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公开(公告)号：CN118365851A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410793249.6
申请日：2024-06-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的图像对齐方法、系统、设备及存储介质，采用特征提取模块对两张待对齐图像进行特征提取，得到第一多尺度特征图和第二多尺度特征图；其中，特征提取模块采用两个权重共享的特征提取网络和循环特征金字塔网络进行构建得到；基于第一多尺度特征图和第二多尺度特征图，采用特征匹配模块计算每个尺度上的相似矩阵，得到最终相似矩阵；其中，特征匹配模块采用自注意力机制与交叉注意力机制进行构建得到；将最终相似矩阵输入至图像对齐模块，得到单应性矩阵；其中，图像对齐模块采用多个卷积块进行构建得到；根据单应性矩阵将两张待对齐图像进行单应性变换，得到对齐图像。本申请能够提高图像对齐的精确度和稳定性。
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公开(公告)号：CN109741525A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910012332.4
申请日：2019-01-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供的这种基于静态二维码电子支付的自助购物方法，在消费者支付之前需要等待售货机发出的声光确认提醒，可防止消费者出现支付但得不到货的情况；即使消费者忽略售货机的声光提醒，由于消费者点击确认支付之后，该信息首先经过云服务平台的前端处理页面，云服务平台和自动售货机有过沟通，因为前端页面可根据特定售货机是否正常工作，决定是否通过消费者的支付请求，如果售货机正在正常工作，则前端处理页面会把该支付信息发送到第三方电子支付平台，否则，可直接通过消费者手机禁止消费者选货和禁止支付。本发明可提高静态二维码支付的安全性、购物的可靠性，同时又克服了动态二维码成本高、易受光照影响、消费者购物体验较差的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118397038A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410813628.7
申请日：2024-06-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/215 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/207 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的运动目标分割方法、系统、设备及介质，本方法通过采用特征提取网络模型提取预处理后的第一输入图片和第二输入图片中的特征，并将特征提取网络模型中的若干网络层输出的特征作为特征向量集，得到第一特征向量集和第二特征向量集；构建第一特征金字塔和第二特征金字塔，并基于第一特征金字塔和第二特征金字塔估计光流，得到光流结果；将第二特征向量集中最后提取的特征向量进行多尺度的深层次特征提取，得到深层次特征向量集；将深层次特征向量集与光流结果进行不同尺度的特征融合，得到多个融合特征；根据多个融合特征，采用分割头进行运动目标分割，得到运动目标分割结果。本申请能够提高运动目标分割的准确度。
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公开(公告)号：CN114863244A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210471260.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于复数胶囊网络的海上目标识别方法，其包括：基于预设的虚部学习模块获取输入图片的复数信息，后经过预设的复值密集卷积子网络、编码模块、动态路由模块以及分类模块以识别原始输入图片中的海上目标即舰艇类别。本发明还公开了一种基于复数胶囊网络的海上目标识别系统。本发明基于神经网络与图像的海上目标识别方法是雷达探测目标的辅助手段，其解决了雷达无法精确探测采用了隐形涂料的舰艇的问题。相较于实值网络和向量胶囊网络，本发明构建了网络层与层之间传递复数信息的密集型胶囊网络来进行海上目标识别，识别方法可靠性高、稳定性好。
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公开(公告)号：CN109741525B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910012332.4
申请日：2019-01-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供的这种基于静态二维码电子支付的自助购物方法，在消费者支付之前需要等待售货机发出的声光确认提醒，可防止消费者出现支付但得不到货的情况；即使消费者忽略售货机的声光提醒，由于消费者点击确认支付之后，该信息首先经过云服务平台的前端处理页面，云服务平台和自动售货机有过沟通，因为前端页面可根据特定售货机是否正常工作，决定是否通过消费者的支付请求，如果售货机正在正常工作，则前端处理页面会把该支付信息发送到第三方电子支付平台，否则，可直接通过消费者手机禁止消费者选货和禁止支付。本发明可提高静态二维码支付的安全性、购物的可靠性，同时又克服了动态二维码成本高、易受光照影响、消费者购物体验较差的缺陷。
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公开(公告)号：CN110009034A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910262063.7
申请日：2019-04-02
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种空调机组型号识别方法，包括获取各类型空调在不同角度、不同光照条件下的基础图像和对应的型号；对基础图像和型号数据进行处理；将处理后的数据进行分类标注，并且划分成训练集、测试集；搭建胶囊网络模型；对胶囊网络进行训练从而得到最终的空调型号识别模型；利用空调型号识别模型对待识别空调进行识别。本发明提供的这种空调机组型号识别方法，通过应用鲁棒性很强胶囊网络模型来完成空调机组型号识别，保证识别准确率，而且检测方便、准确且快速。
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公开(公告)号：CN109636539A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811564371.7
申请日：2018-12-20
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06Q30/0635 , G06K17/0025 , G06Q10/083 , G06Q50/12
Abstract: 本发明公开了一种列车自助订餐取餐方法，属于餐饮领域，本发明提供的这种列车自助订餐取餐方法，通过放置于各列车的智能餐车进行餐品智能配送服务，面向全国所有列车与所有乘客，全方位实现自助订餐、自助取餐，自助订食品与饮料，自助取食品与饮料，可为乘客提供价格实惠、口味多样化的餐品，能够将沿途供餐站的餐品及时送达至乘客手中。本发明提供的这种列车自助订餐取餐方法，该方法方便、快捷、经济，解决了列车乘客在长途旅行中就餐以及列车工作人员的送餐不方便的问题，全方位实现列车自助订餐管理的智能化，节省劳动力成本。
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