一种图像特征提取及描述符获取方法包括如下步骤：步骤A：提取待处理图片的有效区域图像及像素点颜色值数据并进行色块分割，获取有效区域图像的图像数据；步骤B：对有效区域图像进行多等份细分，获得有效区域图像的细分区域；步骤C：对所述细分区域进行连通域确认、线段识别和线长计量，以获取所述细分区域的图像特征数据；步骤D：对所述细分区域的图像特征数据进行统计、组合处理，以获取图像特征描述符。采用图像特征描述符来描述图像特征，能有效解决相同或近似图像的共同性特征和区分性特征描述的稳定性问题，弥补传统图像特征提取技术方法可能会造成图像检索中相同或近似图像的漏检缺陷，提高图像识别检索中相同或近似图像的匹配效果。
📄 2021108759640
📂 G06T7_00
👤 徐庆, 面谷图像技术(佛山)研究中心, 佛山市国方识别科技有限公司
📅 2021-07-30
本发明公开了基于多频特征提取的小样本金属表面缺陷分割方法、系统，接收支撑集图像与查询集图像后，通过固定卷积核组执行多尺度频带分解与递归分解，构建支撑集与查询集的多频带特征集合；基于支撑集多频带特征集合生成频带原型表征并计算动态重要性权重向量，对查询集多频带特征集合进行加权融合，生成任务感知优化查询集特征；通过可学习变换核提取支撑集与查询集的本质低频特征并计算频带对齐蒸馏损失；将任务感知优化查询集特征输入分割解码器生成预测图并计算分割损失；通过最小化总损失联合优化参数可学习的变换核及分割解码器的参数。本发明实现了任务感知的频带动态聚焦与知识迁移，提升了小样本下金属缺陷分割的精度与鲁棒性。
📄 2026104105096
📂 G06T7_00
👤 龙岩学院
📅 2026-03-31
本发明涉及无损检测技术领域，尤其涉及一种基于VMD‑KF的道岔轨头损伤振动特征提取方法，包括：借助轨头与道岔的接头处的冲击，初步选取存在多处冲击的信号段用于分析；基于VMD得到冲击振动的平稳化本征模函数IMF分量，从低阶IMF分量中提取轮对信息确定列车速度，估计损伤信号的分布范围；基于KF，从包含冲击振动的高阶IMF分量中提取损伤导致的振动信号；最后，基于希尔伯特黄变换HTT提取损伤振动信号的特征。本发明用以监测和分析道岔区间振动特性，对保证轮对和道岔结构完整性具有重要意义；解决了常规方法对非平稳振动信号处理时难以提取和分析的问题。
📄 2024100372116
📂 G06F18_2131
👤 南通大学
📅 2024-01-10
一种用于立体匹配的特征提取方法，将经过校正的、尺寸为W*H*C的原始图像输入到特征提取网络中；通过预处理模块和Resnet提取多个特征图；通过最大值池化操作，对提取到的多个特征图进行不同大小的最大值池化，构建特征金字塔；利用堆叠结构进行特征融合并压缩金字塔尺度范围，得到下一个金字塔，经过多次压缩，直至输出单一的尺度特征。对输出的单一的尺度特征，进行3*3的卷积；通过跳跃连接，将Resnet最后一层特征输出与特征输出在通道维度上进行拼接，然后通过3*3卷积与1*1卷积，构造特征体。本发明能够被用来提取足够的丰富特征，适用于深度立体匹配网络的特征输入。
📄 202010693071X
📂 G06K9_46
👤 三峡大学
📅 2020-07-17
本发明公开了一种基于XGBoost特征提取的压缩机故障诊断方法。首先，根据故障数据与故障类型自定义XGBoost算法的损失函数，迭代构建故障分裂树；其次，提取样本在故障树中的叶子结点位置索引向量并进行特征编码重构，得到隐含故障信息的智能化表征；然后，基于该表征矩阵，使用SVM、神经网络算法分别建立故障预测模型，实现多故障模式的预测诊断。这种方法的特点是，能够充分挖掘数据中隐含故障特征信息，使故障诊断预测的精度更高。
📄 2019101004661
📂 G06F18_2113
👤 浙江工业大学
📅 2019-01-31
一种基于高斯混合模型的工件三维重建方法，包括：步骤1，多视角点云数据采集、点云预处理、点云配准、曲面重建；步骤2，使用深度相机采集点云数据，并利用旋转平台获得工件的多视角信息；步骤3，然后对采集的数据进行目标提取等点云预处理工作；步骤4，在此基础上，对工件点云进行配准，建立全视角的点云模型并对该模型进行曲面重建，重建出接近于实物的三维模型。本发明的优点是实现简单，重建速度较快。
📄 2021105357602
📂 G06T17_20
👤 浙江工业大学
📅 2021-05-17
本发明涉及一种基于扩展离散模态分解的三维表面形貌特征提取方法，获取零件表面形貌的点云数据，预处理后生成表面模型，并设置力学参数；将表面模型投影至不同的模态基，生成多个离散模态，分别计算各个离散模态的波长；根据国标设置截止波长，将各个波长范围划分至表面形貌特征中的一种，对相同组的离散模态合并得到零件的表面形貌特征。本发明的方法实现了三维工程表面形貌特征的提取，并克服了传统表面滤波方法中由于末端数值的缺失，表面边界和孔洞处发生卷积畸变，造成数值失真的问题。
📄 2022103644471
📂 G06V10_44
👤 浙江工业大学
📅 2022-04-08
自动删除基于图像的三维重建冗余点方法，能够在全自动删除点云中存在的冗余点的同时保留待重建物体的主体点云，包括以下步骤：首先，利用三维重投影方法计算出三维点在图像集中的平均可见概率，然后将可见概率较低的误差点去除；接着，提出一种基于空间剖分的扩散聚类方法获取主体三维点云，去除与主体不连通的背景冗余点，最终得到去除大量冗余点的点云数据，方便用于后续的重建工作。本发明的优点是能够在全自动的删除点云中大量冗余点的同时保留待重建物体的主体点云数据，速度快，且不需要任何预处理和人工交互，弥补了市场上对于文物三维重建工具的不足。
📄 2019102872905
📂 G06T17_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-04-11
一种显著边缘特征提取模块引导网络的肠道疾病分割方法，首先输入数据集，骨干网络Res2net提取特征，然后采用不同核大小的GCN模块进行多尺度上下文信息的提取，再利用边界细化模块提高物体边界的划分性能，对特征进行进一步的提取；利用第二层侧边输出特征生成边缘信息，再利用三个融合的高层语义信息抑制边缘信息中的噪声，将mask图生成边缘图对生成的显著边缘特征进行显著边缘监督，形成最终的显著边缘特征提取模块；最后将显著边缘特征提取模块中生成的边缘信息与各层侧边输出信息共同输入RAS模块中，训练模型得到训练参数，利用训练参数进行测试得到最终的结果。本发明改善了胃肠道中息肉分割定位不准确和边界模糊的问题。
📄 2020115374135
📂 G06T7_12
👤 浙江工业大学
📅 2020-12-23
基于振动信号相关性分析的旋转机械故障特征提取方法，首先在旋转机械设备上采集振动信号，并从中选取一段参考子信号；然后令参考子信号从振动信号的初始时间开始，沿时间轴方向逐点平移，不断地从振动信号中遮掩一段子信号，同时计算参考子信号与遮掩子信号之间的相关系数；平移结束后获得相关系数序列；最后从相关系数序列的频谱中提取故障特征频率。本发明简单易行，相关系数序列获取过程中自适应于原始振动信号本身的特征，可以直观展现旋转机械设备故障特征的变化规律，并且从相关系数序列的频谱中能够有效方便地提取出故障特征频率，用于旋转机械设备的故障诊断。
📄 201910174733X
📂 G06F18_10
👤 浙江工业大学之江学院
📅 2019-03-08
一种基于Kinect和双目视觉的脚型三维重建与测量方法，包括如下步骤：步骤S1，从不同角度拍摄人体脚型，获得多幅不同的脚型图像和脚型的深度图像；步骤S2，进行深度图像到三维坐标的转换；步骤S3，将获得的不同方向的双目图像先进行特征匹配，通过双目相机系统求得正确匹配特征点的三维坐标；步骤S4，将不同视图的双目图像正确匹配的特征点利用ICP算法求得其最佳的旋转平移矩阵；步骤S5，利用步骤S4中求得的参数将Kinect传感器获得的三维点云进行点云拼接；步骤S6，对步骤S5中拼接好的三维点云，进行曲面重建和渲染，最后得到脚的三维模型，对重建后的脚模型进行特征参数的测量和提取。本发明方法硬件成本低，操作简单，并具有准确快速的优点。
📄 2017109619294
📂 G06T17_00
👤 浙江工业大学
📅 2017-10-16
本发明公开了一种基于多尺度特征提取的群体行为识别方法，对采集的传感器数据进行预处理，预处理后的传感器数据通过多尺度特征提取模块得到个体精炼特征，然后将个体精炼特征输入交互关系提取模块捕获个体间的交互关系，得到精炼特征向量；最后通过子群基数预测模块提取精炼特征向量中的子群数量，并构建精炼特征向量的特征邻接矩阵，输入到图谱聚类模块中进行子群划分，并生成子群的全局特征，然后通过群体行为分类器得到识别结果。本发明对传感器数据的个体特征和关系特征进行挖掘和提取，增强了模型的泛化能力，提高了群体行为识别的鲁棒性和准确性，实现了模型对群体行为的有效识别。
📄 2025101181924
📂 G06V40_20
👤 浙江工业大学
📅 2025-01-24
柿子坊 · 知识产权运营
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