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[发明专利]一种深度边缘提取方法及计算机可读存储介质-CN202310419681.4在审
发明人：钱刃;丘文峰;杨文帮;李建华;赵剑川;赵勇;王新安 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提出了一种深度边缘提取方法，基于预先训练的深度边缘提取网络对获取的待检测图片进行深度边缘提取，得到第一深度边缘图；通过损失函数对深度边缘检测网络进行训练，其中损失函数包括：第一损失函数、第二损失函数和超参数，第一损失函数用于约束训练样本的深度边缘真值图与深度边缘提取网络提取的训练样本的深度边缘图之间的损失，第二损失函数用于约束训练样本的纹理边缘图与深度边缘提取网络提取的训练样本的深度边缘图之间的损失，超参数用于调节第一损失函数和第二损失函数的权重，通过该边缘提取方法可以准确地得到待检测图像中的深度边缘，有效避免深度边缘图中的纹理边缘，提升需要深度边缘的视觉算法的性能。
一种深度边缘提取方法计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于多深度特征融合网络的车辆再识别方法-CN201810426492.9有效
发明人：曾焕强;侯进辉;朱建清;蔡磊;陈婧;蔡灿辉;马凯光 -专利权人：华侨大学
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多深度特征融合的车辆再识别方法，包括：提取训练车辆图像的深度ID特征，提取训练车辆图像的深度颜色特征，提取训练车辆图像的深度车型特征，将提取的三种深度特征进行组合，获得融合特征，通过Softmax分类函数对融合后的深度特征进行分类。本发明对输入的车辆图像提取深度ID特征、深度颜色特征和深度车型特征并进行有效地融合，实现三种深度特征的互补，获得更有表征能力的融合特征，从而实现准确的车辆再识别。
一种基于深度特征融合网络车辆识别方法

[发明专利]三维图像深度信息提取方法-CN201710502470.1有效
发明人：邓浩;于荣;陈树强;余金清 -专利权人：晋江市潮波光电科技有限公司;电子科技大学
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维对象深度提取方法，解决目前3D图像深度信息提取过程中算法过于复杂的问题。该三维对象深度提取方法，通过计算二维平面图像中每个元素图像中相邻像素的相似度，进而得到所述像素的深度。该提取方法是一种快速准确的三维物体深度提取方法，考虑了综合成像(II)和合成孔径积分成像，通过假设3D对象是由许多方面构成的表面，基于Patch‑Match算法开发了深度提取的数学框架。本申请还公开了采用上述三维对象深度提取方法的装置。
三维图像深度信息提取方法

[发明专利]基于位移场的深度域地震属性提取方法-CN201610458965.4在审
发明人：王庆华;刘书会;罗红梅;穆星;杨培杰;管晓燕;张娟;董立生;张景涛;颜世翠;李敏;贾玉茹;郑文召 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
申请日： 2016-06-22 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于位移场的深度域地震属性提取方法，该基于位移场的深度域地震属性提取方法包括：步骤1，在深度域地震数据上进行地质层位解释和断层解释；步骤2，在深度域中，分析地质体的位移场信息；步骤3，进行基于位移场的深度域地震属性提取；步骤4，通过深度域地震属性结果分析地质体的分布规律。该基于位移场的深度域地震属性提取方法提供一个对应解释层位的包含地质体信息的深度位移场，以此为提取属性时时窗定义的基础。通过位移场提取属性，从而得到地质体的分布特征。结果更加客观、准确。
基于位移深度地震属性提取方法

[发明专利]一种基于深度相机的人脸识别方法及系统-CN202011265447.3在审
发明人：户磊;浦煜;保长存;朱海涛;付贤强 -专利权人：合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度相机的人脸识别方法及系统，该方法包括：将彩色人脸区域输入至多尺度特征提取网络中的彩色多尺度特征提取网络，获取并融合彩色人脸区域不同尺度的彩色特征向量，得到彩色多尺度特征；将深度人脸区域输入至多尺度特征提取网络中的深度多尺度特征提取网络，获取并融合深度人脸区域不同尺度的深度特征向量，得到深度多尺度特征；将彩色多尺度特征和深度多尺度特征输入至多尺度特征提取网络中的识别单元，获取人脸识别结果。本发明将常用的深度数据使用点云进行表示，增加了信息量；构建了多尺度特征提取网络，融合不同尺度的彩色特征和深度特征，使得网络提取的特征表达更加鲁棒，并且在RGBD场景下的识别准确率大幅提升。
一种基于深度相机识别方法系统

[发明专利]一种双特征融合引导的深度图像超分辨率重建方法-CN202211628783.9在审
发明人：王宇;耿浩文 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提出一种基于双特征融合引导的深度图像超分辨率重建方法，网络模型包括特征提取部分和深度恢复重建部分。特征提取部分以经双三次插值放大后的深度图和同场景彩色图的强度图作为输入，采用输入金字塔分别提取逐级提取深度特征和强度特征，得到多尺度特征，得到的特征作为深度恢复重建部分的输入；深度恢复重建部分则是将提取到的最后一级深度特征和强度特征先经过双通道融合模块进行特征融合，然后利用双特征引导重建模块利用特征提取部分得到的深度特征和强度特征对上一级重建特征进行逐级的引导恢复重建，最后得到重建效果好的深度图。
一种特征融合引导深度图像分辨率重建方法

[发明专利]图像处理方法及装置-CN201711456179.1有效
发明人：董晓;卢兴敬;刘雷 -专利权人：华为技术有限公司;中国科学院计算技术研究所
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法及其装置，其中方法包括如下步骤：将原始图像对应的前景图像转换为压缩图像；预估采用所述原始图像进行深度特征提取所需的第一提取时间和采用所述压缩图像进行深度特征提取所需的第二提取时间；根据所述第一提取时间和所述第二提取时间确定采用所述原始图像进行深度特征提取或采用所述压缩图像进行深度特征提取。采用本申请实施例，可以有效降低图像深度特征提取过程的计算量，从而改善视频物体检测的执行时间。
图像处理方法装置

[发明专利]基于深度学习的行人特征提取及处理系统-CN201711338384.8在审
发明人：郑荣稳 -专利权人：合肥寰景信息技术有限公司
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的行人特征提取及处理系统。涉及深度学习特征提取及处理技术领域。包括图像采集模块、行人特征识别模块；行人特征识别模块包括控制单元；控制单元分别与反馈模块、存储模块、匹配识别模块、深度学习训练模块、特征提取模块、行人检测模块；行人检测模块分别与深度学习训练模块、特征提取模块电性连接；特征提取模块与深度学习训练模块电性连接；存储模块内设有行人特征模型库。本发明通过深度学习训练模块采用CNN算法训练CNN模型以及特征提取模块采用CNN模型对数字图像特征提取，实现了行人特征提取的精细化，解决了现有特征提取及处理过程不合理导致识别率低的问题。
特征提取特征提取模块学习训练模块特征识别模块行人检测模块处理系统存储模块电性连接图像采集模块反馈模块匹配识别数字图像算法训练特征模型精细化识别率学习

[发明专利]Kinect深度图像获取方法与装置-CN201310399037.1有效
发明人：王好谦;田雨时;张永兵;李凯;戴琼海 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2013-09-04 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于散焦法和图像融合的Kinect深度图像获取方法与装置，包括：对Kinect彩色图应用Mean Shift算法进行图像分割；根据Kinect彩色图像使用散焦法提取深度；将散焦法提取的深度图和Kinect传感器捕获的深度图融合；对融合生成的深度图进行三边滤波。其中，基于散焦法的单幅图像深度提取方法，通过边缘点处LOG滤波响应的正负双峰间距计算散焦模糊参数进而获得边缘点处深度值，使用matting Laplacian插值生成稠密深度图；利用自适应权值选取方法将散焦法深度图与Kinect原始深度图融合。本发明的有益效果是：能够结合散焦法提取深度与Kinect主动式提取深度各自的优点，获得比Kinect原始深度图质量更好的深度图像，该深度图像不包含空洞、平滑性更好且噪声水平更低。
kinect 深度图像获取方法装置

[发明专利]轮胎沟槽深度显示方法以及轮胎沟槽深度显示装置-CN202210741377.7在审
发明人：前川贵哉;任思怡;乔治·拉希基亚 -专利权人：通伊欧轮胎株式会社
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： B60C11/24 文献下载
摘要：本发明提供一种轮胎沟槽深度显示方法以及轮胎沟槽深度显示装置，能够提高轮胎的偏磨损状态的可视性。该轮胎沟槽深度显示方法具备：接地部提取步骤、沟槽深度计算步骤、图像生成步骤、以及显示步骤。在接地部提取步骤中，针对轮胎的胎面部的表面，隔着轮胎沟槽将接地部作为多个区域提取。在沟槽深度计算步骤中，计算接地部的各区域间的轮胎沟槽的深度。在图像生成步骤中，生成图像，该图像表示通过接地部提取步骤提取的各区域、和通过沟槽深度计算步骤算出的轮胎沟槽的深度的信息。在显示步骤中，显示通过图像生成步骤生成的图像。
轮胎沟槽深度显示方法以及显示装置

[发明专利]静脉血管深度测量装置及采血机-CN201611164186.X有效
发明人：刘子忠;曹栋刚;乔明波;王文智;李海;张春;刘春峰 -专利权人：北京迈纳士手术机器人技术股份有限公司
申请日： 2016-12-15 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： A61B5/153 文献下载
摘要：本发明提供了一种静脉血管深度测量装置及采血机，涉及医用设备技术领域，包括成像装置和与成像装置相连的控制系统；成像装置包括支架和设置在支架上的相机，控制系统包括图像处理模块和修正模块，图像处理模块包括前景提取模块和深度测算模块，前景提取模块用于接收相机采集的目标原始图像、且形成目标区域的前景提取图；深度测算模块接收前景提取图、且通过对前景提取图进行处理计算得出目标皮下静脉血管深度的深度数据；修正模块用于接收深度数据、且对深度数据进行处理计算得出目标皮下静脉血管深度的准确深度数据该静脉血管深度测量装置利用图像处理技术计算出静脉血管深度，可以使穿刺工作更加高效，且大大提高穿刺准确率。
静脉血管深度测量装置采血

[发明专利]一种具有芦丁提取功能的荞麦醋液态深度发酵装置-CN202310242907.8有效
发明人：季彬;梁燕;祁宏山;彭轶楠;曾杨 -专利权人：甘肃省科学院生物研究所
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： C12J1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有芦丁提取功能的荞麦醋液态深度发酵装置，属于荞麦醋发酵领域，包括深度发酵罐，深度发酵罐的内侧设置有提取管，深度发酵罐内侧活动连接有旋转支架，深度发酵罐的内壁设置有醋醅翻缸机构，深度发酵罐的底部设置有芦丁提取机构本发明在对荞麦深度发酵时，将荞麦醋醅倒入到深度发酵罐内，固定安装在旋转支架底部，在深度发酵罐中进行首次发酵，并通过翻转发酵罐对翻缸后的醋醅进行盛放，同时配合提取管输入淋醋水溶液对醋醅进行淋醋处理，使得醋酸在收集管口处进行收集，同时在发酵完毕后，将发酵完毕后的醋醅翻至翻转发酵罐中，通过输入碱性溶液对芦丁进行提取，从而达到首次深度发酵和芦丁提取罐体分离的效果。
一种具有芦丁提取功能荞麦液态深度发酵装置

[发明专利]动态调整深度解析度的装置及其方法-CN201811586089.9在审
发明人：汪德美 -专利权人：财团法人工业技术研究院
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： H04N13/239 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态调整深度解析度的装置，包括一深度提取模块、一影像提取模块以及一运算单元。深度提取模块用以取得一组用于计算视差的影像。影像提取模块用以取得一高解析度影像。运算单元先用深度提取模块取得的影像计算视差及对应的深度图，再根据一预设物体特征、高解析度影像及深度图来设定三维关注区域，此三维关注区域可追踪物体移动而动态调整。在该三维关注区域内，运算单元计算对应的次像素视差值、分配储存视差值的位元数，重新计算对应的深度图，以提高Z轴的深度解析度。接着，再计算一高解析度深度图以提高X‑Y平面的解析度。
动态调整深度解析度装置及其方法

[发明专利]一种基于深度学习的监控视频多目标分类检索方法及系统-CN201810923212.5有效
发明人：杨利红;张俊;姜少波;甘彤;商国军;程剑;刘海涛;李阳;胡博;张琦珺;连捷;陈曦 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十八研究所
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/738 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的监控视频多目标分类检索方法及系统；提取待检索目标：输入待检索图像，通过自动检测或人工抠取的方式选择待检索目标，并明确其类别；提取深度特征：利用深度学习特征提取模型提取待检索目标的深度特征；目标检索：根据待检索目标的类别，将待检索目标的深度特征与检索数据库中同类目标的深度特征进行比对，得到与之最为相似的目标；检索结果展示：检索结果按照相似度从高到低展示。待检索目标与检索数据库中同类目标匹配采用深度学习特征提取模块获取的深度特征作为基准，由于深度特征兼具强表达力和低维度双重优势，大幅提升了检索结果的精确程度。
一种基于深度学习监控视频多目标分类检索方法系统

[发明专利]基于上下文与深度特征的车辆目标检测方法及设备-CN202210330060.4在审
发明人：孙开敏;李鹏飞;李王斌 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于上下文与深度特征的车辆目标检测方法及设备。所述方法包括：对尺度上下文进行深度特征提取；对空间上下文进行深度特征提取；根据提取的尺度上下文深度特征和空间上下文深度特征进行车辆目标检测。本发明通过在网络内部进行多尺度特征的提取，并将低层特征和高层特征进行融合，提取尺度上下文特征，将尺度上下文的提取和空间上下文的提取集成在网络内部，构成一个端到端的网络检测车辆目标，显著提升了对车辆的检测效果
基于上下文深度特征车辆目标检测方法设备

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