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[发明专利]图像分类方法及装置-CN201710986802.8在审
发明人：张水发 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2017-10-20 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法包括接收待分类的图像；利用卷积神经网络，确定待分类的图像的类型为一次成像图像或二次成像图像，其中，卷积神经网络包括多组卷积层，每组卷积层中包括至少一个卷积子层，卷积子层包括卷积结构为膨胀卷积的卷积子层本公开的实施例，通过接收待分类的图像，并利用具有膨胀卷积结构的卷积神经网络，确定该待分类的图像的类型为一次成像图像或二次成像图像，从而实现通过卷积神经网络快速、准确区分一次成像图像和二次成像图像。
图像分类方法装置

[发明专利]一种图像降噪方法、及图像降噪模组-CN202110067919.2在审
发明人：沈晰强;汪丹丹;刘刚;曾峰 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像降噪方法，该方法包括，将待降噪图像依次进行j次卷积编码，得到特征编码；将特征编码依次进行j次卷积解码，得到与所述待降噪图像像素尺寸相同的降噪图像；其中，对特征编码进行第一次卷积解码，次卷积解码结果，将与本次卷积解码结果具有相同像素尺寸的卷积编码结果、以及所述本次卷积解码结果，进行与本次卷积解码相邻的下一次卷积解码，依次递推，直至进行第j次卷积解码，j为大于等于1的自然数。
一种图像方法模组

[发明专利]一种基于单尺度特征的点云与图片融合方法、装置及其设备-CN201810777774.3有效
发明人：徐楷;冯良炳;陈先开 -专利权人：深圳辰视智能科技有限公司
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于单尺度特征的点云与图片融合方法、装置及其设备，所述方法包括：将点云特征与图片特征分别通过一卷积层进行第一次卷积操作；将第一次卷积层操作后输出结果分别做为第二个卷积层的输入，进行第二次卷积操作；将第二次卷积操作后输出的结果做一次逐元素取平均融合；将点云特征与图片特征经第一次卷积操作后输出结果、第二次卷积操作后输出结果以及逐元素取平均融合操作后获得的特征图进行一次跳跃连接，并进行线性融合；然后再做第三次卷积操作；将经第三次卷积操作后结果进行逐元素取平均融合，并作为最终输出结果。
一种基于尺度特征图片融合方法装置及其设备

[发明专利]卷积码译码的检测方法、装置、存储介质及电子设备-CN201910684040.5有效
发明人：邓祝明;许百成 -专利权人：南京大鱼半导体有限公司
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H03M13/09 文献下载
摘要：本公开涉及一种卷积码译码的检测方法、装置、存储介质及电子设备。方法包括：获取卷积码编码后的比特流中每一比特对应的对数似然比；利用对数似然比和维特比译码算法对卷积码编码后的比特流进行卷积码译码；对卷积码译码后的比特流进行第一次校验；若卷积码译码后的比特流通过第一次校验，对卷积码译码后的比特流再次进行卷积码编码；根据再次卷积码编码后的比特流和对数似然比，对卷积码译码后的比特流进行第二次校验；根据第二次校验的结果确定卷积码译码是否正确。如此，通过两次校验有效地降低卷积码译码的误检概率。并且，利用再次卷积码编码后的比特流和对数似然比进行第二次校验，提高了第二次校验的可靠性以及对卷积码译码的检测准确度。
卷积码译码检测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]行人检测方法与装置-CN201811074285.8有效
发明人：马海军;王鹏;田文善;秦暕;葛逸盛 -专利权人：北京四维图新科技股份有限公司
申请日： 2018-09-14 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种行人检测方法与装置，所述方法，包括：获取待检测图像；对所述待检测图像依次执行至少一次第一卷积处理，每次第一卷积处理均得到一个第一图像，其中，除第一次第一卷积处理以外，每次第一卷积处理均是对上一次第一卷积处理之后得到的第一图像执行的；对所得到的最后一个第一图像执行至少一次反卷积处理，并在每次反卷积处理后，均根据所述反卷积处理得到的第二图像，以及与所述第二图像尺寸相同的第一图像，确定一个第三图像，其中，除第一次反卷积处理以外，每次反卷积处理均是对上一次反卷积处理之后确定的第三图像执行的
行人检测方法装置

[发明专利]一种图像处理方法、系统、装置、设备及存储介质-CN201811178639.3有效
发明人：李阳;孙一博;黄翰;杨忠明;庄卓鑫 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2018-10-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理方法、系统、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：从待处理图像的特征图像中提取第一层次特征和第二层次特征；其中，所述第一层次特征包括纹理特征；所述第二层次特征包括以下至少之一：颜色特征、亮度特征和空间关系特征；对所述第一层次特征进行反卷积运算，得到第一反卷积图像；对所述第二层次特征进行反卷积运算，得到第二反卷积图像；输出所述第一反卷积图像和所述第二反卷积图像，以实现对卷积模型的特征提取过程的呈现
一种图像处理方法系统装置设备存储介质

[发明专利]一种基于全卷积网络的图像分割方法、系统及存储介质-CN202111348093.3在审
发明人：张红;田文宝;范文新;李一凡 -专利权人：北京医百科技有限公司;天津易赋诊互联网医院有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明提供一种基于全卷积网络的图像分割方法、系统及存储介质，其方法包括：对输入图像执行第一次全卷积处理，第一次全卷积处理包括对所述输入图像依次进行压缩、解压缩、图像分割和图像重建，第一次全卷积处理后得到第一重构图像；获得所述第一重构图像与所述输入图像之间的重建误差图像，将所述重建误差图像与所述第一重构图像融合后得到预测图像；对所述预测图像执行第二次全卷积处理，第一次全卷积处理包括对所述预测图像依次进行压缩、解压缩和图像分割，第二次全卷积处理后得到前景分割图像。本发明中的方案，全卷积网络模型实现简单并且得到的图像分割结果具有较高精度。
一种基于卷积网络图像分割方法系统存储介质

[发明专利]基于人工智能的医学放射影像胸部摄片的质量控制方法-CN201910514486.3有效
发明人：刘景鑫;王静石;莫展豪;张宇;田中生;张忠;祖莅惠;史申;刘婉华;肖长斌 -专利权人：辽宁万象联合医疗科技有限公司
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能的深度学习方法及基于人工智能的医学放射影像胸部摄片的质量控制方法，该质控方法，在以往连续卷积池化运算的基础上，增设了将最后一次卷积池化运算的结果与上一级的卷积池化运算结果进行拼接卷积后，再与上一级的卷积池化运算结果进行二次的拼接卷积，直至将第一次卷积池化运算的结果进行拼接卷积，最终完成数据的处理，通过上述学习方法的优化，其不仅具备以往连续卷积池化的优点，而且通过逐级的拼接卷积，可将之前连续卷积池化过程中的遗漏数据进行再次处理
基于人工智能医学放射影像胸部质量控制方法

[发明专利]多尺度双通道卷积模型训练方法、图像处理方法及装置-CN202011475026.3在审
发明人：贾富仓;郑绥昌 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种多尺度双通道卷积模型训练方法、肿瘤分割方法及装置，该多尺度双通道卷积模型训练方法包括：获取输入图像；对输入图像进行两次卷积处理，并将处理后的输入图像进行双通道上采样处理，得到第一图像和第二图像；分别对第一图像和第二图像进行两次卷积处理和一次最大池化处理，将处理过的第一图像和第二图像进行融合，得到卷积图像；对特征图像与输入图像进行多比例缩放融合，并对融合后的图像进行两次卷积处理，得到特征图像；通过上述卷积层对图像进行图像进行卷积处理，能提取更多的特征信息，并避免了特征信息的丢失。
尺度双通道卷积模型训练方法图像处理装置

[发明专利]一种活体检测方法、终端设备及存储介质-CN202111561021.7在审
发明人：姚灿荣;吴俊毅;黄仁裕;高志鹏;张光斌;赵建强;谢家隆 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种活体检测方法、终端设备及存储介质，该方法中，活体检测模型的网络结果采用轻量级网络作为主干网络，输入图像依次经过主干网络中的浅层卷积块、中层卷积块和深层卷积块进行特征提取；将中层卷积块提取的特征经过反卷积扩展为与浅层卷积块提取的特征相同大小后，将扩展后的特征与浅层卷积块提取的特征进行第一次双线性池化；将深层卷积块提取的特征经过反卷积扩展为与中层卷积块提取的特征相同大小后，将扩展后的特征与中层卷积块提取的特征进行第二次双线性池化；分别将第一次双线性池化、第二次双线性池化和深层卷积块经过全局池化层输出的结果分别经过分类网络进行分类。
一种活体检测方法终端设备存储介质

[发明专利]一种向量化计算的深度卷积计算方法及装置-CN202010144274.3有效
发明人：张锐;黄明飞;王海涛 -专利权人：开放智能机器（上海）有限公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明发明了一种向量化计算的深度卷积计算方法及装置，基于Arm CPU的Neon指令针对Depthwise卷积的计算进行了优化，根据一个寄存器能够存储四个浮点数据，能够一次性得到卷积数值，并且每一次将保存临时数据与上一次向量相加，提高了Depthwise卷积的计算性能，从而提升了包含Depthwise卷积网络的性能。
一种量化计算深度卷积计算方法装置

[发明专利]一种级联全卷积神经网络的甲状腺结节超声图像分割方法-CN201810772176.7有效
发明人：应翔;尉智辉;于健;赵满坤;徐天一;高洁 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06T7/181 文献下载
摘要：本发明公开了一种级联全卷积神经网络的甲状腺结节超声图像分割方法，包括：构建基于U‑Net的简易全卷积神经网络，根据简易全卷积神经网络对甲状腺超声数据中的超声图像进行分割，从中分割出感兴趣区域；采用VGG19‑FCN网络作为下采样层提取感兴趣区域的深层特征，以此实现对甲状腺结节的自动语义分割；其中，所述简易全卷积神经网络包括：用于下采样的五次卷积层、以及用于上采样的五次上采样层；其中，前五次卷积conv均由两个3x3的卷积层和一个池化层组成，每个卷积层均使用ReLU作为激活函数，后五次上采样层均为反卷积层。
一种级联卷积神经网络甲状腺结节超声图像分割方法

[发明专利]基于卷积神经网络的图像处理系统-CN202010758966.7在审
发明人：张瑶 -专利权人：北京润科通用技术有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的图像处理系统，卷积神经网络至少包括至少一层卷积运算层、至少一层池化层和至少一层全连接层；特别的，图像处理系统包括：开发板，开发板上集成有现场可编程门阵列FPGA和第一ARM处理器；其中：FPGA上搭建有卷积加速核；其中，卷积加速核至少用于：执行至少一次卷积运算和至少一次池化运算，输出最终运算结果；至少一次卷积运算与至少一层卷积运算层一一对应；至少一次池化运算与至少一层池化层一一对应；第一ARM处理器用于：对最终运算结果进行至少一次全连接运算；至少一次全连接运算与至少一层全连接层一一对应。在本发明实施例中，采用ARM+FPGA的嵌入式架构来实现卷积神经网络的加速。
基于卷积神经网络图像处理系统

[发明专利]神经网络首层卷积层数据处理方法、装置及计算机设备-CN201811535170.4在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京中科寒武纪科技有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供一种神经网络首层卷积层数据处理方法、装置及计算机设备，神经网络首层卷积层只需要调用一次神经网络首层卷积层数据处理方法，就可以实现对原始图像数据进行首层卷积处理，减少了实现一次首层卷积处理调用算子的数量
神经网络卷积数据处理计算机设备卷积处理调用原始图像数据算子申请

[发明专利]一种图像处理方法、装置和设备-CN201910642257.X在审
发明人：胡一凡;郑冶枫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法、装置和设备，该方法包括：获取待处理的图像，通过预设的卷积神经网络对待处理的图像进行处理，得到待处理的特征图集，通过至少一个一次型卷积对待处理的特征图集进行卷积操作，得到第一特征图集；通过至少一个预设的卷积组对待处理的数据进行卷积操作，得到第二特征图集；在待处理的数据为待处理的特征图集的情况下，将第一特征图集和第二特征图集进行融合，得到目标特征图集。由此，通过将一次型卷积和二次型卷积分开处理，并通过空洞卷积提高二次型卷积的感受野，实现了，在保障在数据量较少的情况下，既提取全局特征和局部特征，还能提高提取到的全局特征的准确性和全面性，进而提升了图像处理的精度
卷积图像处理全局特征预设卷积神经网络图像局部特征目标特征全面性数据量空洞融合

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