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当前查询到10条专利包含查询词 "钟南昌" ,搜索用时0.2216797秒!
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申请号:201310067964.3 公开号:CN103136788A 主分类号:G06T17/00(2006.01)I
申请人:重庆大学 申请日:2013.03.04 公开日:2013.06.05
摘要:本发明提出了一种三维血管分叉可视化重建方法,包括如下步骤:构造血管的血管树中间线,血管树中间线按管径大小组合构造为各条主分支,任一主分支与其他主分支相交的点为分叉点,每一个分叉点标识一个分叉区域;根据血管树中间线重建血管的自由管道表面,得到血管树的初步表面模型;根据血管树的表面模型,利用缺口边界配对方法重建三维血管分叉区域。本发明的三维血管分叉可视化重建方法利用缺口边界配对方法重建三维血管分叉区域,不仅能够高效地重建出与真实血管分叉在形态和体积上误差极小的表面模型,还能够降低分叉区域重建的复杂性和提高重建效率。
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申请号:201310201146.8 公开号:CN103310483A 主分类号:G06T17/00(2006.01)I
申请人:重庆大学 申请日:2013.05.27 公开日:2013.09.18
摘要:本发明提出了一种基于空洞区域三角剖分的血管分叉表面重建方法,包括如下步骤:构造血管骨架线管状表面;在分叉区域,一个分支上的任一截面的轮廓点如果处在其他分支等效柱体内侧,就把该点和与该点相连的边以及三角面删除;对分叉区域进行二维映射,把分叉区域等效地投影为二维平面拓扑图;利用基于空洞区域三角剖分法填补二维拓扑平面,重建血管分叉区域的表面;利用空洞区域三角剖分填补法重建整个血管树。本发明围绕血管分支原有拓扑走向和管道大小进行分支“互吃”、分叉二维映射、三角剖分以及填补三角空洞,保持了真实血管分叉的拓扑形态,重建模型准确,计算量小,鲁棒性强,重建效率高,重建出的血管模型具有完整的矢量性和可重构性。
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申请号:201410552528.X 公开号:CN104318557A 主分类号:
申请人:重庆大学 申请日:2014.10.17 公开日:2015.01.28
摘要:本发明提出了一种血管骨架线重构及精确管径计算方法,其包括如下步骤:对CT图像中的二值血管图像进行细化,形成初步的骨架线;对血管的骨架线进行单分支化,分离骨架线,形成独立血管段;对获得的单分支的血管骨架线进行检测,去除多余骨架线;对得到的所有的单分支骨架线进行平滑,得到精确的中心线;输出平滑后的血管骨架线。本发明的对初步骨架线进行单分支化,去除多余骨架线,从而对骨架进行平滑,获得的骨架点所在位置为血管中心,从而使血管模型更准确。
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申请号:201911230513.0 公开号:CN111080589A 主分类号:G06T7/00
摘要:【中文】本发明提供一种目标对象匹配方法、系统、设备及机器可读介质,通过获取一个或多个目标对象处于不同姿态时的一个或多个匹配区域;将所述一个或多个匹配区域仿射变换至参考对象中相对应的参考区域;确定目标对象与参考对象的匹配度。本发明基于自下而上的深姿态方法,能够直接检测整幅图像中所有人体的关键点,选取其中的一个或多个人体作为目标人体,再将连续帧图像中目标人体的姿态中的关键点仿射变换至另一个人体上,根据仿射变换后的结果计算目标人体与参考人体的匹配度;本发明不仅耗时短,而且在存在多个目标人体的条件下也能够计算目标人体与参考人体的匹配度。 【EN】The invention provides a target object matching method, a system, equipment and a machine readable medium, which are characterized in that one or more matching areas of one or more target objects in different postures are obtained; affine transforming the one or more matching regions to corresponding reference regions in a reference object; and determining the matching degree of the target object and the reference object. The method is based on a bottom-up deep pose method, and can directly detect key points of all human bodies in the whole image, select one or more human bodies as target human bodies, affine transform the key points in the poses of the target human bodies in the continuous frame images to another human body, and calculate the matching degree of the target human bodies and the reference human bodies according to the result after the affine transform; the method not only has short time consumption, but also can calculate the matching degree of the target human body and the reference human body under the condition that a plurality of target human bodies exist.
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申请号:201911230513.0 公开号:CN111080589A 主分类号:G06T7/00
摘要:【中文】本发明提供一种目标对象匹配方法、系统、设备及机器可读介质,通过获取一个或多个目标对象处于不同姿态时的一个或多个匹配区域;将所述一个或多个匹配区域仿射变换至参考对象中相对应的参考区域;确定目标对象与参考对象的匹配度。本发明基于自下而上的深姿态方法,能够直接检测整幅图像中所有人体的关键点,选取其中的一个或多个人体作为目标人体,再将连续帧图像中目标人体的姿态中的关键点仿射变换至另一个人体上,根据仿射变换后的结果计算目标人体与参考人体的匹配度;本发明不仅耗时短,而且在存在多个目标人体的条件下也能够计算目标人体与参考人体的匹配度。 【EN】The invention provides a target object matching method, a system, equipment and a machine readable medium, which are characterized in that one or more matching areas of one or more target objects in different postures are obtained; affine transforming the one or more matching regions to corresponding reference regions in a reference object; and determining the matching degree of the target object and the reference object. The method is based on a bottom-up deep pose method, and can directly detect key points of all human bodies in the whole image, select one or more human bodies as target human bodies, affine transform the key points in the poses of the target human bodies in the continuous frame images to another human body, and calculate the matching degree of the target human bodies and the reference human bodies according to the result after the affine transform; the method not only has short time consumption, but also can calculate the matching degree of the target human body and the reference human body under the condition that a plurality of target human bodies exist.
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申请号:202010945015.0 公开号:CN112051270A 主分类号:G01N21/88
申请人:广州云从人工智能技术有限公司 申请日:2020.09.10 公开日:2020.12.08
摘要:本发明提供一种输电线缺陷检测方法、系统、设备及介质,通过获取输电线巡检图像;使用一级缺陷检测模型检测输电线巡检图像中包含有目标器件的目标区域、以及对输电线巡检图像中除目标器件外的其他待检测器件进行缺陷检测,获取一级缺陷检测结果;使用二级缺陷检测模型对目标区域中的目标器件进行缺陷检测,获取二级缺陷检测结果;根据二级缺陷检测结果中存在缺陷的目标器件在目标区域的位置,将该位置变换为相对于在输电线巡检图像的位置;并与一级缺陷检测结果中存在缺陷的其他待检测器件在输电线巡检图像的位置进行结合后输出,完成对输电线的缺陷检测。本发明可以输电线进行缺陷检测,提高了输电线小尺寸缺陷器件的检测精度与召回率。
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申请号:202011069007.0 公开号:CN112200062A 主分类号:G06K9/00
申请人:广州云从人工智能技术有限公司 申请日:2020.09.30 公开日:2021.01.08
摘要:本发明提出一种基于神经网络的目标检测方法,包括:构建教师网络;通过样本图像集训练所述教师网络;构建学生网络,其中所述学生网络的参数量小于所述教师网络的参数量;在采用知识蒸馏提取所述教师网络训练获得的知识并迁移到所述学生网络的过程中,通过样本图像集对所述学生网络进行训练;通过训练后的学生网络,对输入的图像进行目标检测。本发明通过深度神经网络自动提取目标所需特征,避免了人工设计提取低层次抽象特征的问题。通过知识蒸馏,使得小网络在检测精度接近于大网络的同时保证了较高的检测速度,从而满足了目标检测中对于准确性和实时性的双重要求。
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申请号:202011107508.3 公开号:CN112200187A 主分类号:G06K9/32
申请人:广州云从凯风科技有限公司 申请日:2020.10.16 公开日:2021.01.08
摘要:本发明公开了一种目标检测方法,包括:获取待检测图像;将所述待检测图像输入至预先训练得到的基于轻量级卷积神经网络的目标检测模型,得到一个或多个目标检测框以及每个目标检测框对应的置信度;所述目标检测框用以标识待检测图像中检测到的一个或多个伪目标对象;确定置信度大于置信度阈值的目标检测框;根据置信度大于置信度阈值的目标检测框,确定所述待检测图像中的目标对象。本发明利用参数量、计算量较小的基于轻量级卷积神经网络的目标检测模型对待检测图像进行目标检测,减小了目标检测的计算量,提升了目标检测的速度。
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申请号:202011134859.3 公开号:CN112257581A 主分类号:G06K9/00
申请人:广州云从凯风科技有限公司 申请日:2020.10.21 公开日:2021.01.22
摘要:本发明公开了一种人脸检测方法,包括:获取待检测的人脸图像;利用基于神经网络的人脸质量属性模型对所述待检测的人脸图像进行人脸质量属性标记,得到带有人脸质量属性标记的人脸图像;利用基于神经网络的人脸检测模型对带有人脸质量属性标记的人脸图像进行人脸检测得到人脸参数。本发明将质量属性和人脸检测混合为单一的模型,即在人脸检测网络输出增加一个人脸质量属性的输出分支,这样同时完成检测和质量任务,并且资源消耗几乎没有增加。
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申请号:202011169824.3 公开号:CN112307936A 主分类号:G06K9/00
申请人:江苏云从曦和人工智能有限公司 申请日:2020.10.28 公开日:2021.02.02
摘要:本发明涉及安全监控中关于客流量分析的图像处理技术领域,具体提供一种基于头肩检测的客流量分析方法、系统及装置,旨在解决现有客流量监测方法准确性不足的问题。为此,本发明的方法包括下列步骤:对客流人群视频中每帧图像数据进行头肩检测;在每帧图像数据中确定感兴趣区域ROI并判断头肩检测框是否在所述ROI内;分析在所述ROI内的头肩检测框的特征信息,并将连续帧之间的在所述ROI内的头肩检测框的特征信息进行匹配,若匹配成功则确定进行匹配的头肩检测框属于同一目标,并输出其跟踪结果信息;根据跟踪结果信息进行客流统计。在采用上述方法的情况下,本发明提高了监控图像处理分析的效率和准确性,极大地提高了客流统计的效率和准确率。
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申请号:202011256707.0 公开号:CN112257659A 主分类号:G06K9/00
申请人:四川云从天府人工智能科技有限公司 申请日:2020.11.11 公开日:2021.01.22
发明人:钟南昌
摘要:本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及视频的检测跟踪方法及装置。旨在解决目前系统计算能力不够的技术问题。为此,根据本发明实施例的方法,可以在已有的Deeplearning检测网络结构上改造增加多连续多帧的同时检测;除了连续帧的所有目标位置输出之外,再引入分支支持帧与帧之间的人脸偏移量输出。这样,该网络既具备了位置的定位功能,又能输出帧与帧之间的同一个目标的偏移量,计算量大大减少。同时,因为该检测网络具备对视频3D序列空间语义的感知能力,输出的帧间偏移是非常鲁棒的,为全序列跟踪关联的提供基础。
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