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公开(公告)号：CN109472274A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201710798596.8
申请日：2017-09-07
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种深度学习分类模型的训练装置和方法。所述训练方法包括：为目标数据的目标属性生成多个相关属性以相应地增加多个相关训练分支；基于所述目标数据生成相似数据以相应地增加相似训练分支；针对训练主干、所述相似训练分支和多个所述相关训练分支分别进行训练；以及基于分别训练的结果对特征提取和/或属性分类的参数进行调整。由此，即使在小数据集的情况下，也能够减少或避免深度学习分类模型的过拟合问题。
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公开(公告)号：CN108875749A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201710343067.9
申请日：2017-05-16
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供一种确定颜色的方法，装置和电子设备，用于确定图像中待识别区域的颜色，该装置包括：第一计算单元，其用于计算该区域的饱和度值；第一确定单元，其根据所述饱和度值将该区域的颜色初步确定为第一类颜色或第二类颜色，其中，所述第一类颜色的色度区分度高于所述第二类颜色的色度区分度；以及第二确定单元，其基于所述第一确定单元对该区域的颜色进行初步确定的结果，根据该区域的色度值或亮度值来确定所述区域的颜色。根据本实施例，能够基于客观标准对图像中待识别区域的颜色进行确定，提高对待识别区域的颜色识别的准确性。
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公开(公告)号：CN110069578A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201710730137.6
申请日：2017-08-23
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供一种更新地图信息的装置、方法和电子设备，该装置包括：第一识别单元，其用于对图像进行分析，以识别出所述图像中的交通信息；第一获取单元，其用于获取所述图像的位置信息；第一比较单元，其用于将地图中与所述图像具有相同位置的地图信息与所述交通信息进行比较；第一更新单元，其根据比较结果更新所述地图信息。根据本实施例，能够以更加快速、低成本、实用性更强的方式对地图信息进行更新。
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公开(公告)号：CN109416747A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201680087592.2
申请日：2016-09-30
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 一种目标颜色识别方法、装置以及计算机系统，该方法包括：基于深度神经网络对图像中的目标进行颜色分类，得到所述目标的多个颜色分数(101)；如果所述目标的多个颜色分数中最大的颜色分数大于第一阈值，则确定所述目标的颜色为所述最大的颜色分数对应的颜色(102)；如果所述目标的多个颜色分数中最大的颜色分数不大于第一阈值，则基于颜色范围表对所述目标进行颜色统计，根据颜色统计结果确定所述目标的颜色(103)。能够提高目标颜色识别的精度和准确性。
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公开(公告)号：CN108664849A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201710201186.0
申请日：2017-03-30
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种视频中事件的检测装置、方法以及图像处理设备。所述检测方法包括：从视频中按照预定的时间间隔抽取出多个帧图像；为抽取出的每个帧图像分别提取所述帧图像的多维空间特征值；对每个帧图像分别选择预定时间窗口内的多个相邻帧；为每个帧图像分别提取所述帧图像的多维时间特征值；基于所述帧图像的多维空间特征值和多维时间特征值，为每个帧图像分别获取一维时间-空间特征值；以及基于所述多个帧图像的时间-空间特征值，检测所述视频中发生的事件。由此，不仅可以准确地检测出视频中发生的事件，并且能够满足视频监控的实时性要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106570854A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201510648508.7
申请日：2015-10-09
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 刘晓青
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明实施例提供一种水状态的检测装置、方法以及图像处理设备。所述检测方法包括：将记录水的实时图像划分为多个实时子块；对于每个实时子块分别进行方向性滤波处理，获得每个实时子块的不同方向的滤波结果；根据所述滤波结果分别抽取统计特征；基于预先获得的分类器模型以及所述统计特征对每个实时子块分别进行类型识别；对实时图像的多个实时子块的类型进行统计；以及根据统计结果确定所述实时图像对应的水状态。由此，在检测水状态时不但不需要使用传感器，系统简单且成本低，而且能够实时且准确地对水状态进行检测。
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公开(公告)号：CN109416747B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201680087592.2
申请日：2016-09-30
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V20/00 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 一种目标颜色识别方法、装置以及计算机系统，该方法包括：基于深度神经网络对图像中的目标进行颜色分类，得到所述目标的多个颜色分数(101)；如果所述目标的多个颜色分数中最大的颜色分数大于第一阈值，则确定所述目标的颜色为所述最大的颜色分数对应的颜色(102)；如果所述目标的多个颜色分数中最大的颜色分数不大于第一阈值，则基于颜色范围表对所述目标进行颜色统计，根据颜色统计结果确定所述目标的颜色(103)。能够提高目标颜色识别的精度和准确性。
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公开(公告)号：CN109472274B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201710798596.8
申请日：2017-09-07
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种深度学习分类模型的训练装置和方法。所述训练方法包括：为目标数据的目标属性生成多个相关属性以相应地增加多个相关训练分支；基于所述目标数据生成相似数据以相应地增加相似训练分支；针对训练主干、所述相似训练分支和多个所述相关训练分支分别进行训练；以及基于分别训练的结果对特征提取和/或属性分类的参数进行调整。由此，即使在小数据集的情况下，也能够减少或避免深度学习分类模型的过拟合问题。
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