本发明公开了一种基于双曲空间的AI生成图像动态取证方法及系统，包括：提取待取证图像的多尺度特征并嵌入双曲空间，获得双曲嵌入锚点；通过计算该锚点与真实图像原型之间的畸变度和惩罚值，生成第一取证判定结果。其次，当初步结果处于模糊区间时，系统动态触发跨模态取证核验链路，结合物理几何与语义逻辑常识进行深度比对，得出最终判定结论。最后，若确认为AI生成图像，系统将通过切空间检索精准锁定候选生成引擎，并利用代理网络追溯训练数据贡献排序，最终输出防篡改的结构化取证报告链。本发明利用双曲空间特性有效放大了高逼真AI图像的隐蔽伪影，在实现高精度鉴别与系统算力动态平衡的同时，提供了完整的引擎溯源与数据归因能力。
📄 2026105438481
📂 G06V20_00
👤 南京信息工程大学
📅 2026-04-23
本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于渐变和突变的室外变化监测方法，针对具有空间‑时序多维度的数据中进行室外变化监测，利用基于窗口耦合注意力机制的时态交互式图像对编码器提取双时态突变特征；通过时序上的插值模拟变化时序演变以捕获图像序列中的渐变特征；最后以简单的编码器操作完成多尺度特征的融合，提高模型对变化区域的关注从而精准地监测室外变化目标。
📄 2023115380017
📂 G06V20_00
👤 浙江工业大学
📅 2023-11-17
本发明公开了一种卷积神经网络中loss函数实现方法，涉及神经网络技术领域。本发明包括步骤一：设计网络模型结构，引入三通道灰度图像，对输入图像数据进行均方差归一化预处理；步骤二：设计下采样部分遵循卷积网络的代表性架构，提取的特征由内容感知重组上采样的解码器处理，重组特征图的语义信息。本发明通过设置网络模型结构,实现了在非约束的低光照自然场景中,准确识别出人物目标以及对目标进行准确的分割，对于混合噪声非常严重的单个帧，通过卷积神经网络中loss函数处理也能获得令人满意的结果，且本发明能实时，准确的对自然场景中低光照，多光源光照，摄像机噪声严重，运动模糊现象中的图像中的目标进行识别。
📄 2022101556851
📂 G06V20_00
👤 浙江工业大学之江学院
📅 2022-02-21
本发明公开了一种基于改进YOLOv8的图像目标检测方法及系统，本发明将待检测的图像输入训练好的目标检测网络，得到检测的目标；其中，所述目标检测网络将YOLOv8的骨干网中所有C2f模块全部替换为新型循环视觉模块；其中，所述新型循环视觉模块包括依次连接的卷积子模块、局部自注意力子模块、第一多层感知机子模块、全局自注意子模块、第二多层感知机子模块和特征金字塔多尺度融合子模块，每一子模块的输出还通过残差连接下一子模块。本发明效率更高。
📄 2023108926515
📂 G06V20_00
👤 淮安大学
📅 2023-07-20
本发明公开一种基于最大树和图信号处理的电力线检测方法及系统，获取原始图像数据；根据原始图像数据的RGB通道的数值规律，构建颜色滤波器，所述颜色滤波器用于保留灰度像素；将所述原始图像数据输入到颜色滤波器得到灰度图像；构建Maxtree模型，设置Maxtree模型的节点属性信号，并根据Maxtree模型分割将电力线和背景噪声得到电力线图像数据；通过图信号处理得到电力线的直线方程。本方法利用了Maxtree的独特结构结合图信号处理方法来实现电力线检测，以及电力线与背景噪声的色彩差异滤除噪声，提高了算法效率，减少了内存损耗。基本解决了误检的情况，从而减少了电力线的漏检。
📄 2023110797264
📂 G06V20_00
👤 电子科技大学长三角研究院(湖州)
📅 2023-08-25
本申请涉及一种针对生物纹理特征识别算法安全性测试的重构方法及其应用，通过图像重构模型生成高品质的重构图像，将所述重构图像用于进行重构攻击，依据四种攻击场景对生物识别算法的安全性和隐私性进行充分评估。所述图像重构模型在生成器中设置有Dropout2D层，通过对抗损失、像素损失、结构损失和纹理损失构建图像重构模型的目标函数，采用双重复用训练策略进行两个阶段的训练。本发明能够在只有少量数据的情况下重构出十分接近于原始图像的重构图像，且能够匹配各种生物特征识别方法，具有普适性，同时能够对生物特征识别算法的安全性和隐私性进行评估，为选择安全的生物特征模板和可靠的生物特征识别算法提供可靠依据。
📄 2023110432848
📂 G06V20_00
👤 南昌航空大学
📅 2023-08-18
本发明公开了一种用于指针式压力表自动读数的图像处理方法，该方法具体步骤如下：首先对事先采集的指针式压力表图像进行二值化处理，通过霍夫变换检测与刻度线相连的圆弧获取感兴趣区域图像；在感兴趣区域图像中根据刻度线的几何特征筛选出长、短刻度线的长度，构建不同的掩膜图像获取刻度线局部与局部指针的图像；将图像进行极坐标变换，获取变换后图像中的刻度线中心横坐标与指针中心横坐标，逐一比对找到指针最邻近的两条刻度线的中心横坐标并计算得到指针式压力表压力读数。该方法可以替代人工对指针式压力表示值进行自动读取，提高了读数精度和读数效率。
📄 2022105544355
📂 G06V20_00
👤 中国计量大学
📅 2022-05-19
本发明涉及基于离散小波变换的人脸深度伪造主动防御方法及装置，涉及图像处理技术领域，方法包括：利用深度伪造模型对原始和含扰动图像做属性编辑，计算两者之间的均方误差损失和结构相似性损失，赋予不同权重后融合为总损失函数；基于损失函数反向传播获取梯度信息，确定扰动施加的最优方向，形成中间扰动值；通过离散小波变换将低频和高频分量被嵌入到含扰动图像相应分量中，再通过逆离散小波变换重建图像；检查是否达到迭代次数，若否，则引入JPEG噪声层继续迭代调整扰动；若是，则输出最终含有不可见扰动信息的人脸图像。本发明充分利用在小波域的鲁棒性，在保证扰动不可见的前提下，提升扰动对JPEG压缩的抵御能力。
📄 2024119848228
📂 G06V20_00
👤 华侨大学
📅 2024-12-31
本发明涉及一种基于机器学习的图像中心线结构提取方法,属于图像处理技术领域,本发明将中心线检测问题视为一个回归问题,提出了一种基于可分离滤波器的近似方案,通过将一个全秩滤波器组表示为可分离滤波器组的线性组合,可以大大减少计算时间,而没有显著的性能损失。通过在一个标记好中心线的数据集上进行训练,从而获得中心线提取模型。我们的模型训练不依赖于庞大的训练数据,通常是小批量训练数据即可,模型的训练时间相对于常见的深度学习方法有显著的缩短。对于相同的任务,我们的方法明显比以前的方法更加准确和高效。
📄 2022107807463
📂 G06V20_00
👤 西安科赛能源科技有限公司
📅 2022-07-04
已申报项目
本发明属于禁飞空域无人机技术领域，具体涉及一种禁飞空域无人机检测方法。本发明对禁飞空域的无人机实施实时和准确的无人机检测，目的通过对无人机飞行检测，使“黑飞”无人机被有效的减少。同时，也可以实现更快更准的发现空域飞行的无人机，更快的实施无人机反制措施，尽量减少无人机“黑飞”带来的损失和降低无人机带来安全事故概率。本发明检测出来的结果既能检测到小无人机目标，并且准确识别目标是什么和目标的大致位置，并且使得算法能够达到实时的能力。为及时处理无人机的“黑飞”带来可观的反应时间。
📄 2019107822160
📂 G06V20_00
👤 电子科技大学,四川农业大学
📅 2019-08-23
本发明公开了一种基于深度学习的场景识别方法和系统，采用多尺度卷积神经网络，所述多尺度卷积神经网络包括对输入的场景图像进行多尺度化处理的多尺度层，所述方法包括：设置分辨率级别，所述分辨率级别将分辨率范围与图像处理参数进行关联，所述图像处理参数包括场景图像输入所述多尺度卷积神经网络的次数和多尺度化处理的尺度值；获取所述场景图像的图像分辨率；根据图像分辨率对应的分辨率范围，按照所述图像处理参数对所述场景图像进行后续处理。本发明将场景图像的分辨率作为其对多尺度卷积神经网络进行训练的影响权值，也就是说，越清晰的场景图像可以使得多尺度卷积神经网络训练后的准确率更高。
📄 2020101427457
📂 G06V20_00
👤 电子科技大学
📅 2020-03-04
本发明公开了一种基于边缘细化的伪装物体检测方法，首先，利用各类伪装物体的原始图像来构建伪装物体图像数据集，然后构建伪装物体检测网络，接着使用伪装物体图像数据集对构建的伪装物体检测网络进行迭代训练，该伪装物体检测网络将伪装物体检测任务分成两个阶段，第一阶段负责伪装物体检测，第二阶段负责细化伪装物体边缘；最后，以待预测的伪装物体原始图像作为训练完成后的伪装物体检测网络模型的输入，利用该伪装物体检测网络模型输出对应的有区分出图像背景和伪装物体的伪装图。本发明不仅能准确定位伪装物体，而且能保证伪装物体边缘的清晰，有效提高了伪装物体图像整体的检测精度。
📄 2021106912773
📂 G06V20_00
👤 深圳市凌晨知识产权运营有限公司
📅 2021-06-22
柿子坊 · 知识产权运营
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