专利名称：一种融合特征点法和直接法的快速单目视觉里程计导航定位方法      申请号：2018111786020     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/30  
摘要： 本发明公开了一种融合特征点法和直接法的快速单目视觉里程计导航定位方法，包括：S1、开启视觉里程计并获取第一帧图像I1，转化为灰度图，并提取ORB特征点，构建初始化关键帧；S2、判断是否已初始化；若已初始化，则转到步骤S6，否则转到步骤S3；S3、定义参考帧和当前帧，提取ORB特征，并进行特征匹配；S4、用并行线程同时求单应矩阵H和基础矩阵F，计算判断模型得分RH，若RH大于阈值时选用单应性矩阵H，否则选用基础矩阵F，并根据选用的模型估计相机运动；S5、求相机位姿和初始3D点；S6、判断是否已提取特征点，若未提取特征点，则使用直接法进行跟踪，否则用特征点法进行跟踪；S7、完成初始相机位姿估计。通过本发明可以更为精确的进行导航定位。

专利名称：一种对异常行为的视觉分析处理方法      申请号：2018109807423     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/30  
摘要： 本发明公开了一种对异常行为的视觉分析处理方法，包括：使用光流法，根据跟踪图像中角点的流动方向采集光流数据，训练数据作为LK光流算法的输入进行模型的训练；通过LBP算法进行纹理特征提取，将获得的数据与已训练好的样本数据进行对比，实现被看护人的区分；通过构造的验证和测试样本数据微调训练得到LBP模型参数，通过不断训练样本数据修正模型参数来提高模型精度；使用dlib自带的frontal_face_detector作为人脸特征检测器，实现人脸个数识别；将该三类模型设置主要输出参数调整模型，综合比较三类测试模型与训练模型的比较结果，最终模型输出被看护人的行为异常或否。

专利名称：基于计算机视觉技术的拉深件起皱检测方法      申请号：202210645558X     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/30  
摘要： 本发明涉及冲压制造工艺领域，具体涉及一种基于计算机视觉技术的拉深件起皱检测方法，包括：获取拉深件表面灰度图及异常像素点集合；计算各异常像素点集合属于起皱区域的最终可能性；利用最终可能性获得起皱区域像素点集合；利用起皱区域像素点集合中纵向线段的垂直平分线上两两像素点之间的灰度值差值获取起皱区域像素点集合的相邻像素点灰度值差值突变次数；利用相邻像素点灰度值差值突变次数对起皱区域像素点集合进行判断，获取其他起皱区域像素点集合；计算其他起皱区域像素点集合与其最邻近集合属于同一起皱区域的最终可能性，利用该最终可能性获取拉深件表面完整的起皱区域。上述方法用于拉深件起皱检测，可提高起皱检测的效率。

专利名称：基于计算机视觉的集成电路板质量检测系统      申请号：2022109711234     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/29  
摘要： 本发明涉及基于计算机视觉的集成电路板质量检测系统，属于图像处理技术领域。该系统包括处理器和存储器，处理器执行存储器存储的计算机程序以实现如下步骤：根据最优分割阈值，得到焊点区域图像；对焊点区域图像进行边缘提取，得到各初始焊点区域边缘轮廓；根据各初始焊点区域边缘轮廓上的各初始边缘点，得到各聚类中心点；获取各待分析像素点，根据各待分析像素点和各聚类中心点，得到各待分析像素点与各聚类中心点之间的修正隶属度；根据修正隶属度，得到各目标焊点区域；根据各目标焊点区域对应的异常像素点数量和近圆率，得到待检测集成电路板的质量指标。本发明能提高焊点区域质量检测的精度。

专利名称：一种基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法及系统      申请号：2022113370181     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/29  
摘要： 本发明提供了一种基于背景纹理识别的虚拟视点生成方法及系统，所述方法包括：S1、预处理：针对虚拟视点图像中的重叠、空洞、裂缝、伪影问题，分别进行优化预处理；S2、背景纹理复杂度评估：对预处理后的虚拟视点图像的背景纹理复杂度进行评估，计算图像灰度在空间上的变化和重复率；S3、空洞填充：当图像灰度在空间上的变化和重复率≤50％时，通过方向直线检测的方式进行空洞填充；当图像灰度在空间上的变化和重复率＞50％时，通过逆三维变换的方式进行空洞填充。通过本发明的方法和系统生成的虚拟视点的图像质量指标、客观评价指标、PSNR和SSIM等指标均优于现有技术，具有保真程度高、图像质量好的优点，增强了虚拟视点生成性能。

专利名称：一种基于边缘提取与空洞卷积的抓取目标检测算法      申请号：2022100571182     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/29  
摘要： 本发明公开了一种基于边缘提取与空洞卷积的抓取目标检测算法，包括Edge feature模块、Darknet‑53特征提取模块、特征金字塔结构、Dilation‑ASFF网络，具体步骤为：步骤1，图像采集：采集目标的RGB图像，并利用Edge feature模块提取图像的边缘信息，形成四通道的特征信息；步骤2，特征提取：将采集的特征信息输入到Darknet‑53特征提取模块中，进行特征提取，改进损失函数为CIoU损失函数，并构建特征金字塔结构；步骤3，特征融合：将特征金字塔结构中的特征信息通过结合空洞卷积的Dilation‑ASFF网络将不同尺度的特征信息进行融合。本发明有效提高了网络的检测精度和检测速度，提高了网络对多尺度信息的感受能力及网络的收敛能力。

专利名称：一种基于深度图像的立方物体体积的精确计算方法      申请号：2019109904061     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 本发明提出一种基于深度图像的立方物体体积的精确计算方法，包括：获取立方物体的深度图像及其梯度图，对深度图像中的像素点进行分类，获取边缘点图、立方物体的上表面、左垂面和右垂面的分割图像；对边缘点图进行边缘线检测，将检测到的所有边缘线进行聚类与合并，获取共线边缘线组集合，根据其中每组最长边缘线提取角点并进行配对；确定立方物体的上表面和整体轮廓；获取上表面的轮廓边缘线并根据其确定上表面四边形；根据上表面四边形计算立方物体的长和宽，并拟合四个垂直面，精确计算立方物体的长宽高，计算立方物体的体积。本发明应用在物流行业中，能够解决对立方物体状包裹等目标的体积测量局限和耗时的问题，提高包裹分拣效率。

专利名称：一种基于融合Transformer的卷积神经网络的图像去雾方法      申请号：202310076270X     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：计算机视觉 图像处理 深度学习   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 本发明涉及一种基于融合Transformer的卷积神经网络的图像去雾方法，属于计算机视觉和图像处理技术领域。该方法包括：S1：获取合成雾天数据集RESIDE作为训练数据集，并对数据集进行预处理；S2：构建去雾网络模型：基于U‑Net的网络结构和残差模块，利用卷积模块和Transformer模块构建一个端到端的去雾网络模型；S3：将预处理后的数据集输入到构建好的去雾网络模型中，在训练过程中通过损失函数计算损失，不断迭代更新模型参数，最终得到训练好的去雾网络模型进行图像去雾。本发明能够更好的恢复图像的整体信息，可以直接进行端到端的去雾。

专利名称：一种基于深度图的立体图像生成方法      申请号：2016108603311     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 针对传统平行双目立体视觉传输过程中，直接传输左视图和右视图信息量大，占用传输带宽资源多，传输效率低等问题。本发明公开了一种基于深度图的立体图像生成方法，首先采用形态学与双边滤波对深度图像进行预处理，减少深度图像中的空洞；然后根据双目平行立体成像系统的原理结合深度图和给出视点图还原出另一视点图像；最后对还原出的视图根据深度信息和原视图信息对空洞点进行填补，得到最终的左右视图立体图像对。比起传统方法中直接传输左视图和右视图，本发明中的深度图像的信息量要比普通视图小得多，深度图像的传输在速度和效率上都要更高，且占用传输带宽小，既能节约资源又能提高效率。

专利名称：基于红外结构光的多人图像实时提取与合成方法      申请号：2016108568958     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 本发明公开了一种基于红外结构光的多人图像实时提取与合成方法，通过红外结构光给目标图像增加了深度信息，利用深度信息检测目标的边界，能够实时将所有视频会议的参会者从各自的视频图像中提取出来，然后合成到一副图像中，从而增加参会者的信息获取，改善用户体验。本发明采用的装置简单，成本较低，算法复杂度小，可以实时处理视频图像，拥有很好的实用价值。

专利名称：一种柱面立体全景视频快速反变换方法      申请号：2016104884496     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 本发明公开了一种柱面立体全景视频快速反变换方法，首先由柱面图像与平面实景图像的几何关系得到简化的柱面投影公式，通过该公式计算出平面视图与柱面图之间的坐标对应关系，然后用数组矩阵存储其坐标对应关系，实现柱面图像到平面实景视图的快速变换，最后将该快速反变化方法用于双目立体柱面全景视频生成双目立体平面视频。本发明能提高计算速率，并大大减少计算量，可实现双目立体柱面全景图像的实时浏览。

专利名称：图像特征提取方法及其装置      申请号：2016100703966     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 本发明提供一种图像特征提取方法及其装置，能够对复杂图像进行关键轮廓特征线的像素点的处理，包括提取每个像素点的坐标值和计算转换为拉伸坐标值、再计算转换为其拉伸相对坐标值、确定拉伸相对坐标值的变形公差、按变形公差参数和“未过半舍，过半入”的取整规则进行取整以获取经变形公差精确后的像素点的取整拉伸相对坐标值等处理，丰富了对复杂图像特征信息的描述，利用本发明的技术方案所输出的经变形公差精确取整后的像素点的取整拉伸相对坐标值在不同图像间的匹配，能够有效提高相同或近似图像的匹配效果。

专利名称：一种基于深度循环卷积神经网络的端到端SLAM方法      申请号：2024117660248     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/24  
摘要： 本发明公开了一种基于深度循环卷积神经网络的端到端SLAM方法。该方法通过深度相机实时采集图像序列帧，并转化为设定的图像尺寸后输出；创建卷积神经网络模型，以接收并处理深度相机输出的图像序列帧，并输出提取出的特征点云坐标和描述子信息和相机位姿的信息，用于建立图像几何结构的拓扑信息；创建循环神经网络模型，以接收并处理深度相机输出的图像序列帧，并输出可信语义区域和可信度在设定第一阈值以上的物体级路标信息；创建具有语义信息的网格地图，本发明基于深度学习模型构建具有语义识别和感知的立体地图，在定位精度、地图构建精度、回环检测精度、系统效率和鲁棒性等参数指标上具有显著提升。

专利名称：一种图像中文本识别方法、装置及电子设备      申请号：2019113742267     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/24  
摘要： 本发明提供了一种图像中文本识别方法、装置和电子设备，方法包括以下步骤：获取包含文本的待处理图像；定位所述图像中的文本区域；标记所述文本区域的多个参考点，并获取所述参考点的坐标，所述参考点包括所述文本区域的多个边界点和多个中心轴点；根据所述参考点的坐标，对所述文本区域进行矫正，得到矫正区域；提取所述矫正区域的文本特征，对所述文本特征进行金字塔特征融合，获取融合特征；根据所述融合特征，识别所述文本区域包含的文字。根据上述步骤，本发明提供的图像中文本识别方法能够更准确地矫正图像，提高文字识别的准确性，此外还可减少处理时的参数量，提高处理效率。

专利名称：基于深度学习的文本检测训练方法及装置      申请号：2019113612367     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/24  
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的文本检测训练方法及装置。所述方法包括：获取训练图像集，训练图像集包括多张训练图像；对每张训练图像进行人工标注处理，以得到标注的四个原图边界像素值；对每张训练图像进行缩放处理，以得到对应的缩放图像；根据标注的四个原图边界像素值计算对应的缩放图像的四个缩放边界像素值，并获取标注的右边界区域像素集和标注的左边界区域像素集；根据缩放图像进行建模处理，以得到预测的右边界区域像素集和预测的左边界区域像素集；计算第一边界损失函数；不断重复上述建模处理和计算第一边界损失函数的过程，直至第一边界损失函数满足预设条件。本发明既可提高识别效率，又可提高识别准确率，最终提高用户检测效果。

专利名称：基于深度学习的卡证图像识别方法      申请号：2019111844815     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/24  
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的卡证图像识别方法，包括：获取待处理的卡证图像；采用深度学习的分类网络对所述卡证图像进行分类处理，获取所述卡证图像中的目标区域；对所述目标区域进行特征提取处理，获取所述目标区域的特征数据；对所述特征数据进行识别处理，获取识别信息。由于增加了分类处理，使得后续的特征提取处理以及识别处理仅是针对目标区域，无需对整个卡证图像上的信息进行识别，从而既可以减少识别所用的时间，提高识别速度，即提高识别效率；又可以免受背景花纹的干扰影响，减少漏识别和错识别，即提高识别准确率，最终大大提高识别效果。

专利名称：基于感知哈希算法的分布式视频压缩感知自适应分组方法      申请号：2017107503202     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/23  
摘要： 本发明公开了基于感知哈希算法的分布式视频压缩感知自适应分组方法，针对在分布式视频压缩感知系统中当视频序列变化剧烈或发生场景切换时，采用固定的图像分组将导致参考帧选择的不准确进而严重影响非关键帧的重构质量，如果非关键帧与相邻关键帧的重构质量相差过大，解码端将产生视频闪烁效应的问题，本发明首先利用感知哈希算法评估图像的时域相关性大小，并根据时域相关性大小将图像分级，然后进行自适应图像分组；在自适应图像分组基础上，采用一种新的帧采样率分配模型进一步提高总体重构质量。本发明在保持总采样率不变的前提下，有效降低了解码视频中视频闪烁程度，为分布式视频压缩感知系统进一步提高提高服务质量和用户体验提供了可能。

专利名称：一种基于快速霍夫变换的路口斑马线检测方法      申请号：2017102656930     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/23  
摘要： 本发明公开了一种基于快速霍夫变换的路口斑马线检测方法。该方法提出一种通过对公路图进行边缘检测，并把检测到的边缘进行快速霍夫变换，从而获取图像中存在的直线的方向和位置。通过进一步判断，得出在一定区域内直线的方向一致且直线数量超过一个阈值，则该区域判定为路口斑马线所在区域，进而能对车辆和行人做出预警。本发明具有稳定性强，准确率高的特点。

专利名称：一种基于图像梯度的眼球中心定位方法      申请号：2017102569504     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/23  
摘要： 本发明公开了一种基于图像梯度的眼球中心定位方法。该方法提出一种通过计算人眼区域图像的梯度值，构造并求解以梯度值和像素值为变量的目标函数的最优解，从而定位图像中眼球中心的坐标。本发明方法具有简单易于实现的特点，以几何数学为支撑具有较低的时间复杂度和较强的鲁棒性。

专利名称：基于精英差分演化的图像配准方法      申请号：2020106692463     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉   相似专利 发布日：2025/04/23  
摘要： 本发明公开了一种基于精英差分演化的图像配准方法。本发明应用精英差分演化算法来优化图像配准的参数。在精英差分演化算法中，首先用户输入参考图像和待配准图像，然后随机生成种群，并利用参考图像和待配准图像计算种群中每个个体的适应值，再选择出精英解集，计算精英解集中个体的组合权重以及生成基础个体，并执行基础个体导向的搜索策略来加快算法的收敛速度，提高数字图像配准的效率。