公开(公告)号：CN116665020B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202310943802.5

申请日：2023-07-31

申请人： 国网浙江省电力有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司信息通信分公司

发明人： 陈祖歌 ,  王红凯 ,  闫云凤 ,  黄建平 ,  李乃一 ,  毛冬 ,  张烨华 ,  饶涵宇 ,  张辰

IPC分类号： G06V10/86 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774

摘要： 本发明提供了一种基于算子融合的图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取用户输入的模型参数，建立视觉模型，并对视觉模型进行解析，获取算子连接图；根据预设的融合规则和算子连接图，获取全部可能的算子融合策略；再根据预设的优化目标函数，对算子融合策略进行筛选；根据筛选后的算子融合策略执行算子融合操作，获取融合后的视觉模型；再获取待识别图像，并将待识别图像输入所述融合后的视觉模型，通过融合后的视觉模型，输出图像识别结果。本发明通过对算子融合策略的计算复杂度进行筛选，以快速且高效的方法确定全局最优的算子融合策略，避免了陷入局部最优解的同时，实现了视觉模型计算效率的提升。

公开(公告)号：CN117528857B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410014846.4

申请日：2024-01-05

申请人： 深圳市云睿福光电科技有限公司

发明人： 黄志华

IPC分类号： H05B45/10 ,  G06V10/86 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  H05B45/20 ,  H05B47/155 ,  H05B47/165

摘要： 本发明公开了基于人工智能的LED射灯智能配置方法、系统及介质，通过基于目标照明对象的图像数据，进行区域划分，得到多个灯光图像控制区域；对每个灯光图像控制区域进行灯光配置测试，得到色彩调控限制范围；获取目标照明对象的灯光效果需求信息并结合色彩调控限制范围进行灯光控制模拟，并形成第一射灯控制方案与第一模拟图像数据；根据所述第一模拟图像数据进行基于特征加权融合算法的区域图像融合，得到融合图像数据，根据所述融合图像数据，结合灯光效果需求信息进行评估与灯光调控分析，得到第二射灯控制方案。通过本发明，能够对目标对象进行灯光实时调整调优，让灯光适应环境，从而动态调节对象的照明效果，提高观看效果。

公开(公告)号：CN117765129A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311730747.8

申请日：2023-12-15

申请人： 科大讯飞股份有限公司

发明人： 张方明 ,  何山 ,  周良 ,  殷兵 ,  刘聪

IPC分类号： G06T11/60 ,  G06T9/00 ,  G06V10/86 ,  G06F40/106

摘要： 本申请实施例公开了一种文图生成方法、装置、设备及存储介质，先基于目标文本获得目标文本描述的目标实体在画面中的布局信息，然后基于布局信息以及目标文本生成符合目标文本描述内容的目标图像。本申请通过在基于目标文本生成图像时融入目标文本描述的目标实体在画面中的布局信息，避免生成的目标图像出现实体缺失或混淆的问题，从而提高文图生成效果。

公开(公告)号：CN117726908A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410173839.9

申请日：2024-02-07

申请人： 青岛海尔科技有限公司 ,  青岛海尔智能家电科技有限公司 ,  海尔优家智能科技(北京)有限公司

发明人： 田云龙 ,  苏明月 ,  牛丽 ,  郭义合 ,  张军

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/86

摘要： 本申请公开了一种图片生成模型的训练方法及装置、存储介质、电子装置，涉及智慧家庭技术领域，该方法包括：获取第一训练样本集合，其中，第一训练样本集合中的每个训练样本包括：样本图片，样本图片对应的描述信息；使用第一训练样本集合对通用图片生成模型进行训练，直到目标损失函数的取值满足预设的第一收敛条件，结束训练，将结束训练时的通用图片生成模型确定为目标图片生成模型；目标损失函数的取值由第一损失函数的取值和第二损失函数的取值共同确定，第一损失函数为通用图片生成模型的损失函数，第二损失函数的取值为根据样本图片和生成图片各自的对象属性特征确定的取值。上述技术方案，提高了通用图片生成模型的图片生成效果。

公开(公告)号：CN117475502B

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311813864.0

申请日：2023-12-27

申请人： 成都科瑞特电气自动化有限公司

发明人： 彭斌 ,  罗杰 ,  王进

IPC分类号： G06V40/18 ,  G06V40/16 ,  G06V10/86 ,  G06V10/26 ,  G06V10/56

摘要： 本发明提供了基于矿用的虹膜和人脸融合识别方法及系统，涉及虹膜和人脸融合识别技术领域，包括获取入井前目标对象的人脸图像和虹膜图像；提取预处理后的人脸图像中的第一特征数据，对虹膜图像处理结果进行特征提取和匹配得到第二特征数据；计算得到目标对象的人脸区域的平均温度信息；通过特征融合算法对第一特征数据和第二特征数据进行串联融合，利用降维算法和贝叶斯分类器对多模态特征进行学习，得到识别结果。本发明的有益效果为根据检测到虹膜、人体体温、人脸的图像实现智能切换，有效提高识别速率和识别精度。

公开(公告)号：CN116883686B

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202310920723.2

申请日：2023-07-26

申请人： 东方空间技术(山东)有限公司

发明人： 王健 ,  布向伟 ,  彭昊旻 ,  姚颂 ,  魏凯

IPC分类号： G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/86 ,  G06F17/15

摘要： 本发明公开了一种火箭回收子级空中识别与追踪方法、设备及存储介质，属于目标识别与追踪技术领域，本发明将KNN算法和SORT算法相结合，形成了混合优化算法，利用KNN算法计算样本之间的距离，准确识别火箭子级目标，为追踪提供可靠的起点。其次，利用SORT算法实时跟踪目标的运动轨迹。本发明能够有效地对火箭回收子级进行准确的识别和分类，提高目标识别的准确性和可靠性，并对火箭回收子级进行有效追踪。

公开(公告)号：CN117671460A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311693001.4

申请日：2023-12-05

申请人： 安徽工业大学

发明人： 袁志祥 ,  杜姝敏

IPC分类号： G06V10/86 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06V10/771 ,  G06V10/82 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2113 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于混合融合的跨模态图文情感分析方法，属于自然语言处理与计算机视觉技术领域，包括以下步骤：单模态的提取；跨模态特征融合；注意力机制及组合池化处理；局部到整体转化；决策融合与映射。本发明提出跨模态注意力机制的图文情感分析模型，先将两种模态的数据输入到全连接层中，将其映射到一个公共空间，使得模型减少冗余信息的影响之后，再通过模态交互获取具有图文相关联系程度的跨模态情感特征；通过注意力机制增强关键的情感特征，加强了特征融合的有效性；提出联合特征融合和决策融合的混合融合模型，捕捉不同模态的相关性，更加全面综合的利用信息，提高决策的准确率。

公开(公告)号：CN117636351A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311659093.4

申请日：2023-12-04

申请人： 华中科技大学

发明人： 刘禹良 ,  邓菱儿 ,  黄明鑫 ,  金连文 ,  白翔

IPC分类号： G06V20/70 ,  G06V10/86 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的单点生成多边形的场景文本表征方法，包括以下步骤：1.将场景文字图像输入点检测器获取文本中心点。2.引入锚点生成模块，利用文本识别置信度获取以文本中心点为中心的最优的锚点。3.引入多边形生成模块，利用文本识别损失从最优锚点获取粗略的文本边界点。4.引入多边形校正模块，利用识别注意力图在水平方向上精细地校正边界点，获得进一步贴近文本的多边形框。本方法提出了一个简单而有效的模型，利用多粒度识别信息将点演化为多边形，并且提出的模型只需要单点注释和合成识别数据，没有带来任何额外的标注成本。

公开(公告)号：CN117635897A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202410113465.1

申请日：2024-01-26

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 杨司琪 ,  杨泽军

IPC分类号： G06T19/20 ,  G06T7/73 ,  G06T19/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/86 ,  G06V40/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本申请公开了一种三维对象的姿态补全方法、装置、设备、存储介质及产品，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取三维对象的三维残缺姿态数据，三维残缺姿态数据包括三维对象的已知关节点的三维关节点数据，三维残缺姿态数据中缺少三维对象的缺失关节点的三维关节点数据；调用文生图模型，根据三维残缺姿态数据和姿态描述文本生成三维对象的二维生成图像；姿态描述文本用于描述三维残缺姿态数据的当前姿态；对二维生成图像进行关节点识别，得到三维对象的缺失关节点的三维关节点数据；根据缺失关节点的三维关节点数据补全三维残缺姿态数据，得到三维对象的三维补全姿态数据。该方法可以快捷补全三维对象姿态数据中的缺失关节点。

公开(公告)号：CN117557546A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311657386.9

申请日：2023-12-05

申请人： 西南林业大学

发明人： 李园 ,  何雨晨 ,  郑圣龙 ,  李春苹 ,  赵文政 ,  王玮 ,  田竹 ,  毛聪 ,  解林坤 ,  周晓剑 ,  高伟 ,  邱坚 ,  万辉

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/12 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/86 ,  G06N3/048

摘要： 本发明涉及人工智能生成原木锯解图方法领域，尤其涉及一种原木端裂检测方法及弦面平衡下锯的优化方法；技术问题：在对裂纹缺陷原木进行锯解时，现在工厂现有的缺陷原木锯解方法主要依靠人工主观判断，甚至忽视原木的端面开裂缺陷；这种方法无疑浪费了大量的人力资源，且浪费大量的木材资源；技术方案：一种原木端裂检测方法及弦面平衡下锯的优化方法，包括有设计并搭建Unet网络模型和构建基于分割模型的输出作为输入的锯解模型；本发明通过Unet卷积神经网络以及Opencv图像处理技术，无需消耗大量人力资源，只需要图像采集设备和具备Gpu的计算机即可实现自动化的裂纹缺陷原木弦面平衡下锯优化方法，获得了约7％的出材率提升，有效的提高了资源利用效率。