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公开(公告)号：CN104952043B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201410118326.4
申请日：2014-03-27
Applicant: 株式会社日立制作所
CPC classification number: G06T1/20 , G06T5/20 , G06T11/003 , G06T2207/10081 , H04N5/32
Abstract: 本发明涉及一种图像滤波方法及CT系统，利用多核处理器，并行地对图像进行滤波处理。首先，根据图像的维数及滤波处理的预定的邻域范围，确定滤波处理的多个计算方向。然后，按每个计算方向，由多个线程中的每个线程分别针对图像中的一行像素，以该行的每个像素作为对象像素，在对象像素与该对象像素在该计算方向上的各邻域像素之间进行预定的滤波计算，并将滤波计算的结果分别以累加的方式保存为该对象像素和各邻域像素的滤波结果。最后，将针对全部计算方向得到的滤波结果累加，从而获得图像滤波结果。由此，能够减少现有并行计算中的重复计算，大幅提高图像滤波的并行计算速度。
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公开(公告)号：CN105488823B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201410472082.X
申请日：2014-09-16
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明提供CT图像重建方法、CT图像重建装置及CT系统，用于减少有物体运动的情况下的CT图像的运动伪影。CT图像重建方法根据通过X射线扫描而得到的投影数据重建CT图像，包括：运动物体位置检测步骤，检测运动物体在CT图像中的位置；部分角度选择步骤，根据运动物体的所述位置选择视角点和角度范围，并根据所述视角点和角度范围选择所述投影数据中的部分角度的数据；部分角度约束步骤，根据所述部分角度的数据，生成部分角度约束条件；以及迭代重建步骤，使用所述部分角度约束条件，通过迭代重建来生成CT图像。由此，能够提高运动物体的CT图像的时间分辨率，减少运动伪影。
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公开(公告)号：CN109784130A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711129237.X
申请日：2017-11-15
Applicant: 株式会社日立制作所
Inventor： 韩颖婕
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及视频监控领域，公开了一种行人重识别方法及其装置。本发明中的行人重识别方法包括以下步骤：从第一视频的图像中提取待识别行人的与各人体部件对应的第一子图像；基于所述待识别行人的所述第一子图像和目标行人的各人体部件的第二子图像，识别所述第一视频的图像中的所述待识别行人是否为目标行人。本发明采用先检测监控视频图像中行人的各人体部件的图像再确定整个行人的图像特征的方式，克服了行人重识别中，行人检测漏检行人的缺点，并有效消除了背景对行人检测的影响，极大地提高了行人重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN103784158B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201210422016.2
申请日：2012-10-29
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: A61B6/03
CPC classification number: A61B6/032 , A61B6/5205 , G06T11/006 , G06T2211/428
Abstract: 本发明涉及一种CT装置及CT图像生成方法，在处理对象的图像中按规定方向依次存储该图像的数据，利用多核处理器，以每一个线程在与规定方向正交的方向依次处理的方式，由多线程并行进行反投影/投影处理，从而获得三维CT图像并输出。由此，通过利用GPU等多核处理器，灵活性高，限制少，解决了处理速度受限制于带宽的技术问题。同时，在存储以及反投影/投影处理中利用多核处理器处理数据时，充分考虑了GPU等多核处理器的多线程内存访问的规则，提高缓存命中率，实现合并访问，大大提高内存的访问速度。由此，在CT图像重建中充分发挥了处理器的运算能力，能够大大提高CT图像重建的运算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108509963B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201710111731.7
申请日：2017-02-28
Applicant: 株式会社日立制作所
Inventor： 韩颖婕
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的目标差异性检测方法和目标差异性检测设备。该方法包括：通过训练好的网络模型，对第一目标图像进行第一前向传播以计算第一特征向量并记录网络模型的第一状态值，对第二目标图像进行第二前向传播以计算第二特征向量并记录网络模型的第二状态值；根据第一和第二特征向量，判断第一目标图像与第二目标图像是否相似；当判断两者相似时，根据第一和第二特征向量，计算差异向量；以及将差异向量作为梯度，通过具有第一状态值的网络模型进行第一反向传播以获得第一差异热力图，通过具有第二状态值的网络模型进行第二反向传播以获得第二差异热力图。通过采用本发明，能够有效地检测出相似目标之间的差异性。
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公开(公告)号：CN114202373A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010977080.1
申请日：2020-09-17
Applicant: 株式会社日立制作所
Inventor： 韩颖婕
Abstract: 本发明涉及一种智能服装推荐系统及智能服装推荐方法。智能服装推荐系统(100)具备：摄像单元(11)，其拍摄顾客的图像；显示单元(12)，其实时显示摄像单元拍摄到的图像；关注点检测单元(13)，其基于摄像单元拍摄到的图像，检测顾客对于试穿商品的关注点，关注点是预先规定的商品的部位信息；人机交互单元(14)，其将检测到的关注点提示给顾客，并通过人机交互而最终确定顾客的关注点；以及商品推荐单元(15)，其基于确定的关注点，向顾客推荐与该确定的关注点相关的其他商品，并将推荐的商品显示在显示单元上。通过上述智能服装推荐系统，能够自动识别顾客的关注点并结合顾客的关注点进行商品推荐。
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公开(公告)号：CN108509963A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201710111731.7
申请日：2017-02-28
Applicant: 株式会社日立制作所
Inventor： 韩颖婕
CPC classification number: G06K9/6215 , G06K9/00369 , G06K2209/21
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的目标差异性检测方法和目标差异性检测设备。该方法包括：通过训练好的网络模型，对第一目标图像进行第一前向传播以计算第一特征向量并记录网络模型的第一状态值，对第二目标图像进行第二前向传播以计算第二特征向量并记录网络模型的第二状态值；根据第一和第二特征向量，判断第一目标图像与第二目标图像是否相似；当判断两者相似时，根据第一和第二特征向量，计算差异向量；以及将差异向量作为梯度，通过具有第一状态值的网络模型进行第一反向传播以获得第一差异热力图，通过具有第二状态值的网络模型进行第二反向传播以获得第二差异热力图。通过采用本发明，能够有效地检测出相似目标之间的差异性。
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公开(公告)号：CN115180473A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110367885.9
申请日：2021-04-06
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: B66B1/46
Abstract: 本发明提供了一种电梯按键的控制方法及控制设备，所述方法包括：接收摄像头采集的视频图像；对视频图像进行人脸检测、识别和跟踪，确定视频图像中的人员；对视频图像中的人员进行视线跟踪，确定人员在电梯控制面板上的注视位置以及所述注视位置所对应的目标按键，并将目标按键的显示状态由当前的第一显示状态切换为第二显示状态；对视频图像中的所述人员进行动作识别，判断所述人员的动作是否与预设的确认动作相匹配；在匹配的情况下，确认所述目标按键被选择，并向电梯中控设备发送一指示所述目标按键被选择的按键选择信息。本发明能够避免用户与按键的直接接触，减少病菌传播风险，并提高按键操作的便利性。
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公开(公告)号：CN109784130B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201711129237.X
申请日：2017-11-15
Applicant: 株式会社日立制作所
Inventor： 韩颖婕
Abstract: 本发明涉及视频监控领域，公开了一种行人重识别方法及其装置。本发明中的行人重识别方法包括以下步骤：从第一视频的图像中提取待识别行人的与各人体部件对应的第一子图像；基于所述待识别行人的所述第一子图像和目标行人的各人体部件的第二子图像，识别所述第一视频的图像中的所述待识别行人是否为目标行人。本发明采用先检测监控视频图像中行人的各人体部件的图像再确定整个行人的图像特征的方式，克服了行人重识别中，行人检测漏检行人的缺点，并有效消除了背景对行人检测的影响，极大地提高了行人重识别的准确度。
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