专利名称：一种基于端到端神经网络的单幅图像去雨方法      申请号：2022101562956     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 图像识别 目标检测 图像分割 自动修图   相似专利 发布日：2025/06/11  
摘要： 本发明提供了一种基于端到端神经网络的单幅图像去雨方法，包括如下步骤：S1、构建神经网络模型；S2、设计损失函数；S3、利用有雨图像和无雨图像对进行神经网络模型的训练，得到神经网络模型的模型参数；S4、在神经网络模型中导入步骤S3训练好的模型参数，输入有雨图像，在损失函数中加入基于对比感知的正则化约束项，输出无雨图像。本发明提出了一种基于端到端神经网络的单幅图像去雨方法，设计了一种融合图卷积网络和注意力卷积网络的基本模块，用于提取图像的全局和局部特征，并在损失函数中加入了基于对比感知的正则化约束项，取得了较好的去雨效果。

专利名称：弯折结构、腕带及可穿戴设备      申请号：202010739520X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 图形处理   相似专利 发布日：2025/06/05  
摘要： 本申请提供一种弯折结构，包括：相连接的多节弯折单元节，每节所述弯折单元节包括：弯折单元节本体；及设置于所述弯折单元节本体的两相对端部的第一耳部及第二耳部，所述第一耳部及所述第二耳部均为弹性件；其中，所述弯折单元节的第一耳部与相邻的一所述弯折单元节的第二耳部通过弹性形变相挤压搭接，且所述第一耳部与所述第二耳部通过销轴配合连接。还提供一种腕带及一种可穿戴设备。

专利名称：实时生成图片信息提取系统      申请号：2024111957621     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：图像处理 图像分析 数据分析   相似专利 发布日：2025/05/30  
摘要： 本发明涉及一种实时生成图片信息提取系统，包括：定时采集机构，用于获取学校内部环境对应的实时生成图片；信息转化器件，用于将定时采集机构的标准原始图像的各份内容数据、实时生成图片的多项可视化数据并行输入到人工智能模型，以获得人工智能模型输出的实时生成图片对应的RAW图像到实时生成图片经过的图像处理类型组合。通过本发明，能够采用针对性设计的人工智能模型基于定制筛选获得的各项可视化数据智能鉴定实时生成图片对应的RAW图像到实时生成图片经过的图像处理类型组合，所述图像处理类型组合由多个图像处理类型分别对应的多份类型名称顺序衔接以进行表示，从而帮助监视端明确实时生成图片的真实内容。

专利名称：基于特征离散程度的注意力机制方法、系统      申请号：2022103827824     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：图像处理 神经网络   相似专利 发布日：2025/05/23  
摘要： 本申请涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种应用于卷积神经网络的基于特征离散程度的注意力机制方法和系统，该基于特征离散程度的注意力机制方法，包括：基于所述初始特征图，获取所述初始特征图中像素值对应的目标方差；基于所述目标方差和sigmoid激活函数，获取目标权重值；基于所述目标权重值与所述初始特征图，获取目标特征图。本申请能够优化神经网络对特征图的权重分配，以提升神经网络在分类以及检测上的性能。

专利名称：一种用于运动目标检测的动态背景匹配方法      申请号：2021101975009     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 跟踪识别 摄像机 相机 视频监控   相似专利 发布日：2025/05/14  
摘要： 本发明公开了一种用于运动目标检测的动态背景匹配方法，涉及图像处理技术领域，只采用图像四个角落的四个匹配块与一个随机匹配块进行背景匹配，进行图像的局部匹配即可实现背景的整体匹配。在硬件计算能力较为低下的场合，亦能够使用本申请提供的方法实现动态背景下的简单目标检测。本发明提供的一种用于运动目标检测的动态背景匹配方法，进行背景匹配后再用帧间差分方法检测运动目标，能在摄像机发生大幅晃动、转动、俯仰的情况下成功快速检测到目标。利用简单的局部区域块进行匹配，保持较高背景匹配准确度，精简背景建模算法。

专利名称：一种基于邻近像素点和自编码器的敦煌壁画修复方法      申请号：2021104602289     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 图像修复 文物保护 影视制作 照片修复 文创设计   相似专利 发布日：2025/05/14  
摘要： 本发明公开了一种基于邻近像素点和自编码器的敦煌壁画修复方法，用于解决敦煌壁画修复效果不佳的技术问题。本发明包括：获取预设敦煌壁画的原始图像；分解所述原始图像，得到结构层图像和纹理层图像；确定所述纹理层图像的待修复区域和第一已知区域；获取所述第一已知区域的已知像素点；采用所述已知像素点修复所述待修复区域，得到纹理层重建图像；采用所述结构层图像和所述纹理层重建图像，生成修复图像。

专利名称：字符识别方法、装置、计算机设备以及存储介质      申请号：2022103848958     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：图像识别 人工智能 文字识别   相似专利 发布日：2025/05/13  
摘要： 本申请提供字符识别方法、装置、计算机设备以及存储介质，其中，方法包括：获取待识别图像，所述待识别图像包含待识别字符；在通过特征提取网络对所述待识别图像进行特征提取的过程中，对所述特征提取网络提取得到的至少一张特征图进行目标向量替换，以得到所述待识别图像对应的目标特征图；其中，目标向量是指在特征图中沿字符方向排列的向量，目标向量替换是指利用特征图中的一目标向量替换特征图中的另一目标向量；基于所述目标特征图进行字符识别，以确定所述待识别图像中的字符。该技术方案充分建立字符之间的关联关系，提高字符识别的准确性。

专利名称：一种基于面部视频序列的抑郁障碍识别方法及系统      申请号：2024106950923     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 心理健康 心理咨询 抑郁症   相似专利 发布日：2025/05/07  
摘要： 本申请提出了一种基于面部视频序列的抑郁障碍识别方法，包括：对视频序列进行分段处理并进行人脸图像检测，获取每段视频中包含的人脸图像的关键点和动作单元；对每段视频中包含的人脸图像的关键点和动作单元分别构建图结构，得到每段视频的关键点图和动作单元图；对构建的每段视频的图结构分别进行卷积，并基于注意力机制对卷积得到的图结构特征进行增强，并将增强后的每段视频的关键点特征图和面部单元特征图进行融合，得到每段视频的融合特征图；基于每段视频的融合特征图得到每段视频的片段级表征，基于所有片段级表征建立视频级表征，并对视频级表征进行抑郁障碍识别，得到识别结果。采用上述方案的本发明能够基于面部视频识别抑郁情绪。

专利名称：一种无监督学习行人重识别方法、装置、设备及存储介质      申请号：202211439856X     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：图像识别 目标检测 人脸识别 视频监控   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 本发明公开了一种无监督学习行人重识别方法、装置、设备及存储介质，涉及行人图像识别领域，解决现有技术中识别模型识别精度较低和鲁棒性较差的问题，本申请提出可靠样本挖掘策略，通过DBSCAN聚类算法为每个样本生成两个伪标签，再计算两个伪标签的可靠度，通过预设的伪标签可靠度阈值对伪标签去噪，保留可靠度较高的伪标签，从而降低伪标签噪声，提升伪标签的准确度，以便更接近于真实标签，从而提高识别模型的精度；本申请还提出了融合全局特征和局部特征的二重动量更新策略，分别对存储字典中的特征向量进行局部更新和全局更新，保证模型参数与存储字典中样本特征向量更新步调的一致性，使得存储字典中特征向量表示更加准确，重识别模型的鲁棒性更强。

专利名称：一种多光谱双流网络的目标检测方法      申请号：2023104549144     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：图像识别 视频监控 机器视觉   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 本发明涉及一种多光谱双流网络的目标检测方法，属于图像识别领域。该方法在YOLOv5的Backbone开始阶段有两条数据流，分别对所输入的可见光图像和红外光图像进行特征提取操作，首先构建双流网络，第一个融合模块基于残差网络与基于改进的SwinTransformer模态融合模块进行模态融合特征学习，第二个与第三个基于残差网络以特征图叠加的方式进行模态融合，重复三个模态融合模块的操作后，结束Backbone阶段，之后的Head层与预测程序与YOLOv5相同。本发明解决了在昏暗环境下目标检测性能弱的问题，提高小目标检测精度与运算速度。

专利名称：一种快速准确的QR码校正方法及系统      申请号：2019105648028     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 计算机视觉 二维码   相似专利 发布日：2025/04/25  
摘要： 本发明提供一种快速准确的QR码校正方法及系统，包括：对QR码的二值化图像A(x,y)进行扫描，获得图像A(x,y)中三个位置探测图形的中心像素坐标；求取图像A(x,y)中第四个顶点的第一类像素坐标；求取图像A(x,y)中第四个顶点的第二类像素坐标；对图像A(x,y)中第四个顶点的第一类像素坐标与第二类像素坐标进行加权平均，获得图像A(x,y)中第四个顶点的像素坐标；对图像A(x,y)中的四个顶点进行反透视变换，获得四个顶点的标准像素坐标；根据图像A(x,y)中四个顶点的原像素坐标与标准像素坐标求取透视变换矩阵，并获得校正后的标准图像。其计算过程简单且更加准确，能够有效的弥补现有QR码校正方法的不足，具有很高的实用价值。本发明应用于图像处理、计算机视觉技术领域。

专利名称：超广角畸变图像的修复呈现方法及能够拍摄该图像的手机      申请号：2018112652362     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 VR   相似专利 发布日：2025/04/25  
摘要： 本发明提供一种超广角畸变图像的修复呈现方法及能够拍摄该图像的手机，包括：获取超广角畸变图像；构建超广角畸变图像修复模型；在坐标系X‑Y‑Z内选取视平面ABCD作为初始角度的视平面，视平面ABCD与YOZ平面平行且与半球面相切，求取超广角畸变图像在视平面ABCD上的投影图像；转动显示屏进而使视平面ABCD旋转后获得其他角度的视平面，根据视平面ABCD求取超广角畸变图像在其他角度视平面上的投影图像。在手机本体上设置广角镜头，使手机能够拍摄超广角畸变图像，并经过构建超广角畸变图像修复模型，将超广角畸变图像修复为180度视角空间，最终通过显示屏显示，避免了图像内容的浪费，降低图像处理硬件、软件的成本。本发明应用于图像处理领域。

专利名称：一种基于显著性检测的智能构图方法      申请号：2018112652377     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 计算机视觉 虚拟现实 人工智能   相似专利 发布日：2025/04/25  
摘要： 本发明提供一种基于显著性检测的智能构图方法，包括以下步骤：获取超广角畸变图像；构建超广角畸变图像修复模型；对超广角畸变图像进行显著性检测，获取超广角畸变图像中显著性最大的像素点p；将像素点p作为投影点获取半球面上的投影源点p1；在坐标系X‑Y‑Z内选取视平面ABCD作为目标视平面，视平面ABCD与半球面相切，切点与点p1重合且位于视平面ABCD的中心，求取超广角畸变图像在视平面ABCD上的投影图像。通过对超广角畸变图像进行显著性检测获得目标视点，根据目标视点超广角畸变图像修复模型中建立目标视平面，最终将超广角畸变图像变换到视平面图像上，获得以目标视点为中心的修复图像，达到智能构图的结果。本发明应用于图像处理领域。

专利名称：一种针对超广角图像的边缘增强算法      申请号：2018112652288     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 计算机视觉 虚拟现实 人工智能   相似专利 发布日：2025/04/25  
摘要： 本发明提供一种针对超广角图像的边缘增强算法，包括以下步骤：获取超广角图像；构建超广角图像的边缘增强模型，求取超广角图像的圆心坐标和半径；将超广角图像从RGB空间变换到YUV空间，计算超广角图像上的每个像素点在Y分量上的均值；选取超广角图像中到圆心距离大于0.5r的像素点组成的缓冲区域Ω1，对缓冲区域Ω1内的像素点进行均值补偿；选取超广角图像中到圆心距离大于0.5r且小于的0.75r像素点组成的缓冲区域Ω2，对缓冲区域Ω2内的像素点进行融合补偿；获得边缘增强后的超广角图像。计算超广角图像在Y分量上的均值后，通过均值补偿和融合补偿对超广角图像的边缘部分进行增强，获得拥有清晰度更高的超广角图像。本发明应用于图像处理领域。

专利名称：基于局部不变特征的图像区域复制篡改检测方法及检测装置      申请号：201710579410X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/25  
摘要： 本发明提供一种基于局部不变特征的图像区域复制篡改检测方法，首先通过改进的SUSAN角点检测算法计算特征点集合，然后通过一种局部三元模式对特征点进行特征描述，将颜色比对的结果分成三类，使之更好的反应纹理变化的细节，最后通过特征匹配检测图像是否存在复制篡改区域。本发明方法能够更为细致的描述图像的纹理分布，提高图像区域复制篡改检测的准确性。

专利名称：一种快速高效的视频稳定方法      申请号：201610860335X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 摄像 电子稳像   相似专利 发布日：2025/04/25  
摘要： 本发明提出了一种快速高效的视频稳定方法，通过一种改进的粒子滤波方法对运动模型的参数进行精确估计，对每个粒子进行操作时，采用了三对图像进行计算，因此每个粒子能够提高更多的信息，本发明方法在不需要太多数目粒子的条件下依然可以达到很好的计算精度。本发明提出的方法复杂度小，实时性强，能够有效的对视频进行稳定补偿，适用于车载、船载、机载等摄像系统。

专利名称：一种基于粒子滤波的视频稳定方法      申请号：2016108603025     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 摄像 电子稳像   相似专利 发布日：2025/04/25  
摘要： 本发明提出了一种基于粒子滤波的视频稳定方法，不需要进行单独的运动估计，而是把运动估计和运动补偿都归纳进一个粒子滤波的框架下，直接通过粒子加权的方式获得运动补偿向量。本发明提出的方法复杂度小，能够有效的对视频进行稳定补偿，适用于车载、船载、机载等摄像系统。

专利名称：一种基于运动历史图像的挥手检测方法      申请号：2016108593767     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/25  
摘要： 本发明提出了一种基于运动历史图像的挥手检测方法，首先通过行人检测间接确定挥手检测的区域，然后通过运动历史图像计算该区域的运动主方向，最后判断序列图像中有无挥手运动的发生。本发明提出的方法复杂度小，检测准确度高，适宜用于无人机目标跟拍前的目标确认阶段。

专利名称：基于中心损失和残差视觉仿真网络的人脸识别方法及装置      申请号：2018104559836     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理   相似专利 发布日：2025/04/21  
摘要： 本发明公开了基于中心损失和残差视觉仿真网络的人脸识别方法及装置，该方法包括：构建基于中心损失函数的残差视觉仿真网络框架；将训练库人脸图像进行人脸检测和对齐预处理；通过预处理后的所述训练库人脸图像对所述残差视觉仿真网络进行训练，生成残差视觉仿真网络模型；通过所述残差视觉仿真网络模型，进行人脸识别。本发明在对待识别人脸图像进行识别时，可以不受外界环境条件变化的影响，对待识别人脸图像进行人脸检测和对齐预处理，能够通过残差连接的方式加速训练，提升性能；而中心损失在增加特征类间距离的同时，有效地减小类内距离；可以提取更加有区分力的特征用于人脸识别，提高了人脸识别的准确性。

专利名称：基于眼底图像的高度近视检测方法及相关装置      申请号：2021115295636     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：图像处理 医疗检测 眼科检测 近视防治 智慧医疗   相似专利 发布日：2025/04/16  
摘要： 本发明提供一种基于眼底图像的高度近视检测方法，包括：获取待检测眼底图像；将所述待检测眼底图像输入到高度近视检测模型中，得到所述待检测眼底图像的高度近视检测结果；其中，所述高度近视检测模型是基于通用数据集、带标签眼底图像样本数据集和无标签眼底图像样本数据集，使用自适应课程学习模块和半监督迁移学习框架训练后获得的；其中，所述自适应课程学习模块，用于筛选带标签眼底图像样本，并按照确定的顺序将筛选后的所述带标签眼底图像样本依次传递给学生分类网络模型；所述半监督迁移学习框架包括预训练源模型和半监督教师网络模型。