专利标题 公开号/公告号 公开日期 摘要 专利状态
安检图像转换方法、系统、设备及存储介质 CN202411152157.6 2024-11-19 本发明公开了安检图像转换方法、系统、设备及存储介质，安检图像转换方法包括计算第一标准颜色值和第二标准颜色值，根据第一标准颜色值对第一X光图像集进行筛选，根据第二标准颜色值对第二X光图像集进行筛选，根据第三X光图像集和第四X光图像集计算像素转换尺寸；根据像素转换尺寸得到第二待转换X光图像和第七X光图像集；根据像素转换尺寸对第六X光图像集进行尺寸转换，得到第八X光图像集；将第七X光图像集和第八X光图像集输入初始颜色转换模型进行训练，得到训练好的颜色转换模型；将第二待转换X光图像输入训练好的颜色转换模型，得到颜色转换模型输出的模拟第二安检机生成的转化后X光图像，提高了图像转换的精准度。 授权
一种物品检测方法、系统、安检机及存储介质 CN202411152152.3 2024-11-19 本申请实施例公开了一种物品检测方法、系统、安检机及存储介质，涉及图像处理技术领域，方法应用于类脑芯片，包括：通过类脑芯片获取目标图像及其对应的图像标识，其中，目标图像为多张待检测图像中的任一张图像，每张待检测图像均按获取时间的先后顺序分配一个图像标识。基于部署在类脑芯片中的目标检测模型，确定目标图像中的目标物品及其对应的物品标识和位置信息。在确定全部待检测图像中的各目标物品及其对应的物品标识和位置信息的情形下，根据全部待检测图像的图像标识、物品标识和位置信息确定各目标物品的移动轨迹，基于类脑芯片检测，能够提高物品的检测准确率和检测效率。 授权
一种X光安检底层数据的抗干扰物品识别方法和装置 CN202411152151.9 2024-11-22 本申请涉及了一种X光安检底层数据的抗干扰物品识别方法和装置，本方法是选取第一安检设备的底层数据搭建标准数据分布，然后构建起标准数据分布与第二安检设备的数据分布之间的映射关系，当第二安检设备检测到待检测物品的相关X光图像时，能够根据映射关系，转换成能够符合标准数据分布的目标X光图像，进而能够被标准数据所训练的目标检测模型所检测，能够避免因不同型号安检机的X光图像的差异造成的干扰，提高安检效率和准确性。 授权
一种三维重建方法、系统、安检机及存储介质 CN202411144818.0 - 本申请实施例公开了一种三维重建方法、系统、安检机及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：根据第一监测图像和第二监测图像确定待处理图像；确定待处理图像的第一中间特征序列和第二中间特征序列；对第一中间特征序列和第二中间特征序列进行注意力融合处理，得到第三中间特征序列；将第一中间特征序列和第三中间特征序列输入预设编码器，得到预设编码器输出的第一目标特征序列；在根据第二目标特征序列确定目标三维点云数据的情形下，根据目标三维点云数据完成三维重建。在整个三维重建过程中，无需传统的三维重建方法中提取特征点、特征点匹配、点云三角化等实现过程，提高了三维重建的效率。 实质审查
一种配电台区施工工艺智能检测方法、系统、设备及介质 CN202411144844.3 2024-11-19 本申请公开了一种配电台区施工工艺智能检测方法、系统、设备及介质，本方法对第一特征集和第二特征集进行特征匹配，得到多个特征匹配对；根据多个特征匹配对，计算目标透视变换矩阵；检测出仰视视角图像中各个设备对应的位置坐标；基于目标透视变换矩阵，将各个设备的位置坐标映射至平视视角，得到各个设备变换后的位置坐标；根据各个设备中第一设备对应的变换后的位置坐标，计算第一设备对应的实际尺寸和图像像素的比例值；根据各个设备变换后的位置坐标和比例值，计算各个设备的工艺参数；根据各个设备的工艺参数，检测配电台区中各个设备的施工工艺。本申请能够提高施工工艺质量检测效果，从而提高了项目施工工艺质量。 授权
电缆最小弯曲半径的检测方法、系统、设备及存储介质 CN202411144840.5 2024-11-19 本申请公开了一种电缆最小弯曲半径的检测方法、系统、设备及存储介质，本方法对采集的电缆弯曲部位图像进行图像预处理，得到电缆弯曲部位的目标轮廓点坐标集；将目标轮廓点坐标集分为第一轮廓点坐标集和第二轮廓点坐标集，第一轮廓点坐标集为电缆弯曲部位左边的所有目标轮廓点坐标，第二轮廓点坐标集为电缆弯曲部位右边的所有目标轮廓点坐标；根据第一轮廓点坐标集和第二轮廓点坐标集，计算电缆直径的像素尺寸和电缆最小弯曲半径的像素尺寸；根据电缆直径的像素尺寸和电缆最小弯曲半径的像素尺寸，检测电缆最小弯曲半径。本申请能够提高电缆最小弯曲半径的检测效率。 授权
一种基于多模态数据的闸机管理方法、装置、设备及介质 CN202411144825.0 2024-11-22 本申请涉及了一种基于多模态数据的闸机管理方法、装置、设备及介质，本实施例的融合模型通过设置深度学习网络提取多模态的闸机数据的特征表示，能提高融合模型对多模态的闸机数据的时间序列的捕捉能力；设置注意力机制对不同模态的闸机数据的特征表示进行特征融合，能提高对不同模态闸机数据的特征表示的动态融合能力；设置动态特征学习对通过注意力机制融合的特征表示进行动态调整，提高模型的动态优化能力，通过上述方式，能够提高融合模型对多模态数据特征提取的准确性，提高数据融合的准确性，最终提升闸机异常监测准确性。而且本实施例方法还采用了门控循环网络、注意力机制对多模态特征表示进行学习，也能够提升闸机异常监测准确性。 授权
堆叠包裹的分割方法、系统、设备及存储介质 CN202411144830.1 2024-11-22 本发明公开了堆叠包裹的分割方法、系统、设备及存储介质，堆叠包裹的分割方法包括获取待分割堆叠包裹图像；基于预设垂直切片和待分割堆叠包裹图像，通过拟合算法计算包裹分割候选点队列：基于包裹分割候选点队列、预设分割参数和预设比值，通过拟合算法计算包裹边缘曲线；根据包裹边缘曲线分割待分割堆叠包裹图像，得到堆叠包裹的分割图像，本方法通过对非线性模型进行拟合计算，提高了对连续堆叠包裹的分割准确率。 授权
一种亚像素级视频目标跟踪方法、装置、设备及存储介质 CN202311720133.1 2024-03-12 本申请涉及了一种亚像素级视频目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，方法采用低计算复杂度的稀疏特征选取策略，通过帧间亚像素级偏移量实现目标跟踪，能够实现对高分辨率和高帧率视频的实时且稳定的目标跟踪；本方法通过帧间亚像素级偏移量实现目标跟踪，不依赖AI识别结果对目标跟踪位置进行修正，不仅能够在复杂环境下仍可保持稳定的目标框，而且无需重复对目标框进行AI检测，避免算力浪费和能耗浪费，提高跟框的效率。 专利权的授权
一种安检图像转换方法、系统、设备及存储介质 CN202311587050.X 2024-01-30 本发明公开了一种安检图像转换方法、系统、设备及存储介质，包括将待转化X光图像的像素点输入训练好的pix2pix模型进行像素点预测，得到预测像素点；将预测像素点进行重组，得到待转化X光图像在第二安检机对应的X光图像；根据第一X光图像集和第二X光图像集进行像素点匹配，得到像素点对；根据像素点对进行RGB误差计算，根据像素点对的RGB误差值和平均RGB误差值进行像素点过滤，得到像素点训练集，将像素点训练集输入初始pix2pix模型得到训练好的pix2pix模型，减小了训练数据，实现了不同型号的安检机的安检图像相互转换，提高了颜色转换的精准度。 专利权的授权