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公开(公告)号：CN119850126A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411907592.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 昆山百澜电子有限公司
Inventor： 宋生宏
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/063 , G06Q50/04 , G06V10/20 , G06V20/62
Abstract: 本发明提供一种高精度量测数据数字化管理方法及系统，包括数据获取模块，其中数据获取模块为配置摄像头的可穿戴式眼镜，用于获取被测物的量测图像；数据提取模块，用于从量测图像中获取量测数据；数据管理模块，其中数据管理模块内设定对应待测物的量测规范数据，若非文字类型的量测数据同对应的量测规范数据匹配，则定义当前量测数据为已通过量测数据；报表生成模块，用于基于量测过程记录的数据生成电子报表；数据获取模块、数据提取模块、数据管理模块以及报表生成模块之间通信连接，以实现量测现场的量测数据的数字化管理，提高量测数据管理效率，降低供应链协作生产部门的整体量测数据使用成本。
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公开(公告)号：CN119837490A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411951879.8
申请日：2024-12-27
Applicant: 武汉爱尔眼科洪山医院有限公司
IPC: A61B3/14 , A61B3/00 , G06V40/19 , G06V40/18 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种眼部图像采集处理装置及采集方法，涉及眼科图像处理领域，解决了现有装置难以根据需求对不同使用者眼部图像进行高效采集的问题，采用了如下方案：包括计算机机体及其顶部为其输入端的眼部采集组件；所述眼部采集组件包括底柱及其顶部的顶架，所述顶架的顶端转动套装有眼部采集探头座，所述顶架的顶端开设有前后贯通的柱槽，所述轴柱的两端转动套装在柱槽中；该眼科图像的处理装置，通过眼部采集组件中各组件的设置，能够通过外拉轴柱以及对其的旋动和后续复位限位，调节眼部采集探头座的倾斜角度，再由气缸组件的设置调节眼部采集探头座整体构件的高度，满足不同使用者的需求，达到对使用者眼部图像进行高效便利采集的效果。
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公开(公告)号：CN119832526A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411894323.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 开沃汽车(淮南)有限公司
Abstract: 本发明提供了一种驾驶员状态检测方法、装置及电子设备，包括：获取驾驶员的图像信息、生理信息以及行驶车辆的运行状态信息；对图像信息进行预处理，得到预处理图像；根据预处理图像，确定驾驶员的面部特征、皮肤颜色特征以及人体特征点位置信息；根据皮肤颜色特征以及生理信息，确定驾驶员的生命体征信息；并，将面部特征和人体特征点位置信息输入机器学习模型中，输出驾驶员的肢体僵直评分及姿态稳定性评分；根据运行状态信息以及生命体征信息，确定驾驶员是否处于危重疾病状态；如果否，根据肢体僵直评分及姿态稳定性评分，确定上述驾驶员的驾驶状态评分。该方法可以有效预防交通事故。
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公开(公告)号：CN119832421A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411892585.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水果植株叶片病变检测方法及系统，首先采集水果植株叶片的高分辨率图像并获得采集图像，再对采集图像进行图像预处理并获得预处理后图像，接着构建深度学习模型，再对深度学习模型进行训练及验证并获得验证后深度学习模型；本发明实现了该水果植株叶片病变检测方法及系统具有采用深度学习模型自动识别和分类水果植株叶片表面病变的功能，还实现了能自动学习水果植株叶片表面正常与异常的特征并对其进行标注，且通过训练大规模的水果植株叶片图像数据集使得深度学习模型能逐渐提高对不同病变类型的检测精度，不仅提升了检测效率和准确率，还减少了人工成本，适合被广泛推广和使用。
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公开(公告)号：CN119832349A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510309773.6
申请日：2025-03-17
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司北京分公司 , 北京电力经济技术研究院有限公司 , 陕西思极科技有限公司 , 安徽省思极科技有限公司 , 中国信息通信研究院 , 华北电力大学 , 国网思极紫光(青岛)云数科技有限公司
Inventor： 刘欣 , 邹颖 , 刘朋熙 , 张叶峰 , 姜元昆 , 刘远 , 陈晶 , 白开峰 , 张鹏飞 , 穆琙博 , 琚贇 , 侯睿 , 张露匀 , 焦峰 , 刘洁 , 张紫枫 , 柴瑶琳 , 王晨阳 , 熊睿 , 王增海 , 杨晨洁 , 王玉奎
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/20
Abstract: 本公开的实施例公开了基于电力边缘终端的异常电力数据识别方法与装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到电力边缘终端发送的异常电力数据识别请求，获取电力边缘终端发送的待检测电力信息；对预处理电力设备图像集中每个预处理电力设备图像进行设备异常识别；将待检测用电数据集输入至预先训练的用电异常识别模型中，得到用电异常因子信息集；基于用电异常因子信息集，对各个待检测用电用户标识进行更新处理，以得到目标用电用户标识组；将用户用电监测数据组输入至预先训练的用电异常类型检测模型中，得到用户用电异常类型组。该实施方式提升了对于电力数据检测的效率与准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119832310A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411890431.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 珠海圣美生物诊断技术有限公司 , 珠海横琴圣澳云智科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/20 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种基于卷积神经网络的肺部病变的分类方法、装置及设备，所述分类方法包括：获取患者肺部的CT影像；将所述CT影像输入至肺部病变分类模型中，得到针对所述患者的肺部病变的分类结果；其中，所述肺部病变分类模型包括预处理网络、指标提取网络、卷积神经网络、特征融合网络以及第一分类网络。采用本申请提供的技术方案可以提高模型泛化能力，提升实际应用中对CT影像分类的准确性。
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公开(公告)号：CN119559451B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510118525.3
申请日：2025-01-24
Applicant: 贝多云创(北京)科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/20 , G16H30/00
Abstract: 本发明涉及图像分类技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的胎心监护图像分类方法及系统。所述方法包括以下步骤：采集胎心监护图像，并通过高斯噪声消除和空间域归一化生成标准监护图像，接着对标准图像进行多通道卷积以提取图像卷积特征，并通过压缩正则优化获得规范胎心特征，进行形态学重构生成胎心动态模型，并基于历史数据识别基线特征，接着对融合特征进行周期变异量化和安全浮动范围推导，最后构建多尺度判别框架，实现胎心监护图像的智能分类。本发明实现了更稳定、更准确的胎心监护图像分类方法。
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公开(公告)号：CN119810877A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202311294393.7
申请日：2023-10-09
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的多粒度人脸特征聚合方法。包括设计一个双分支的上采样编码器进行特征处理，修改backbone为dla，同时为了进一步提高每个stage聚合块信息的能力，引入simam注意力机制，既获得了更可靠的图像信息，又避免了过多的结构调整。同时，对于人脸的重建，不止需要人脸的整体结构和特殊细节，即仅仅识别有区别的部分是不够的，还需要识别这些部分之间如何以互补的方式相互作用，使用随机拼图patch生成器，均匀的分割和洗牌图像块，以生成不同的粒度级别。网络训练中，从更为稳定的细粒度开始，逐渐过度到更粗的粒度，避免了出现在大区域的大类内差异造成的混乱，最终特征在保留大量高层次的语义特征的同时融合了大量图像内容的细节信息。同时，为了使卷积神经网络能更有效地找到最有区别的部分，使用交叉熵损失进行训练。本发明不仅丰富了特征信息，增强了网络结构的鲁棒性，抗过拟合效果更佳，还使得最终的特征提取结果更加准确，更加有效。
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公开(公告)号：CN119810824A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411862007.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 河南省烟草公司信阳市公司
Abstract: 本发明公开了一种鉴别卷烟真伪的方法，包括图像预处理；对提取的卷烟图片进行预处理；特征提取；对经过预处理的卷烟图片进行多级特征提取与精细化选择，通过描述符提取图像的关键信息；相似度计算用于比较测试样本的描述符和数据库描述符，将所有测试特征的最大相似度取平均值，得到整体相似度；动态真伪判定；将动态阈值与整体相似度进行比较，判断卷烟的真假。在本发明中，通过图像预处理，消除杂噪声并增强图像质量，可以更好地提取到卷烟的特征，从而提高识别准确性。通过动态阈值函数的应用，能够适应不同条件下的卷烟图像变化，从而增强了对真假卷烟的识别能力。
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公开(公告)号：CN119810701A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411651756.2
申请日：2024-11-19
Applicant: 南京林业大学 , 国家林业和草原局华东调查规划院 , 金华婺城南山省级自然保护区管理中心
Abstract: 本发明公开了一种一种依据中华穿山甲华南亚型野外视频监控影像区分确定个体数量的方法，涉及野生动物红外相机视频监测技术领域。本发明在中华穿山甲华南亚型的活动区域内设置高清视频监控设备，确保能够清晰捕捉到穿山甲的活动影像。视频设备应具备夜视功能，以适应穿山甲夜间活动的习性。本发明还对采集到的视频影像进行预处理，包括去噪、增强对比度、色彩校正等，以提高影像质量，便于后续分析。本发明利用机器学习或深度学习算法，对预处理后的视频影像进行个体识别。这通常涉及对穿山甲的外观特征(如鳞片图案、体型大小、颜色等)进行提取和分析，以区分不同的个体。在个体识别的基础上，对视频中出现的穿山甲个体进行数量统计。这可以通过自动计数算法实现，也可以结合人工审核，以提高统计的准确性。本方法通过视频监控进行个体识别，大大提高了种群数量监测的效率，也提高了数量统计的准确性。能够实时获取穿山甲的活动信息，为保护工作提供及时的数据支持。
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