数据的局部沉降样本集；基于多通道金字塔结构对InSAR形变速度和局部沉降样本集进行特征提取，获得特征图像
一种城市地面沉降自动识别分类方法

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