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公开(公告)号：CN115018753A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110246908.0
申请日：2021-03-05
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，提出一种基于投影的点云质量评价方法、装置、终端设备和存储介质。该方法包括：获取原始点云和目标点云，所述目标点云为对所述原始点云执行预设处理后获得的点云；将所述原始点云和所述目标点云分别投影至所述目标点云的包围盒具有的各个面，得到多个投影图像；分别对各个所述投影图像进行图像质量评估处理，得到各个所述投影图像的图像质量分数；根据各个所述投影图像的图像质量分数，确定所述目标点云的质量评价结果。与传统的基于三维点的点云质量评价方法相比，本申请能够提高对点云进行质量预测的准确度。
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公开(公告)号：CN108427957B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201710081054.9
申请日：2017-02-15
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种图像分类方法，包括：预测所述原始图像属于每个类别的概率值；判断是否需要开启低分辨率网络；对所述原始图像下采样获得低分辨率图像，预测所述低分辨率图像属于每个类别的概率值；判断是否需要开启显著性区域网络；将原始图像网络的预测结果及低分辨率网络的预测结果融合得到图像类别；对所述原始图像进行显著性检测得到显著性区域图像，预测所述显著性区域图像属于每个类别的概率值；将原始图像网络的预测结果、低分辨率网络的预测结果及显著性区域网络的预测结果融合得到图像类别。本发明还涉及一种图像分类系统。本发明能够利用多尺度的图像信息和视觉显著性得到图像多维度的信息，并提高图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN111145895A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911345357.2
申请日：2019-12-24
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 纵横(深圳)智慧科技有限公司
IPC: G16H40/67
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，提供了一种异常数据的检测方法及终端设备，其中方法包括获取监控医疗设备的传感器的历史监控数据，记为原始数据集，历史监控数据为时间序列数据；对原始数据集中的数据进行预处理，得到第一数据集；利用平稳性检验方法检验第一数据集中的历史监控数据，如第一数据集中的数据满足平稳性，则基于第一数据集中的数据获取预测数据，并基于预测数据进行异常数据检测。本申请对异常数据的检测是结合了历史数据进行的预测，考虑了数据的变化趋势，相较于现有技术的突破阈值即报警的方法，其预测结果更为准确。
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公开(公告)号：CN107683469A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201580001265.6
申请日：2015-12-30
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 一种基于深度学习的产品分类方法及装置，其中，该方法包括以下步骤：从产品的描述文本中提取产品的文本特征；基于预训练得到的卷积神经网络模型，从产品的图像中提取产品的图像特征；将产品的文本特征与产品的图像特征融合，得到产品的特征信息；基于预训练得到的产品分类模型对产品的特征信息进行处理，得到产品的分类结果。由于该方案综合考虑了待分类产品的产品文本特征和产品图像特征，与只根据产品的文本信息进行产品分类相比，提高了分类准确率。
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公开(公告)号：CN107690069B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201710751982.1
申请日：2017-08-28
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: H04N19/103 , H04N19/147 , H04N19/159 , H04N19/94
Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的级联视频编码方法，通过编码模式决策器的级联，以及编码模式决策数据，提高单级编码单元模式决策器的决策准确度和编码效率的控制，有效降低视频编码的编码复杂度。将多个单级编码单元模式决策器级联，有效进一步减少单一编码单元模式决策器决策过程中的分类不确定性问题；因此，有效提高编码单元模式决策准确性，降低了高效视频编码的计算复杂度的同时，提高了高效视频编码的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103700097B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310687416.0
申请日：2013-12-13
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种背景分割方法及系统，所述方法包括：为每个像素建立一个高斯混合模型GMMs；更新所述GMMs模型的充分统计量；基于更新后的充分统计量计算GMMs模型的参数，获得新的GMMs模型；根据所述新的GMMs模型确定当前像素为背景或前景。本发明使用Stepwise-EM在线方法替代背景分割中传统的K-means参数更新方法，既维持了简单的迭代参数更新过程，又使得参数的估计（特别是方差）更加准确，使背景分割效果更好。
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公开(公告)号：CN103700097A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310687416.0
申请日：2013-12-13
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种背景分割方法及系统，所述方法包括：为每个像素建立一个高斯混合模型GMMs；更新所述GMMs模型的充分统计量；基于更新后的充分统计量计算GMMs模型的参数，获得新的GMMs模型；根据所述新的GMMs模型确定当前像素为背景或前景。本发明使用Stepwise-EM在线方法替代背景分割中传统的K-means参数更新方法，既维持了简单的迭代参数更新过程，又使得参数的估计（特别是方差）更加准确，使背景分割效果更好。
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公开(公告)号：CN111145895B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201911345357.2
申请日：2019-12-24
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 纵横(深圳)智慧科技有限公司
IPC: G16H40/67
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，提供了一种异常数据的检测方法及终端设备，其中方法包括获取监控医疗设备的传感器的历史监控数据，记为原始数据集，历史监控数据为时间序列数据；对原始数据集中的数据进行预处理，得到第一数据集；利用平稳性检验方法检验第一数据集中的历史监控数据，如第一数据集中的数据满足平稳性，则基于第一数据集中的数据获取预测数据，并基于预测数据进行异常数据检测。本申请对异常数据的检测是结合了历史数据进行的预测，考虑了数据的变化趋势，相较于现有技术的突破阈值即报警的方法，其预测结果更为准确。
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公开(公告)号：CN107438180B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201710751972.8
申请日：2017-08-28
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: H04N17/00 , H04N13/106
Abstract: 本发明涉及一种三维视频的深度感知质量评价方法，通过选取与待评价图像对应的参考三维图像；将待评价图像的左视图与参考三维图像的左视图进行关键点匹配，并计算出待评价图像左视图的深度失真；将待评价图像的右视图与参考三维图像的右视图进行关键点匹配，并计算出待评价图像右视图的深度失真；分别对待评价图像及参考三维图像进行关键点检测，并计算出待评价图像的双目深度失真；将左视图的深度失真、右视图的深度失真及双目深度失真进行融合，获取深度质量失真；将深度质量失真转换成深度感知质量，因而能够根据深度感知质量对待评价图像进行失真评价。
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公开(公告)号：CN108427957A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201710081054.9
申请日：2017-02-15
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种图像分类方法，包括：预测所述原始图像属于每个类别的概率值；判断是否需要开启低分辨率网络；对所述原始图像下采样获得低分辨率图像，预测所述低分辨率图像属于每个类别的概率值；判断是否需要开启显著性区域网络；将原始图像网络的预测结果及低分辨率网络的预测结果融合得到图像类别；对所述原始图像进行显著性检测得到显著性区域图像，预测所述显著性区域图像属于每个类别的概率值；将原始图像网络的预测结果、低分辨率网络的预测结果及显著性区域网络的预测结果融合得到图像类别。本发明还涉及一种图像分类系统。本发明能够利用多尺度的图像信息和视觉显著性得到图像多维度的信息，并提高图像的分类精度。
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