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公开(公告)号：CN119919974A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411988129.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 厦门亿联通讯技术有限公司
Inventor： 叶瑞乾
Abstract: 本申请公开了一种应用于视频会议的人脸图像增强装置、方法、设备及存储介质。本申请的人脸图像增强装置包括图像获取模块，用于获取待增强图像序列；特征提取模块，用于从第i帧图像中提取浅层特征信息，并与第i‑1帧图像的预增强特征信息进行融合，从融合得到的时序融合特征信息中提取多个不同尺度的特征向量；降质移除模块，用于基于最小尺度的特征向量开始进行重建，得到第i帧图像的时序稳定的预增强特征信息；人脸修复模块，用于引入降质移除模块的第i帧图像的预增强特征信息，基于最小尺度的特征向量开始进行重建，得到第i帧图像的最终增强图像。引入了上一帧图像的特征可以实现不同帧人脸的特征对齐，提高视频会议中人脸的连贯性。
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公开(公告)号：CN119915842A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411713515.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 大唐互联科技(武汉)有限公司 , 国投融合科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多曲面透明塑料注塑件的机器视觉缺陷检测方法，本发明的结合多视角成像、光源控制、图像处理、物体分割、缺陷检测和光线漫反射问题解决步骤，以应对多曲面透明塑料注塑件的复杂性。本发明提出的算法利用高级计算机视觉技术，结合多视角成像、光源控制和复杂的图像处理方法，以减轻光线漫反射问题，并能够有效地检测多曲面透明塑料件上的缺陷，如气泡、杂质、划痕等，本发明的算法在灯具注塑行业的生产线上具有广泛应用潜力，能够提高生产效率，减少次品率，并改善产品质量。此外，它还可以适应不同类型的多曲面透明塑料件，使其成为一项有着广泛应用前景的技术创新。
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公开(公告)号：CN114331883B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202111579034.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/77 , G06T9/00 , G06T19/20 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于局部协方差优化的点云补全方法，包括以下步骤：S1、数据集获取；S2、数据预处理；S3、神经网络模型的构建；S4、神经网络模型损失的构建；S5、神经网络模型的训练和优化；S6、保存模型及模型参数，采用上述技术方案，以不完整的点云为输入，能输出具有完整形状且更加精细的完整点云。在特征编码阶段，使用协方差分析局部点与点之间无序且复杂的拓扑关系，使用不同的卷积核提取局部几何结构信息；考虑形状的完整性和结构相似性，通过融合多尺度的层级特征来推断缺失结构的特征，获得点云在完整形状下的全局特征向量；在解码阶段，不仅能实现点云数量上的扩充，还能对点云的局部几何结构进行优化，从而生成更加精细的完整点云。
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公开(公告)号：CN119904391A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510083616.8
申请日：2025-01-20
Applicant: 浙江吉利控股集团有限公司 , 吉利汽车研究院(宁波)有限公司
Abstract: 本公开实施例涉及一种人脸图像修复处理及模型训练方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：构建初始人脸图像修复模型，其中，初始人脸图像修复模型中包括预设数量个串联的密集连接残差块和修复图像输出模块，通过预设数量个串联的密集连接残差块提取第一样本人脸图像的第一人脸图像特征图，并通过初始人脸图像修复模型根据第一人脸图像特征图获取并输出实际修复图像；判断模型对应的目标损失值是否大于预设损失阈值；在损失值大于预设损失阈值时，修改初始人脸图像修复模型的模型参数直至对应的损失值小于预设损失阈值时，获取到训练后的人脸图像修复模型。在本技术方案中，提升了人脸图像的质量。
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公开(公告)号：CN117876271B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410050734.4
申请日：2024-01-12
Applicant: 广州虎牙科技有限公司
Inventor： 林哲
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T13/40 , G06T17/00 , G06T15/04 , G06T15/20 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本申请实施例涉及数字媒体处理领域，提供一种网络训练及数字人动画驱动方法、装置、设备及介质，将3D人脸建模与图像修复技术结合起来，通过训练图像修复网络，使得训练后的图像修复网络能针对性地处理人脸的关键表情区域嘴巴区域，准确地重建嘴部图像，实现动态、逼真的2D数字人面部动画，从根本上简化面部动画的制作流程，不仅减少了生成过程中的渲染成本和时间，也提高了数字人面部动画的自然度和表情的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117011159B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202310182342.9
申请日：2023-03-01
Applicant: 山东莱易信息产业股份公司
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , H02J13/00 , G06T7/10 , G06T7/70 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06F17/11 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于悬链线算法的激光点云电力线修补方法。包括第一服务器，获取无人机采集的原始点云数据；对原始点云数据进行增强；还包括第二服务器，对增强数据切割；第二服务器执行方形网格分割算法，得到高点点云数据；第二服务器执行DBSCAN聚类算法得到似塔物集合数据，第二服务器执行DenseNet神经网络算法得到电塔点云数据；第二服务器执行yolov5神经网络算法得到电线点云数据；第二服务器执行欧式聚类算法得到单根电线点云数据；第二服务执行悬链线方程算法将电线缺失数据的补齐，模拟得到电力线点云数据。本发明节约了人力成本，解决了电力线点云缺失带来的误差问题，保障了电路隐患的及时检测，电网的安全运行。
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公开(公告)号：CN114549341B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210026270.4
申请日：2022-01-11
Applicant: 温州大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出一种基于样例引导的人脸图像多样化修复方法，包含映射网络、风格网络、生成器网络和鉴别器网络。每次迭代训练，映射网络将随机高斯分布映射到随机风格；风格网络将样例图片的风格进行编码得到样例风格；生成器网络对输入图像进行全局风格提取，然后将随机风格、样例风格以及全局风格嵌入到生成器中的解码器来生成包含样例属性的人脸修复结果。结合生成对抗损失、空间变体感知损失、身份损失、以及属性一致损失计算出损失值并进行反向传播，对映射网络、生成器网络和鉴别器网络的参数进行调整。重复上述步骤，直至训练结束，选择最优网络参数作为生成模型参数；实施本发明，能够实现一种高质量的样例引导的人脸图像多样化修复方法。
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公开(公告)号：CN119888647A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510393256.1
申请日：2025-03-31
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/60 , G06V10/82 , G06V10/96 , G06T5/20 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T5/77 , G06T5/90 , G08G1/01 , G08G1/048
Abstract: 本发明提供了基于轻量化增强网络的复杂光线下路况监测方法及系统，属于交通路况智能检测领域。本发明采用弱光增强网络PLED‑Net，针对图像在弱光环境下的低对比度和噪声问题进行了优化；在弱光增强网络PLED‑Net基础上引入散光增强网络TSD‑Net，提升了图像在散光环境下的清晰度和细节表现；同时，在弱光增强网络PLED‑Net基础上引入逆光增强网络Expand‑Net，有效解决了逆光环境下的过曝和阴影问题。本发明利用轻量化增强网络显著提高了多复杂光线条件下的图像质量；路况检测系统包括摄像头和边缘计算平台，路况检测系统能在多种复杂光线条件下正常工作，降低了对多模态传感器的依赖，在保证高效实时处理的同时，降低了路况监测成本。
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公开(公告)号：CN119887985A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411971271.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 成都增强视图科技有限公司
Inventor： 何熙
IPC: G06T11/00 , G06T5/77 , G06T5/73 , G06T5/50 , G06V10/46 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明适用于图像智能生成领域，提供了一种基于AIGC技术快速生成图像的方法，包括步骤：特征点拾取并记录于系统的分析模块，根据画幅设置坐标系记录每个特征点坐标；使用深度学习模型对特征点进行分类，分配对应的异常阈值；对比时间段内的位移量，与异常阈值比较并标记异常；建立各特征点时间轴，标记异常区间；进行重合查询，得到非异常区间或预选处理区间；提取静态图像，分析特征点分布得到清晰静态图像或待处理静态图像；利用AIGC技术对待处理静态图像进行自动修复，修复后作为中间处理图像进行存储；最后利用AIGC技术进行清晰度增强和色彩校正。由此本方案实现对图像的高效、快速的处理。
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公开(公告)号：CN119887714A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411979750.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 东莞英济电子科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/77 , G06V10/46 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的头戴式耳机注塑模具缺陷检测方法，涉及图像数据处理技术领域，方法包括：获取头戴式耳机注塑模具的初始图像；通过盲反卷积恢复算法，对所述初始图像进行恢复处理，确定所述头戴式耳机注塑模具的恢复图像；对所述恢复图像进行预处理，确定所述头戴式耳机注塑模具的目标图像；提取所述目标图像的多个图像特征；构建基于随机森林算法的模具缺陷检测模型；将各个所述图像特征输入至所述基于随机森林算法的模具缺陷检测模型进行缺陷检测；当所述头戴式耳机注塑模具被检测出存在缺陷时，发出预警信号；当所述头戴式耳机注塑模具未被检测出存在缺陷时，返回S1。本发明检测效率高、耗时短，能够实现对模具缺陷的实时检测。
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