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1. 发明专利

BR102022015201A2 SISTEMA DE AVALIAÇÃO PARA IDENTIFICAÇÃO DE RISCOS AMBIENTAIS RESIDENCIAIS E PREVENÇÃO DE ACIDENTES DOMÉSTICOS 未知
公开(公告)号：BR102022015201A2
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：BR102022015201
申请日：2022-07-30
申请人： CHC COMERCIO E SERVICOS TECNOLOGICOS LTDA
发明人： BENEDITO DE SOUZA BEZERRA DA SILVA
IPC分类号： G16Y40/35 , G01C11/00 , G03B37/00 , G06F16/532 , G06V10/10 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V40/10 , G06V40/20 , G08B31/00 , G09B7/00 , G09B25/04 , G09B25/06 , G09B29/00 , G16Y40/50 , G16Z99/00
摘要： SISTEMA DE AVALIAÇÃO PARA IDENTIFICAÇÃO DE RISCOS AMBIENTAIS RESIDENCIAIS E PREVENÇÃO DE ACIDENTES DOMÉSTICOS. É descrito um sistema com algoritmo próprio, constituído de processo estruturado (10) com ações destinadas a entregar a exibição do nível de riscos a acidentes domésticos (20) que a pessoa usuária está sujeita dentro do ambiente residencial e um conjunto de recomendações para o gerenciamento dos seus agentes causadores. Este sistema soluciona o problema da ausência de uma ferramenta tecnológica, proporcionando à pessoa usuária condições para se antecipar a ocorrência de um acidente doméstico e para atuar proativamente sobre os seus agentes causadores, controlando, neutralizando ou inativando-os.

2. 发明专利

AU2022201649A1 Method and apparatus for detecting lane lines, electronic device and storage medium 未知
公开(公告)号：AU2022201649A1
公开(公告)日：2022-10-20
申请号：AU2022201649
申请日：2022-03-09
申请人： BEIJING TUSEN ZHITU TECHNOLOGY CO LTD
发明人： SHEN ZHENWEI , HUANG ZEHAO , WANG NAIYAN
IPC分类号： G06V20/56 , B60W30/12 , G05D1/02 , G06V10/26
摘要： The present application relates to a method and an apparatus for detecting lane lines, an electronic device and a non-transitory storage medium. The method comprises: acquiring an image to be detected; determining at least one initial point in the image; extracting a position 5 characteristic of at least one initial point; processing the position characteristic of the at least one initial point by using a first network model to obtain trend information of a corresponding lane line; and generating a target lane line containing the at least one initial point according to the trend information. In the present application, a network model is used to process a position characteristic of an initial point to obtain trend information of the lane line, and a 10 complete lane line of the road image is quickly generated according to the trend information. Acquiring an image to be detected Determining at least one initial point in the image Extracting a position characteristic of the at least one initial point S103 Processing the position characteristic of the at least one initial point by a first network model to obtain trend information of a corresponding lane line and S04 generating a target lane line containing the at least one initial point according to the trend information 5 Line Segment 2 First direction -; L 7 ,1Line - segment 3 Line segment 1 Second Line 13 direction segment 4

3. 发明专利

DE112012006790B4 Kollisionsvorhersagevorrichtung 未知
公开(公告)号：DE112012006790B4
公开(公告)日：2022-09-29
申请号：DE112012006790
申请日：2012-08-08
申请人： TOYOTA MOTOR CO LTD
发明人： NANAMI TAKESHI
IPC分类号： B60W30/095 , B60R21/01 , B60W10/04 , B60W10/18 , B60W40/04 , B60W50/14 , G01S13/931 , G06F17/17 , G06F17/18 , G06V10/26 , G06V20/58 , G08G1/16
摘要： Kollisionsvorhersagevorrichtung, mit:einem Sensor (20; 30; 40), der Positionsinformationen bezieht, die eine Position eines Zielobjekts bezüglich eines Ausgangsfahrzeugs repräsentieren; undeinem Prozessor (10), dadurch gekennzeichnet, dassder Prozessor (10) eine Bewegungstrajektorie des Zielobjekts bezüglich des Ausgangsfahrzeugs basierend auf den zu einer Vielzahl von Zeitpunkten durch den Sensor (20; 30; 40) bezogenen Positionsinformationen berechnet, wobei die Bewegungstrajektorie unter Verwendung einer linearen Annäherung berechnet wird, die Ausreißer ausschließt, wobei die Ausreißer Positionsinformationen außerhalb eines vorbestimmten Fehlerbereichs sind,der Prozessor (10) eine Wahrscheinlichkeit einer Kollision zwischen dem Zielobjekt und dem Ausgangsfahrzeug basierend auf der berechneten Bewegungstrajektorie und zumindest einem von drei Parametern vorhersagt, wobei die drei Parameter eine Anzahl von Bezugszeitpunkten der zum Berechnen der Bewegungstrajektorie verwendeten Positionsinformationen, eine Änderung von einer Seitenbreite des Zielobjekts zwischen den Zeitpunkten, und eine Änderung von den Positionsinformationen des Zielobjekts bezüglich des Ausgangsfahrzeugs in einer Längsrichtung des Ausgangsfahrzeugs umfassen,der zumindest eine von drei Parametern die Anzahl von Bezugszeitpunkten umfasst, so dass die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit einer Kollision niedriger wird, wenn die Anzahl der Bezugszeitpunkte kleiner wird,der zumindest eine von drei Parametern die Änderung von der Seitenbreite des Zielobjekts zwischen den Zeitpunkten umfasst, so dass die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit einer Kollision niedriger wird, wenn die Änderung von der Seitenbreite zwischen den Zeitpunkten größer wird, undder Prozessor (10) eine Anweisung zur Steuerung einer Steuerungszieleinrichtung basierend auf der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit einer Kollision ausgibt.

4. 发明专利

DE202022101612U1 Ein System zur Identifizierung des Verbrennungsbereichs durch Segmentierung der verbrannten Bilder für die Haut 未知
公开(公告)号：DE202022101612U1
公开(公告)日：2022-05-04
申请号：DE202022101612
申请日：2022-03-28
申请人： CHANNAPPA SOMASHEKHAR GANIGERE , MURTHY KESHAVA , PHANIRAJU HOLAVANAHALLI BASAVARAJU , SHIRABADAGI SHIVARANJANI SOMANATH
IPC分类号： G06V10/26 , G06V20/60
摘要： System zur Identifizierung des Verbrennungsbereichs durch Durchführung einer Segmentierung der verbrannten Bilder für die Haut, wobei das System umfasst:eine Sammelverarbeitungseinheit zum Sammeln der Echtzeitbilder von den Krankenhäusern mit Verbrennungszentren, wobei die gesammelten Bilder als Eingangsbilder für die Segmentierung verwendet werden, wobei die Bilder unter Verwendung der Mobiltelefonkamera und der Digitalkamera erfasst werden;eine Umwandlungsverarbeitungseinheit zum Umwandeln von Farbbildern aus dem RGB-Bereich in (L*, a*, b*)YCbCr - und HSV-Farbräume, wobei a* und b* der L*, a*, b*, H und S von HSV, Cb und Cr von YCbCr entsprechend verwendet werden;eine Cluster-Verarbeitungseinheit zum Bilden der Cluster mit Hintergrund, Verbrennung, Haut, wobei k-means-Clustering, einfaches lineares iteratives Clustering (SLIC) und Erwartungsmaximierungs- (EM) Clustering-Verfahren zum Ausführen des Segmentierungsprozesses verwendet werden, und wobei eine optimale Anzahl von Clustern für jedes Bild verwendet wird und der Schwellenwert des Clusterbereichs 50 Pixel umfasst;eine Segmentierungsverarbeitungseinheit zum Durchführen der Segmentierung der Bilder auf der Grundlage des superweisen Pixelalgorithmus durch Messen mit der CIE (L*, a*, b*) -Farbkoordination auf der Grundlage des euklidischen Abstands und ihrer Räume unter Verwendung eines histogrammbasierten Ansatzes, bei dem die Räume gleich gut und gleichförmig sind und eine geeignete Schätzung des Abstands zwischen den Farbvektoren liefern, wobei die Farbe durch die Leuchtdichte beeinflusst wird,eine Klassifizierungsverarbeitungseinheit zur Unterscheidung von normaler Haut, verbrannter Haut und verheilten Hautregionen; dies geschieht durch den Einsatz von Klassifizierern auf der Grundlage von Faltungslernen, die trainiert werden, und die erhaltenen Ergebnisse werden in die Testfälle eingespeist, wobei ein auf Sättigung basierender Ansatz in Betracht gezogen wird und die Hautregion mit grüner Farbe und die verbrannte Region mit roter Farbe hervorgehoben wird; undeine Kalibrierungs-Verarbeitungseinheit zur Durchführung der Kalibrierung auf der Grundlage von entweder RGB- oder CIE-basierten Ansätzen, wobei zur Kalibrierung das RGB-Bild auf der Grundlage einer definierten spezifischen Beleuchtung in einen XYZ-Bereich in seinem Farbraum transformiert wird.

5. 发明专利

IL289588D0 Room layout estimation methods and techniques 未知
公开(公告)号：IL289588D0
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：IL28958822
申请日：2022-01-03
申请人： MAGIC LEAP INC
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V20/00 , G06V20/20
摘要： Systems and methods for estimating a layout of a room are disclosed. The room layout can comprise the location of a floor, one or more walls, and a ceiling. In one aspect, a neural network can analyze an image of a portion of a room to determine the room layout. The neural network can comprise a convolutional neural network having an encoder sub-network, a decoder sub-network, and a side sub-network. The neural network can determine a three-dimensional room layout using two-dimensional ordered keypoints associated with a room type. The room layout can be used in applications such as augmented or mixed reality, robotics, autonomous indoor navigation, etc.

6. 发明专利

GB2608670A Confidence generation using a neural network 未知
公开(公告)号：GB2608670A
公开(公告)日：2023-01-11
申请号：GB202204317
申请日：2022-01-25
申请人： NVIDIA CORP
发明人： ERIC KANGNING ZHANG , ZORAN NIKOLIC , BRANISLAV KISACANIN , ERIC VISCITO
IPC分类号： G06V10/26 , A01B79/00 , A01M21/00 , B60W60/00 , G06N3/04 , G06N3/063 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/58
摘要： Apparatuses, systems (10), and techniques to generate one or more confidence values (116) associated with one or more objects identified by one or more neural networks (104). In at least one embodiment, one or more confidence values (116) associated with one or more objects identified by one or more neural networks (104) are generated based on, for example, one or more neural network outputs.

7. 发明专利

IL297135A System for planetary-scale analytics 未知
公开(公告)号：IL297135A
公开(公告)日：2022-12-01
申请号：IL29713522
申请日：2022-10-06
申请人： URUGUS S A
IPC分类号： G01C11/02 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V20/10 , G06V20/13
摘要： A smart satellite system is capable of decision making and prioritization on the fly to optimize the use of downlink bandwidth to deliver prioritized data based upon opportunity and the resources of available payloads. By providing a satellite system with substantial processing power and a level of autonomy, the satellite is able to make decisions about capturing imagery data, including image data processing, object detection, image segmentation, and re-orientation of the satellite based upon the opportunity, from the satellite's perspective, for capturing image data of areas or objects of interest. Through the use of machine learning and in-orbit image analysis, the satellite may transmit only a subset of the captured images, portions of the captured images, or the result of image analysis, thereby efficiently using the downlink communication channel.

8. 发明专利

GB2600806A Text refinement network 未知
公开(公告)号：GB2600806A
公开(公告)日：2022-05-11
申请号：GB202112553
申请日：2021-09-03
申请人： ADOBE INC
发明人： ZHIFEI ZHANG , XINGQIAN XU , ZHAOWEN WANG , BRIAN PRICE
IPC分类号： G06V30/148 , G06V10/26 , G06V30/19
摘要： After receiving an image 500 foreground text 550 is segmented from a background portion by classifying each pixel as text or background. A segmentation prediction 520 is produced using an additional convolutional layer. A key vector representing features such as texture of the text may be generated by applying a cosine similarity, bias, and softmax to the prediction. A neural network refines the prediction using the key vector. The image may be encoded using a ResNet architecture to produce a feature map 510 and decoded 515 to produce the segmentation prediction. Decoding may comprise applying a convolutional layer to the feature map, a first bias to an output of the layer, and a softmax to the output of the first bias. An attention map 530 and combined feature map 535 may be produced by combining the feature map and key vector. The key vector is generated 525 using a cosine similarity function, a second softmax, a second bias, and a pooling layer. The neural network is trained by segmenting a set of training images and updating the network based on loss functions between a ground truth, initial segmentation prediction, and refined segmentation predictions.

9. 发明专利

AU2020349037A1 Histological image analysis 未知
公开(公告)号：AU2020349037A1
公开(公告)日：2022-04-21
申请号：AU2020349037
申请日：2020-09-18
申请人： OSLO UNIV
发明人： RAEDT SEPP DE , SKREDE OLE-JOHAN , DANIELSEN HÅVARD EMIL GREGER , HVEEM TARJEI SVEINSGJERD , KLEPPE ANDREAS , LIESTØL KNUT
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V20/69
摘要： A computer implemented system for determining an overall-classifier for one or more source-histological-images. The system comprising: a first tile generator (204) configured to generate a plurality of first-tiles (206; 306) from the one or more source-histological-image (202; 302); and a second tile generator (205) configured to generate a plurality of second-tiles (207; 307) from the one or more source- histological-images (202; 302). The first-area of the first-tiles (206; 306) is larger than the second-area of the second-tiles (207; 307); and the second-resolution of the second-tiles (207; 307) is higher than the first-resolution of the first-tiles (206; 306). The system also includes a machine-learning network (211; 311) configured to process the plurality of first-tiles (206; 306) in order to determine a first-classifier (218; 318); a machine-learning network (215; 311) configured to process the plurality of second-tiles (207; 307) in order to determine a second-classifier (219; 319); and a classifier combiner configured to combine the first-classifier (218; 318) and the second-classifier (219; 319) to determine the overall-classifier (232; 332).

10. 发明专利

BR102014030832B1 Método de detecção de vivacidade de impressões digitais usando redes convolucionais 未知
公开(公告)号：BR102014030832B1
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：BR102014030832
申请日：2014-12-09
申请人： CENTRO DE TECNOLOGIA DA INFORMACAO RENATO ARCHER , UNIV ESTADUAL CAMPINAS UNICAMP
发明人： ROBERTO DE ALENCAR LOTUFO , RODRIGO FRASSETTO NOGUEIRA , RUBENS CAMPOS MACHADO
IPC分类号： G06V10/26 , G06V30/20
摘要： método de detecção de vivacidade de impressões digitais usando redes convolucionais. a presente invenção refere-se a um método para detecção de vivacidade de impressões digitais usando a técnica de extração de características conhecida como redes convolucionais e aumento artificial do conjunto de dados com objetivo de melhorar a acurácia do sistema classificador. é também aplicada redução de dimensionalidade através da análise de componentes principais (pca) com whitening e um classificador support vector machine (svm) com kernel gaussiano, usado para decidir se as amostras são verdadeiras ou falsas. operações de pré-processamento como filtragem em frequência, extração da região de interesse (roi) e equalização de contraste podem ser usadas para melhorar a acurácia.

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