专利名称
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]图像处理设备-CN200610168548.2有效
  • 山本忍;铃木俊博 - 株式会社理光
  • 2006-12-14 - 2007-06-20 - G06F17/30
  • 图像数据显示在图像显示单元上。信息输入单元对应于图像数据指定特征提取范围,图像特征提取单元从图像数据内的指定范围中提取一个典型特征。被提取的典型特征图像数据相关联,并被存储在存储装置中。当找回图像数据时,与图像数据相关联的典型特征也被找回。
  • 图像处理设备
  • [发明专利]图像进行美学评价的多特征融合方法-CN201710025626.1有效
  • 于明;葛瑞雪;李丽莎;于洋;师硕;郭迎春;刘依 - 河北工业大学
  • 2017-01-13 - 2019-11-12 - G06K9/46
  • 本发明对图像进行美学评价的多特征融合方法,涉及一般的图像数据处理的图像分析,步骤是:输入彩色RGB图像I,并进行显著区域检测得到主体区域和背景区域;彩色RGB图像I在不同颜色空间的特征向量提取:包括提取色彩调和特征向量,提取构图特征向量,提取颜色特征向量,提取清晰度特征向量,提取纹理特征向量,提取DCT统计特征向量共六类特征向量;将提取的六类特征向量融合后利用SVM分类器将图像按美学分数高低分为两类,实现图像的美学评价,克服了现有技术利用多特征融合方法进行图像美学评价时,存在对于颜色复杂图像的美学评价效果不好,不能很好地适用于各种类型图像美学评价的缺陷。
  • 图像进行美学评价特征融合方法
  • [发明专利]医学图像分割方法及电子设备-CN202210702058.5有效
  • 李明;周迪斌;张梦斯;沈丽萍 - 杭州三坛医疗科技有限公司
  • 2022-06-21 - 2022-10-14 - G06T7/00
  • 本申请涉及医学影像领域,提供一种医学图像分割方法及电子设备。所述方法包括:获取待分割医学图像;输入待分割医学图像至医学图像分割网络,获得医学图像分割图;其中,医学图像分割网络包括:主编码网络、主解码网络、子编码网络和子解码网络;子编码网络对待分割医学图像进行特征提取得到子网图像提取特征,并融合主网图像提取特征以及子网图像提取特征,得到融合图像特征;子解码网络根据融合图像特征和子网图像提取特征,得到子网图像上采样特征;主解码网络根据主网图像上采样特征和子网图像上采样特征得到医学图像分割图本申请实施例提供的医学图像分割方法可以提升医学图像分割网络输出的医学图像分割图的分割精度。
  • 医学图像分割方法电子设备
  • [发明专利]一种地形特征线提取方法、装置以及存储介质-CN202210557392.6在审
  • 康传利;张思瑶;范冬林;陈进启 - 桂林理工大学
  • 2022-05-19 - 2022-09-09 - G06V10/44
  • 本发明提供一种地形特征线提取方法、装置以及存储介质,属于计算机视觉技术领域,方法包括:导入原始等高线图像、原始地形灰度图像和原始真实地形特征线图像;构建训练模型,通过原始等高线图像、原始地形灰度图像和原始真实地形特征线图像对训练模型进行训练得到训练后的模型;通过等高线测试图像、地形灰度测试图像和真实地形特征线测试图像对训练后的模型进行测试得到目标提取模型;通过目标提取模型对待提取等高线图像和待提取地形灰度图像的地形特征线提取得到地形特征线提取结果。本发明解决了地形特征线提取仍然存在繁琐且不符合自然形态的问题,一定程度的控制了边界噪声,提高了地形特征线提取的准确率。
  • 一种地形特征提取方法装置以及存储介质
  • [发明专利]信息处理设备、信息处理方法和程序-CN200810167963.5无效
  • 中村章;岩井嘉昭;芦原隆之 - 索尼株式会社
  • 2008-10-16 - 2009-04-22 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种信息处理设备、信息处理方法和程序,该信息处理设备比较查询图像和模型图像,并提供用于从该查询图像的主体辨别该模型图像的主体的支持信息。该信息处理设备包括:特征提取部件,从模型图像提取一个或更多个特征点;特征描述部件,描述特征提取部件提取的一个或更多个特征点的特征;以及辨别能力值计算部件,针对特征提取部件提取的一个或更多个特征点,生成特征描述部件描述的特征、所提取的模型图像和一个或更多个其它模型图像之间的相关图像,并且基于相关图像计算表示对辨别模型图像的主体的贡献度的辨别能力值。
  • 信息处理设备方法程序
  • [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
  • 唐浩漾;孟德宇;肖佳欣;杨东方;乔平安 - 西安邮电大学;西安交通大学
  • 2020-12-02 - 2021-03-12 - G06K9/00
  • 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]一种基于引导信息的立体匹配方法-CN202110943550.7在审
  • 魏东;何雪;刘涵;于璟玮 - 沈阳工业大学
  • 2021-08-17 - 2021-12-07 - G06T7/55
  • 一种基于引导信息的立体匹配方法,包括:图像输入:输入左右相机两幅图像,将左图像和右图像分别作为参考图像和目标图像特征提取:使用卷积网络VGG对输入的两幅图像分别进行特征提取,获取不同尺度图像特征提取边缘信息:使用HED网络对输入的两幅图像分别提取边缘特征图,获取边缘细节信息;视差注意力计算初始视差:提取到的不同尺度的特征与边缘信息融合后输入到视差注意力模块,生成视差注意力图,再回归到初始视差图;提取语义信息:特征提取的最后池化层得到的特征送入到DenseASPP网络提取语义特征图,获取语义信息;视差优化:语义特征图与初始视差图融合,利用语义信息进行视差优化得到最终视差图。
  • 一种基于引导信息立体匹配方法

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