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1. 发明专利

DE102022108589A1 Bildprüfvorrichtung und Bildprüfverfahren 未知
公开(公告)号：DE102022108589A1
公开(公告)日：2022-10-20
申请号：DE102022108589
申请日：2022-04-08
申请人： KEYENCE CO LTD
发明人： HAMA YUICHIRO , FUKUTA KEISUKE , KURIHARA NOBUYUKI
IPC分类号： G06V10/75 , G01B11/24
摘要： Die Bildprüfvorrichtung umfasst einen Bild-Score-Rechner und einen Spezifizierer für die Abbildungsbedingungen. Der Bild-Score-Rechner berechnet Scores von Bildern, die unter verschiedenen Abbildungsbedingungen erzeugt wurden. Der Spezifizierer für Abbildungsbedingungen empfängt, wenn zwei oder mehr Miniaturbilder, die zwei oder mehr Bildern entsprechen, die einen höheren Score aufweisen, auf der Anzeige angezeigt werden, die Auswahl eines der zwei oder mehr Miniaturbilder, um einen Satz von Abbildungsbedingungen zu spezifizieren, der dem ausgewählten Miniaturbild entspricht. Die verschiedenen Abbildungsbedingungen umfassen einen Einzelbild-Bedingungssatz, unter dem ein Einzelbild erzeugt wird, und eine Kompositionsserie von Bedingungssätzen, unter denen Bilder aufgenommen werden, um ein zusammengesetztes Bild aus den Bildern zu erzeugen. Auf dem Display wird ein Anzeigebereich für Bezugsinformationen angezeigt, der als Reaktion auf die Anzeige der zwei oder mehr Miniaturbilder Bezugsinformationen anzeigt, die den Einzelbildsatz oder die Zusammensetzungsserie von Sätzen darstellen.

2. 发明专利

AU2022201728A1 Performing object modeling by combining visual data from images with motion data of the image acquisition device 未知
公开(公告)号：AU2022201728A1
公开(公告)日：2022-10-06
申请号：AU2022201728
申请日：2022-03-11
申请人： EVERYPOINT INC
发明人： BOARDMAN DAVID B , HEINLY JARED S , KAPAGANTY SRINIVAS
IPC分类号： G06T17/00 , G06T7/20 , G06V10/75 , G06V20/64
摘要： [00183Techniques are described for automated analysis and use of images acquired of an object and of associated image acquisition metadata, such as for manmade largescale objects at fixed locations in outdoor environments, and to automatically generate a 3D computer model of the object (e.g., the 3D shape of the object exterior's surface) from visual data in the acquired images and from image acquisition device motion data during the image acquisition, to use the computer model to automatically determine measurements for object attribute(s), and to display or otherwise provide information about the generated computer model and/or determined object attributes. The image acquisition metadata may include motion data from IMU (inertial measurement unit) sensors on the image acquisition device, and include additional related data that is determined based at least in part on that motion data (e.g., acquisition pose data for particular acquired images, 3D positions on object exterior, etc.). =h t Wn " W cu - 0o* 0 m~ao (0 , - V - ma 0) a) a- 1 t ) a) a) E v W0 _0 U) 0 -: 0 I O'c a) -ET 01. a )a I~~a > 1~U U)~a 0 ~c 0 o I II 0I C IT :5 0 0 y r -2~ -L - - -~ - -~o -C -- - - - - t - -~ o) no - ~ -W -1 E L C' E14.-E a) E~ a) 1l~ - J L a) co IT0 I oo E c U) E m C ) 0~ *L 0 a) / -) o a) a) .2 0 E- 0_

3. 发明专利

IL294633A System for transmission and digitization of machine telemetry 未知
公开(公告)号：IL294633A
公开(公告)日：2022-09-01
申请号：IL29463322
申请日：2022-07-10
申请人： THEIA GROUP INCORPORATED
IPC分类号： G06V10/147 , G06V10/75 , G06V10/94 , G06V20/52 , G06V20/62
摘要： A system for digitizing gauges, lights and other human-readable machine gauges and functions and status without interfering with the operation of the machine or requiring re-working or interfering with the existing machine wiring, signaling, electrical or mechanical elements or operating modes, or adding new digitizing equipment to the machine.

4. 发明专利

GB2567756B Methods and systems for monitoring a retail shopping facility 未知
公开(公告)号：GB2567756B
公开(公告)日：2022-03-09
申请号：GB201820135
申请日：2017-06-06
申请人： WALMART APOLLO LLC
发明人： NICHOLAUS A JONES , ROBERT J TAYLOR , AARON JAMES VASGAARD , MATTHEW A JONES
IPC分类号： H04N5/232 , G01C21/20 , G03B7/08 , G06K9/00 , G06Q10/08 , G06Q30/06 , G06T7/70 , G06V10/75 , G06V20/56 , H02K7/18
摘要： In some embodiments, apparatuses and methods are provided herein useful for a retail shopping facility to maintain stocked shelves, in part, from obtaining images of the store shelves via cameras mounted onto shopping carts. By one approach, the images obtained from the shopping carts are compared with planogram images to determine where retail products are needed to restock the shelves. In some examples, the shopping cart has a control circuit that determines when to capture electronic images based, in part, upon a sensor mounted onto the shopping cart, instructs the camera to capture the electric image, and stores the captured electronic image in the memory.

5. 发明专利

DE102019127566B4 Rückfahrassistenzvorrichtung für ein Fahrzeug und Verfahren zum Steuern selbiger 未知
公开(公告)号：DE102019127566B4
公开(公告)日：2023-01-19
申请号：DE102019127566
申请日：2019-10-14
申请人： HYUNDAI MOBIS CO LTD
发明人： KIM JEONG KU
IPC分类号： B60W30/06 , B60R11/04 , B60W10/04 , B60W10/20 , B60W40/02 , G06V10/75 , G06V20/56
摘要： Rückfahrassistenzvorrichtung (100) für ein Fahrzeug mit:einer ersten Erfassungseinheit (181), die zum Erfassen von einem oder mehreren Vorwärtseinzelbildern ausgebildet ist, die mittels einer Kamera (150) bei Vorwärtsbewegung eines Fahrzeugs aufgenommen werden; undeiner Fahrstreckengenerierungseinheit (182), die zum Schätzen eines Bewegungsstandorts des Fahrzeugs ausgebildet ist, durch Abgleichen einer von einem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor (110) gemessenen Radimpulsanzahl, einem von einem Lenkwinkelsensor (120) gemessenen Lenkwinkel, und einer bei Vorwärtsbewegung des Fahrzeug von einem Gierratensensor (130) gemessenen Gierrate, und die zum Generieren einer Vorwärtsfahrtrajektorie (310) bei Vorwärtsbewegung des Fahrzeugs als eine Rückfahrprognosestrecke (350) ausgebildet ist, durch Abgleichen gemeinsamer Merkmalspunkte (340) in durch die erste Erfassungseinheit (181) erfassten konsekutiven Vorwärtseinzelbildern;gekennzeichnet durcheine zweiten Erfassungseinheit (183), die zum Erfassen von einem oder mehreren Rückwärtseinzelbildern ausgebildet ist, die mittels der Kamera (150) bei automatischer Rückwärtsbewegung des Fahrzeugs entlang der Rückfahrprognosestrecke (350) aufgenommen werden, nachdem das Vorwärtsfahren des Fahrzeugs abgeschlossen ist;eine Abweichungsberechnungseinheit (184), die zum Berechnen einer Übereinstimmungsabweichung (cp) zwischen zwei Merkmalspunkten (340) ausgebildet ist, durch Abgleichen zwischen einem Merkmalspunkt (340) des von der ersten Erfassungseinheit (181) erfassten Vorwärtseinzelbilds und einem Merkmalspunkt (340) des von der zweiten Erfassungseinheit (183) erfassten und an dem gleichen Standort wie das Vorwärtseinzelbild aufgenommenen Rückwärtseinzelbilds; undeine Korrekturfahrstrecken-Generierungseinheit (185), die zum Generieren einer Rückfahrkorrekturstrecke (360) ausgebildet ist, die aus der Rückfahrprognosestrecke (350) um die Übereinstimmungsabweichung (φ) zwischen den Merkmalspunkten (340) bei automatischer Rückwärtsbewegung des Fahrzeugs entlang der Rückfahrprognosestrecke (350) korrigiert wird.

6. 发明专利

CA3162875A1 SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFYING A LOCATION USING IMAGE RECOGNITION 未知
公开(公告)号：CA3162875A1
公开(公告)日：2022-12-14
申请号：CA3162875
申请日：2022-06-13
申请人： LTAS TECH INC
发明人： ATAMER ALLEN , LEE TOM
IPC分类号： G06V10/75 , G06V10/764 , G06V20/10
摘要： A system and method for identifying a location using image recognition. STR listing images are analyzed and assigned an archetype. Optionally, STR listing images are analyzed with an object detection model and associated with archetypes. The STR dwelling unit type may be determined from the combination of STR image archetypes. A location for the STR listing may then be determined by comparing to images of dwelling units retrieved from databases.

7. 发明专利

IL297079A Image alignment for noisy images 未知
公开(公告)号：IL297079A
公开(公告)日：2022-12-01
申请号：IL29707922
申请日：2022-10-04
申请人： KLA CORP
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/75
摘要： Methods and systems for aligning images of a specimen are provided. One method includes reducing noise in a test image generated for a specimen by an imaging subsystem thereby generating a denoised test image. The method also includes detecting one or more patterned features in the denoised test image extending in at least a horizontal or vertical direction. In addition, the method includes designating an area of the denoised test image in which the detected one or more patterned features are located as a region of interest in the denoised test image. The method further includes aligning the denoised test image to a reference image for the specimen using only the region of interest in the denoised test image and a corresponding area in the reference image.

8. 发明专利

AU2021200218B2 A HORSE SPEED CALCULATION SYSTEM AND METHOD BASED ON DEEP LEARNING 未知
公开(公告)号：AU2021200218B2
公开(公告)日：2022-12-01
申请号：AU2021200218
申请日：2021-01-14
申请人： TARGET INFORMATION COMPANY LTD
发明人： KWAN KWOK LEUNG
IPC分类号： G06V10/75 , G01P3/38 , G06N20/00 , G06T7/215 , G06T7/246
摘要： Abstract A method for a horse speed calculation system based on deep learning, comprising the following steps: before a start of a competition, participating horses walk around a competition field where a camera shoots a video of the target horse and sends the video to an optical flow field calculation module; performing image extraction from the video and calculating an optical flow field between consecutive images; performing an object artificial intelligence detection on the video; filtering all moving objects from the optical flow field; calculating a direction and speed of the camera according to the filtered optical flow field; calculating a speed of the target horse between two consecutive images according to the position of the target horse; and outputting all speeds of the target horse between two consecutive images to obtain the average speed ofthe horse. Type Filters Size Output Convolutional 32 3x3 256 x 256 Convolutional 64 3x3/2 128 x 128 Convolutional 32 1x1 ix Convolutional 64 3x3 Residual 128 x 128 Convolutional 128 3x3/2 64 x 64 Convolutional 64 1 x 1 2x Convolutional 128 3x3 Residual 64 x 64 Convolutional 256 3x3/2 32 x 32 Convolutional 128 1xI 8x Convolutional 256 3x3 Residual 32 x 32 Convolutional 512 3x3/2 16 x 16 Convolutional 256 1 x 1 8x Convolutional 512 3x3 Residual 16 x 16 Convolutional 1024 3x3/2 8 x 8 Convolutional 512 1x1 4x Convolutional 1024 3x3 Residual 8 x 8 Avgpool Global Connected 1000 Softmax Figure 1 C- 3000 0 25 50 75 100 125 150 175 200 Displacement Figure 2 (a)

9. 发明专利

GB2605534A Method of searching images using rotational gesture input 未知
公开(公告)号：GB2605534A
公开(公告)日：2022-10-05
申请号：GB202208935
申请日：2020-11-16
申请人： IBM
发明人： KULVIR SINGH BHOGAL , ALEXANDRE POLZOFF , SARBAJIT KUMAR RAKSHIT , JEREMY FOX
IPC分类号： G06V10/40 , G06V10/75
摘要： A method is provided to search for images. The method includes identifying an object in a two-dimensional reference image. The method includes determining a three-dimensional reference orientation axis of the object based on at least one attribute of the object. The method includes receiving an input that requests a change in a three-dimensional perspective of the object. The method further includes determining a new orientation axis based on the input and the reference orientation axis. The method includes executing a search query on a set of two-dimensional images, where the search query is based on the new orientation axis and at least one attribute of the object. The method also includes displaying image search results that are ranked based on correlations with the new orientation axis and the attribute of the object.

10. 发明专利

GB2592829B Method and device for judging target group distribution patterns based on convolutional neural networks 未知
公开(公告)号：GB2592829B
公开(公告)日：2022-03-02
申请号：GB202108377
申请日：2020-03-09
申请人： 28TH RES INST CHINA ELECTRONICS TECH GROUP CORP
发明人： XIN XU , LIANWANG DIAO , XIAODONG LI
IPC分类号： G06V10/80 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V20/52
摘要： Method of analysing group distribution patterns, comprising: sensing the group using multiple sensors and fusing the sensor information of each individual target into a target group image matrix, the matrices using a space lattice division strategy S10; constructing a convolutional neural network according to the target group image matrix S20; training the neural network using the target group image matrix S30; and applying the trained neural network to newly sensed target groups thereby judging the distribution patterns S40. Generating a target group image matrix may comprise: mapping the area of the target group into a spatial lattice and counting the measurement values sensed of each sensor in each space lattice (table 4, description); calculating the average value (Poisson distribution) of each space lattice (table 5, description); calculating a total distribution value for blocks within the space lattice (table 6, description); and calculating a pixel value for each block thereby generating a target group image matrix (table 7, description). Thus, the neural network is trained not on pixels images but block-level target group image matrix

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