-
公开(公告)号：CN118658602A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411151550.3
申请日：2024-08-21
申请人： 江苏爱星信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了医学影像设备日志数据智能化分析预警方法，涉及数据处理处理技术领域，该方法包括：提取医学影像设备运行状态记录数据；根据医学影像设备日志数据，提取医学记录影像；获得第一医学影像质量指标赋值结果；对医学影像质量指标进行特征检测，获得第二医学影像质量指标赋值结果；对医学记录影像进行质量评分，获得质量评分值；当质量评分值小于或等于质量评分阈值，生成第一医学影像设备预警信息。解决了现有医学影像设备日志数据分析预警存在的局限于对电路和机械部件的线性异常进行监测，进而导致无法自动识别医学影像非线性异常的技术问题，达到了提高医学影像设备的自检能力以及分析预警准确度的技术效果。
-
公开(公告)号：CN118658048A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410515057.9
申请日：2024-04-26
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06V10/98 , G06N3/0499 , G06T9/00 , G06F40/126 , G06V10/74
摘要： 本发明公开了一种面向图像生成的多维度偏好预测方法、系统及介质，本发明方法包括将由提示词、基于提示词生成的图像构成的提示词‑图像数据对输入预先训练好的多维度偏好预测模型得到对应的多维度偏好预测结果，所述多维度偏好预测模型包括多模态特征编码模块和多层感知机，所述多模态特征编码模块用于对提示词‑图像数据对进行多模态特征编码，所述多层感知机用于基于多模态特征编码结果得到对应的多维度偏好预测结果。本发明旨在针对图像生成技术生成的图像实现多维度的度量以精确地度量所生成图像的好坏，解决图像生成领域面临的生成图像质量难以评估的问题。
-
公开(公告)号：CN118470071B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410918075.1
申请日：2024-07-10
申请人： 大连展航科技有限公司
摘要： 本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种通网智能视觉监控跟踪方法及系统。该方法包括：获取夜晚监控灰度图像，确定质量评价参数；根据对比图像与待测图像的质量评价参数和灰度差异，确定像素变化程度；根据待测图像与对比图像的像素变化程度、目标点的局部灰度分布，以及分析图像中的灰度分布，确定变化特征程度；根据变化特征程度将待测图像划分为目标区域；确定目标区域的移动分析系数；根据所有目标区域移动分析系数对待测图像进行图像增强，得到增强图像；根据所有帧的增强图像实现移动目标的监控跟踪。本发明能够有效提升移动物体的识别清晰度，增强监控跟踪效果。
-
公开(公告)号：CN118629066A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411103151.X
申请日：2024-08-13
申请人： 北京联讯星烨科技有限公司
IPC分类号： G06V30/422 , G06V10/82 , G06V10/98 , G06V30/26
摘要： 本发明涉及图纸识别与检验技术领域，尤其涉及基于深度学习的工程图纸识别与自动化检验系统，该系统包括完整条件限定模块，其用以根据图纸信息确定图纸对应的完整性条件；图纸完整性检验模块，根据所述图纸对应的完整性条件判定图纸是否完整；校验条件限定模块，其用以根据图纸信息确定对应的校验条件；图纸关联模块，用以根据图纸信息确定工程图纸的关联图纸，并确定关联图纸的关联级别，还用以根据关联级别确定工程图纸的一致性内容；图纸校验模块，用以根据待校验图纸的完整性条件判定结果确定是否将所述一致性内容用于补充图纸内容；通过提高对图纸信息分析的精准性进而提高工程图纸识别与检验的准确率。
-
公开(公告)号：CN117809161B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311745625.6
申请日：2023-12-19
申请人： 航天天目(重庆)卫星科技有限公司
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于多源数据的掩星折射率廓线数据质量评估系统，该系统获取掩星折射率廓线数据集和对照折射率廓线数据集，在掩星折射率廓线数据集中，获取数据点之间的修正距离，从而得到每个数据点的邻域权重，由此获取每个数据点的邻域大小序列，从而得到每个数据点的局部离群因子值，以此筛选出若干个可信点，在对照折射率廓线数据集中，根据可信点与其同一三维坐标上的数据点的折射率差异，得到掩星折射率廓线数据集的质量评估值。本发明通过调整数据点之间的距离和自适应邻域大小，准确的检测出可信的数据点，使用可信点计算质量评估值，从而提高了掩星折射率廓线数据质量评估结果的可信度。
-
公开(公告)号：CN118608738A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410629110.8
申请日：2024-05-21
申请人： 山东浪潮超高清智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/10 , G06V10/141 , G06V10/98 , G06V10/82 , G06N3/092 , G06N3/0985 , H04N23/695 , H04N23/70 , H04N23/67 , H04N23/80
摘要： 本发明涉及图片采集技术领域，具体涉及一种移动机器人用基于增强学习的交互式图片采集方法，包括以下步骤：S1、构建增强学习算法模型：S2、数据收集与处理；S3、模型训练；S4、交互式图片采集：S5、结果输出。本发明能够根据实时环境和用户反馈智能调整采集参数，提高采集效率和准确性；通过增强学习算法的训练，模型能够自动学习到最优的采集策略，降低了人工干预的需求；具有广泛的应用前景，可适用于不同场景和用户需求下的图片采集任务。
-
公开(公告)号：CN118570619A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410686429.4
申请日：2024-05-30
申请人： 南京师范大学
IPC分类号： G06V10/98 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/082 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度深度元学习的水下图像质量评价方法，包括：计算得到水下图像的梯度增强图，对水下图像、梯度增强图像进行预处理；搭建基于EfficientNetV2‑S的多路神经网络，多路神经网络由信息感知模块、信息融合模块和质量预测模块组成；对预处理得到的两种图像根据失真类型进行分类，每类失真图像按比例随机划分为支持集和查询集；对支持集和查询集进行训练，学习图像质量评价先验知识；将图像质量评价先验知识导入到多路神经网络中，训练出水下图像质量评价模型，预测出水下图像的质量分数。本发明能够准确对水下图像的质量进行评价，并且快速适应未知场景和失真类型，具有准确率高、稳定性强泛化性好的优势。
-
公开(公告)号：CN116958793B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202310907181.5
申请日：2023-07-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于光照条件评估充电机器人视觉识别的装置、方法及可读介质，装置包括：光源组件、识别构件及充电组件，充电组件上设置有至少一个充电口，光源组件与充电组件相向设置，提供发光强度变化的光源，使充电口处于预设光照度范围；识别构件设置在光源组件与充电组件之间，背向光源组件，与充电组件相向设置，识别构件可绕充电组件进行周向运动；识别构件用于采集并解析含充电组件中充电口的图像，以识别充电组件中充电口的位置信息。本发明给出的方案能评估光照强度对充电机器人视觉系统干扰，更好的应用于充电机器人视觉识别系统的改进和升级，提升视觉识别系统的环境可靠性。
-
公开(公告)号：CN118506392A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410736210.0
申请日：2024-06-07
申请人： 武汉市中心工程检测有限公司
IPC分类号： G06V30/422 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V30/19 , G06V10/98 , G06V30/26
摘要： 本发明公开了一种建筑图像智能采样区域统计系统，具体统计流程包括对建筑图像进行边缘提取并对图像进行分割和筛选，识别建筑图像中的文字并利用上述文字对对应的建筑图像进行命名，计算建筑图像的面积，对房间进行分类并给出采样房间及采样点的总数量以及通过随机算法给出待采样的房间的名称以及采样点的个数等五个步骤，该建筑图像智能采样区域统计系统将采样前期准备工作等一系列主要靠人工来完成的过程，转化成了主体由计算机完成，极大的提高了准备过程的效率以及能显著的降低了采样人员的工作量，避免出现错误，从而提高了精确度，并且，还可通过人机交互界面来对实现过程进行纠偏，使结果更准确，系统稳定性更强。
-
公开(公告)号：CN118506168A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410954584.X
申请日：2024-07-17
申请人： 华侨大学 , 杭州电子科技大学 , 厦门亿联网络技术股份有限公司
IPC分类号： G06V10/98 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/13 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40
摘要： 本发明公开一种基于多重特征网络的沉浸式视频质量评价方法及装置，涉及图像处理领域，包括：在沉浸式视频质量评价模型中，通过视频预处理网络对待评价的沉浸式视频包含的多个视点的纹理视频和深度视频进行视点筛选，得到筛选后视点的纹理视频和深度视频，通过时空特征提取网络对筛选后视点的纹理视频和深度视频进行特征提取并计算得到对应视点的纹理视频的质量分数和深度视频的质量分数；通过权重计算网络计算得到筛选后视点的时空轨迹权重，将筛选后视点的时空轨迹权重与对应视点的纹理视频的质量分数和深度视频的质量分数输入质量分数计算模块计算得到沉浸式视频的质量分数。本发明解决现有沉浸式视频质量评价算法效果较差的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
989 条记录 (耗时 0.021 秒)
