一种图像标注方法及装置、计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN111401394A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN201910000549.3

    申请日:2019-01-02

    Abstract: 本发明公开了一种图像标注方法,该方法包括:提取待处理图像的图像特征向量和参考图像集合中每个图像的图像特征向量;其中,参考图像集合包括至少两个具有图像标注信息的图像;图像特征向量中至少一个元素为连续值;基于待处理图像的图像特征向量和参考图像集合中每个图像的图像特征向量,得到待处理图像与参考图像集合中每个图像之间欧式距离;从参考图像集合中选取与待处理图像的欧式距离最小的至少部分图像作为目标图像集;至少基于目标图像中每个图像的图像标注信息,对待处理图像的图像标注信息进行标注处理。本发明的实施例同时公开了一种图像标注装置和计算机存储介质。

    一种摄像机偏移检测方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN116245933A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202111484385.X

    申请日:2021-12-07

    Inventor: 李昊 张志鹏

    Abstract: 本发明公开了一种摄像机偏移检测方法、系统及存储介质,包括:获取基础图像,所述基础图像是摄像机在预设位置拍摄的图像;确定基础图像中特征目标的以下第一特征参数之一或者其组合:特征目标的位置、特征目标所占区域的形状、特征目标所占区域在基础图像的所占的面积比率;获取动态图像,所述动态图像是摄像机实时拍摄的图像;确定动态图像中特征目标的以下第二特征参数之一或者其组合:特征目标的位置、特征目标所占区域的形状、特征目标所占区域在动态图像的所占的面积比率;通过比较动态图像的第二特征参数与基础图像的第一特征参数的相似度确定摄像机是否发生偏移。采用本发明,能够有效降低人力成本,并及时给出反馈。

    神经网络压缩方法、装置和存储介质

    公开(公告)号:CN114764614A

    公开(公告)日:2022-07-19

    申请号:CN202110029346.4

    申请日:2021-01-11

    Abstract: 本发明提供一种神经网络压缩方法、装置和存储介质,属于计算机视觉领域。所述神经网络压缩方法,通过对训练后的神经网络的每一指定卷积层进行逐层执行如下操作:在所述指定卷积层后分别添加编码层和激活层,得到待压缩的神经网络;采用训练图像集和验证图像集,将所述待压缩的神经网络训练m个迭代,直到所述激活层输出的特征向量的稀疏性满足第一阈值;根据所述激活层输出的特征向量和第二阈值,删除所述指定卷积层中的冗余通道,获取剪枝后的指定卷积层;最后,获得对所有指定卷积层都完成剪枝后的压缩后的神经网络模型;通过上述方法实现对通过对剪枝方法的优化,实现对卷积神经网络的压缩效果的优化。

    一种数据处理系统及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN110010231A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201810009479.3

    申请日:2018-01-05

    Abstract: 本发明提供了一种数据处理系统及计算机可读存储介质,其中,数据处理系统包括:处理器;所述处理器用于:获取医院信息系统中的信息表格,进行关联合并;获取关联合并后所述信息表格中的数据,对所述数据进行特征挑选以及特征量化,并对量化后的特征所对应的数据进行去重以及归一化处理,得到与药品及医嘱处理相关的目标数据;根据所述目标数据进行建模和预测。本方案能够有效利用医院的HIS系统(医院信息系统),特别是HIS包含了关于患者的个人属性、就诊信息、医院信息等综合信息,提高分析精度;很好的解决了现有技术中医疗辅助系统的处理结果不准确的问题。

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