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公开(公告)号：CN114821136A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210372999.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/778 , G06K9/62 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及一种自适应的云微粒子图像数据处理方法，主要包括依据机载综合气象测量系统所得信息，首先对原始云微粒子图像数据进行基于高度的批次、数据块划分及随机样本选择，然后进行基于温度的批次、数据块划分及随机样本选择，接着对数据进行聚类处理，再针对特定时间段原始云微粒子图像数据建立深度学习模型，对云微粒子数据筛选方案进行比较，确定云微粒子图像数据的处理方案，该方法提高了对云微粒子图像数据筛选的准确性、可靠性及泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295429A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411663033.4
申请日：2024-11-20
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于空间变换网络的图像分类方法，主要包括通过对CT图像序列进行预处理得到每个CT图像中的胸腔区域，然后阈值分割和前景与背景区域的计算，以及前景区域的相似性评估，获取CT图像腔体区域中的目标存在可能性。再根据得到的目标存在可能性，使用集成了空间变换网络的ResNet‑50模型进行深度学习处理，对CT图像进行目标检测。本方法通过精确定位和目标存在可能性的预测，简化了深度学习处理对象的复杂度，增强了模型对关键区域的关注，从而有效提升了图像识别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117456426A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311698456.5
申请日：2023-12-12
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种固定场景监控视频目标检测方法，主要目的是提高目标检测的准确性和效率。本方法结合了多帧分析和多尺度处理技术，首先通过随机选择多个帧及其前一帧与背景帧进行比较，快速捕捉场景中的变化。接着，利用多尺度差分技术，将随机帧及其前一帧的结果相乘，有效减少误判和漏判的可能性。此外，本方法采用多帧综合判断机制，只有在多个随机帧中的大部分指示存在新增目标时，才确认目标的存在。这种方法不仅增强了对小目标和远距离目标的检测能力，也提高了在低对比度场景中的表现。通过这种综合的目标检测策略，本发明显著提升了视频监控系统在复杂环境下的目标检测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119379663A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411663007.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/30 , G06V10/25 , G06V10/34 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于多级判断的图像目标检测方法，主要首先对CT图像序列进行预处理，提取胸腔区域及其中的两个腔体区域。接着，实施两级目标存在可能性判断：第一级判断为基础的目标筛选，第二级判断通过深度形态学处理和数据增强技术，对筛选后的腔体区域进行更精细的分析，然后，利用空间变换网络集成的ResNet‑50模型根据腔体区的目标存在可能性属性，自动调整图像中的局部放大程度，以优化目标检测的精确度。
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公开(公告)号：CN117714638A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311698249.X
申请日：2023-12-12
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种固定场景下的视频监控动态优化处理方法，主要包括对摄像头是否遭遇遮挡的高效判断和对监控区域的智能优先级分配。首先，通过分阶段分析单帧及多帧图像，细致判断摄像头是否被遮挡，有效提高了判断的准确性和响应速度。其次，创新性地对监控场景进行区域划分，并基于各区域的角点变化率与目标出现概率计算区域优先度。这种方法使得监控系统能够根据实时情况动态调整关注焦点，优化资源分配，提高监控效率及事件响应能力，特别适用于需要长时间稳定监控的固定场景。
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公开(公告)号：CN114821136B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202210372999.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/778 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及一种自适应的云微粒子图像数据处理方法，主要包括依据机载综合气象测量系统所得信息，首先对原始云微粒子图像数据进行基于高度的批次、数据块划分及随机样本选择，然后进行基于温度的批次、数据块划分及随机样本选择，接着对数据进行聚类处理，再针对特定时间段原始云微粒子图像数据建立深度学习模型，对云微粒子数据筛选方案进行比较，确定云微粒子图像数据的处理方案，该方法提高了对云微粒子图像数据筛选的准确性、可靠性及泛化能力。
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