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公开(公告)号:CN1929530A
公开(公告)日:2007-03-14
申请号:CN200510099176.8
申请日:2005-09-09
Applicant: 株式会社理光
IPC: H04N1/00 , G03G15/00 , G06F11/267
Abstract: 提供一种图像质量预测方法和设备以及故障诊断系统,所述图像质量预测方法包括:获取步骤,获取多个原始数据,训练步骤,通过所述多个原始数据来训练预测模型,以优化所述预测模型的系统参数;以及预测步骤,利用优化后的预测模型预测图像的质量。本发明的图像质量预测方法和设备以及故障诊断系统可以尽早发现诸如多功能一体机的设备和系统的故障。
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公开(公告)号:CN116256787A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202111499702.5
申请日:2021-12-09
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本申请公开了一种光伏面板定位方法、装置、设备及可读存储介质,涉及图像处理技术领域,以提高对光伏面板定位的准确性。该方法包括:根据电站地图,确定第一光伏面板的GPS信息,其中,所述第一光伏面板的GPS信息与移动设备的初始GPS信息相同;所述电站地图中标记有多个光伏面板的GPS信息;从所述移动设备的初始GPS信息所指向的位置开始,在所述移动设备移动的过程中,获取目标图像;根据所述目标图像,确定所述移动设备的移动参数;根据所述移动参数、所述第一光伏面板的GPS信息和所述电站地图,确定第二光伏面板的GPS信息。本申请实施例可以提高对光伏面板定位的准确性。
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公开(公告)号:CN114078193A
公开(公告)日:2022-02-22
申请号:CN202010805332.2
申请日:2020-08-12
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 公开了图像处理方法、设备和介质。所述图像处理方法包括:基于输入图像,提取预定数量的关键点特征图,其中每一幅关键点特征图对应于一种身体部位的关键点;基于所述预定数量的关键点特征图,提取每一幅关键点特征图的关系特征图,所述关系特征图能够描述每一幅关键点特征图与其他关键点特征图中的多个之间的关系;基于每一幅关键点特征图及其对应的关系特征图,更新每一幅关键点特征图;以及基于更新后的关键点特征图,确定所述输入图像中各个身体部位的关键点位置。
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公开(公告)号:CN112633044A
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN201910953462.8
申请日:2019-10-09
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明公开了一种信号处理方法、装置及介质,包括:对待处理信号进行多阶次分数阶傅里叶变换,获得多阶次分数阶傅里叶变换的结果;将多阶次分数阶傅里叶变换的结果输入深度学习网络中进行分析。采用本发明,可以有效的对信号和噪声进行分离;对非平稳信号获得较好的能量聚集效果;可以获得多维度的信号时频的信息图,以便增加信号处理中的各信息间的关联度;可以有效地利用了信号的每个频域特性,可以用更少的参数获得更高的性能。
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公开(公告)号:CN106339997B
公开(公告)日:2019-08-09
申请号:CN201510401646.5
申请日:2015-07-09
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种图像融合方法、设备和系统,该方法包括如下步骤:对源图像中的物体掩模进行缩小和扩展处理以得到具有外边界和内边界的融合区域;在该融合区域上定义具有合成系数的基于物体梯度的权重函数的模型,其中,该模型包括平滑项,且当源图像的颜色梯度越大时,平滑项的权重越小,且当源图像的颜色梯度越小时,平滑项的权重越大;求解该模型以得到使得该模型的值最小的合成系数;根据合成系数来合成物体掩模中的物体和目标图像,以生成合成的结果图像。
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公开(公告)号:CN106446732B
公开(公告)日:2019-05-07
申请号:CN201510496347.4
申请日:2015-08-13
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明提供一种条形码的识别方法、装置及设备,涉及图像处理领域,为解决现有技术中不能准确识别具有条形码的模糊图像中的条形码的问题而发明。本发明的方法包括:获取一输入的具有条形码的图像;获取所述图像中条形码区域的条形码解码过程产生的第一值以及所述图像中数字区域的数字识别过程产生的第二值;获取所述第一值和第二值的和最小时对应的输出结果,并输出。本发明的方案可以对模糊图像中的条形码进行准确识别。
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公开(公告)号:CN109325386A
公开(公告)日:2019-02-12
申请号:CN201710638552.9
申请日:2017-07-31
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 公开了车道线检测方法、设备和计算机可读存储介质。所述车道线检测方法,包括:训练用于检测车道线小块的神经网络;将采集图像输入至完成训练的神经网络,并通过所述神经网络检测所述采集图像中的多个车道线小块,其中在每个车道线小块中包括一部分车道线;基于检测到的所述车道线小块,提取对应的车道线特征点;以及基于分段拟合模型,对提取出的车道线特征点进行线拟合,以获得车道线。
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公开(公告)号:CN104794733B
公开(公告)日:2018-05-08
申请号:CN201410025887.X
申请日:2014-01-20
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/277
CPC classification number: G06T7/204 , G06K9/00355 , G06K9/6212 , G06T7/248 , G06T7/277 , G06T2207/10024 , G06T2207/10028 , G06T2207/30196
Abstract: 提供了对象跟踪方法和装置。对象跟踪方法可以包括:获得图像序列;预测被跟踪对象的候选目标区域;确定候选目标区域的深度加权图;获得目标模板,其中目标模板用特征的概率密度分布表示;对位置在候选目标区域中滑动的候选目标,用特征的概率密度分布表示,其中,在估计候选目标的特征的概率密度过程中,对各个像素既基于像素的颜色空间信息加权也基于像素的深度加权信息加权;基于目标模板的概率密度表示和候选目标的概率密度表示,计算目标模板和候选目标之间的相似度,从而得到候选目标区域的置信度图;基于候选目标区域的置信度图,定位被跟踪对象在当前图像中的位置。
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