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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种图像处理方法、装置、设备和存储介质-CN202211048125.2在审
发明人：张墨琪;邓伟辉;李小成 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取在目标图像处理阶段中待处理的第一图像，其中，目标图像处理阶段为图像预处理阶段或者图像后处理阶段；将第一图像输入至目标图像处理阶段对应的目标图像处理模型中进行图像处理，其中，目标图像处理模型为目标图像预处理模型或者目标图像后处理模型；根据目标图像处理模型的输出，获得处理后的第二图像。通过本公开实施例的技术方案，可以提高图像处理的灵活性，保证图像处理效果，并且也可以提高图像处理效率。
一种图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]图像修复方法和图像修复模型的训练方法-CN202010199775.1有效
发明人：向天戈 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了图像修复方法和图像修复模型的训练方法。方法包括：获取待修复的第一目标图像；提取第一目标图像的目标图像特征；基于目标图像特征，获取目标候选区域信息和目标基准图，目标基准图携带第一目标图像的模式信息；基于目标候选区域信息和目标基准图，对第一目标图像进行修复，得到第一目标图像对应的目标修复图像。在图像修复的过程中，增加对图像的模式信息的考虑，考虑的方面较全面，有利于提高图像修复的修复效果，修复后的图像更加自然。
图像修复方法模型训练

[发明专利]一种基于轮廓和纹理的硅藻识别方法-CN202010383600.6有效
发明人：冯斌;孙景;孙龙涛;陈得科;孙杰 -专利权人：广州博进信息技术有限公司
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轮廓和纹理的硅藻识别方法，获取目标图像，对所述目标图像进行相位一致性对称检测，确定所述目标图像的对称类型；对所述目标图像进行相位一致性边缘检测，确定所述目标图像的外围轮廓；根据所述目标图像的对称类型对所述目标图像的外围轮廓进行拟合，并确定所述目标图像的初步硅藻种；对确定初步硅藻种的所述目标图像进行纹理检测，识别出硅藻的具体种；本发明技术方案实现对硅藻种进行有效识别。
一种基于轮廓纹理硅藻识别方法

[发明专利]一种目标图像分类方法、装置以及介质-CN202010028016.9在审
发明人：袭肖明;于治楼;金长新 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种目标图像分类方法，包括：根据预先设定的分级网络对待分类图像进行分割，得出目标图像的像素点；根据所述目标图像的像素点占所述待分类图像的像素点的比例，确定出所述目标图像对应的类型；获取与所述目标图像的类型相应的分类网络，通过所述分类网络对待分类图像中的目标图像进行分类。本申请实施例通过分级网络确定出目标图像的类型，再针对目标图像的类型获取对应的分类网络，通过该分类网络对待分类图像中的目标图像进行分类，使得分类的效果更好。
一种目标图像分类方法装置以及介质

[发明专利]视觉问答模型训练及视觉问答方法、装置、设备及介质-CN202110719508.7有效
发明人：贾壮;龙翔;彭岩;郑弘晖;张滨;王云浩;辛颖;李超;王晓迪;薛松;冯原;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本公开提供了一种视觉问答模型训练及视觉问答方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，可用于遥感影像场景，包括：获取目标图像的训练集数据；目标图像的训练集数据包括目标图像、目标图像文本以及目标图像非视觉数据；对目标图像进行图像特征提取，得到目标图像特征；对目标图像文本进行文本特征提取，得到目标文本特征；对目标图像非视觉数据进行非视觉特征提取，得到目标非视觉特征；对目标图像特征、目标文本特征以及目标非视觉特征进行融合，得到目标融合特征；根据目标融合特征对视觉问答模型进行模型训练。
视觉问答模型训练方法装置设备介质

[发明专利]图像生成方法及装置-CN202111006421.1在审
发明人：蒋敏;蒋子平;王云鹏 -专利权人：华为技术有限公司;兰卡斯特大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像生成方法，该图像生成方法包括：确定源图像的第一语义目标图像，所述第一语义目标图像为所述源图像包含的至少一个语义目标图像中的至少一个；根据所述第一语义目标图像和第一先验分布确定目标图像，所述第一先验分布为第一背景图像和待生成语义目标信息的噪声的先验分布，所述目标图像包括多种包含所述待生成语义目标信息的图像，所述待生成语义目标信息包括待生成语义目标图像的标签和待生成语义目标图像的指示信息，所述第一背景图像为所述源图像的背景图像。从而能够针对特定样本图片集中包含的多语义目标图像实现自动生成质量稳定并且多样性的目标图片集。
图像生成方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的水下目标图像检测方法和系统-CN202211641871.2在审
发明人：兰雨晴;余丹;张洁;张志敏 -专利权人：慧之安信息技术股份有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的水下目标图像检测方法和系统。所述水下目标图像检测方法包括利用所述图像去噪网络结构对所述水下目标图像进行去噪处理，获取去噪后的水下目标图像；利用颜色校正网络对所述去噪后的水下目标图像进行颜色校正，获得颜色校正后的水下目标图像；利用运动模糊校正网络对所述颜色校正后的水下目标图像进行图像增强，获得增强后的水下目标图像。
一种基于深度学习水下目标图像检测方法系统

[发明专利]基于神经网络的图像识别方法、装置和计算机设备-CN202010574566.0在审
发明人：鄢伟 -专利权人：平安养老保险股份有限公司
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能，提供一种基于神经网络的图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标图像，目标图像中包括目标信息；将目标图像按照预设比例分割，得到各个分割后的目标图像；计算各个分割后的目标图像对应的像素读取路径，按照像素读取路径使用目标图像识别模型对各个分割后的目标图像进行识别，得到各个分割后的目标图像对应的识别结果；根据各个分割后的目标图像对应的识别结果得到目标信息。此外，本发明还涉及区块链技术，图像和目标信息可存储于区块链中，采用本方法能够提高识别目标图像的准确性，从而提高得到目标信息的准确性。本申请可应用于智慧政务中，从而推动智慧城市的建设。
基于神经网络图像识别方法装置计算机设备

[发明专利]一种识别目标图像尺寸的方法及装置-CN201711083473.2在审
发明人：李孝兵;陈化祥;杨世峰 -专利权人：北京市路兴公路新技术有限公司
申请日： 2017-11-07 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明提出一种识别目标图像的方法，首先计算得到图像中除目标图像之外的图像区域的灰度平均值；然后确定目标图像在图像的设定像素维度上所占据的各个像素维度内的像素灰度值；根据所述灰度平均值和所述各个像素维度内的像素的灰度值，计算得到目标图像占据的像素维度数量；最后根据目标图像在图像的设定像素维度上所占据的像素维度数量，以及图像对应的拍摄区域在设定像素维度的垂直方向上的实际尺寸，计算得到目标图像在设定像素维度的垂直方向上的实际尺寸上述识别过程，充分利用到目标图像以及目标图像周围图像区域的灰度值计算目标图像的实际尺寸，相对于单纯根据目标图像灰度值计算目标图像实际尺寸，准确度更高。
一种识别目标图像尺寸方法装置

[发明专利]一种低慢小目标的定位方法及定位装置-CN201910548681.8有效
发明人：狄帅;赵巍;谭振文;陈爱斌;郭宇;郑典勇 -专利权人：北京中电慧视科技有限公司
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种低慢小目标的定位方法，该方法包括：预先采集目标图像，堆叠该目标图像的多个帧形成目标图像训练序列，将该目标图像训练序列进行标记形成目标训练样本集；基于所述目标训练样本集对训练样本进行训练，利用目标图像的梯度方向统计特征得到分类器权重，基于所述分类器权重获得目标图像检测模型；利用所述目标图像检测模型对待测目标图像进行检测，检测待测目标图像是否存在低慢小目标。本发明还公开了一种低慢小目标的定位装置。本发明通过堆叠多个帧形成目标图像训练序列，既利用了目标外表特征信息，也利用了低慢小目标的运动信息，能够有效地检测到低慢小目标并提高了检测的准确度。
一种低慢小目标定位方法装置

[发明专利]图像选择方法、计算机设备及存储装置-CN202211691887.4在审
发明人：李伟;陈涛;马东星;周道利 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像选择方法、计算机设备及存储装置。该方法包括：获取目标的目标图像序列；依据目标图像序列的每张目标图像的特征信息，对每张目标图像进行分类，得到目标的至少一个分类图像集，每个分类图像集包含一种分类的目标图像；对目标的至少一个分类图像集进行聚类处理，得到特征聚类数据；基于目标对应的特征聚类数据，选出目标对应的优选目标图像。上述方案，能够提高目标图像选择的多样性。
图像选择方法计算机设备存储装置

[发明专利]一种图像变形处理方法及装置-CN201510460354.9有效
发明人：陈潇逸;卢洋;冯豪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2015-07-30 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像变形处理方法及装置，以方法的实现为例包括：获取原始图像，获取目标图形；依据所述原始图像的中心与边缘的变形比例，将所述原始图像变形为目标图像；所述目标图像离所述中心越远形变越大，所述目标图像的形状为所述目标图形；显示所述目标图像。用户仅需要输入原始图像以及目标图形，变形处理可以由设备自动完成，不需要用户使用鼠标对原始图像进行操作，因此操作简便并且可以获得较高的精度。另外，用户可以任意指定目标图形，可以将原始图像变形为指定的目标图形，因此图像变形控制灵活。
一种图像变形处理方法装置

[发明专利]一种目标图像分割方法、设备及介质-CN202010561367.6在审
发明人：袭肖明;金长新 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标图像分割方法、设备及介质，包括：将目标图像输入至预先训练的目标等级识别网络，确定出所述目标图像的等级，其中，所述目标等级识别网络根据多个标记目标图像等级样本的数据集训练得到；将所述目标图像发送至所述目标图像等级对应的分割网络，确定出所述目标图像的分割结果，其中，不同目标等级对应不同的分割网络，所述分割网络为预先训练的全卷积神经网络。本说明书实施例通过确定目标图像的等级，再根据目标图像的等级对应的分割网络进行分割处理，使得分割网络的分割效果更好。
一种目标图像分割方法设备介质

[发明专利]拍照方法、装置和电子设备-CN202010478136.9有效
发明人：魏经纬 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：该方法包括：响应于第一输入获得N帧第一图像；以第一目标图像为基准，将第二目标图像与第一目标图像对齐，第一目标图像为N帧第一图像中的图像，第二目标图像为N帧第一图像中除第一目标图像外的其他图像；将第一目标图像以及对齐后的第二目标图像进行融合处理，得到拍照图像。无需额外操作拍摄硬件，也无需对电子设备拍摄的照片输入其他软件中进行后期处理，只需用户进行第一输入，通过电子设备将N帧第一图像中的第二目标图像与对齐后的第二目标图像进行融合即可，操作简洁，可提高拍摄效率。
拍照方法装置电子设备

[发明专利]一种基于大数据图像识别方法-CN201911343583.7在审
发明人：汤寒林;徐浩;周唯 -专利权人：华东江苏大数据交易中心股份有限公司
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于大数据的图像识别方法，包括：获得的目标图像；对所述目标图像进行特征提取，识别针对所述目标图像中每一像素的特征值；将所述目标图像中的特征值与大数据图像资料库的数据匹配，得到所述目标图像的对应类型本发明上述实施方式中，根据目标图像的特征值，将目标图像与图像数据库内的图像进行匹配，自动分类目标图像的类型，这样分类准确率高、分类工作量小，效率高。
一种基于数据图像识别方法

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