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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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9 篇 专利

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2 篇 广东省电信规划设...
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作者

2 篇 严益强
2 篇 张金龙
2 篇 秦海华
2 篇 李卫刚
2 篇 贾正东
2 篇 王华
2 篇 郭春亮
2 篇 马建宁
1 篇 薛安克
1 篇 刘航飞
1 篇 韩磊
1 篇 郭云飞
1 篇 彭冬亮
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1 篇 薛梦凡
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1 篇 曾晶徽
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语言

9 篇 中文

检索条件"主题词=图像分辨率转换"

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详细简洁

排序：

基于人工智能的图像分辨率转换方法及装置

基于人工智能的图像分辨率转换方法及装置

引用

作者：严益强 510000 广东省广州市天河区中山大道华景路1号11-19层

本发明公开了一种基于人工智能的图像分辨率转换方法及装置，包括：获取训练视频对，将训练视频对输入至预先确定出的目标模型中，以对目标模型进行训练，得到训练至收敛的第一目标模型；其中，训练视频对包括高分辨率的视频图像信息以... 详细信息

标准号: CN117196957A

本发明公开了一种基于人工智能的图像分辨率转换方法及装置，包括：获取训练视频对，将训练视频对输入至预先确定出的目标模型中，以对目标模型进行训练，得到训练至收敛的第一目标模型；其中，训练视频对包括高分辨率的视频图像信息以及低分辨率的视频图像信息；确定第一目标模型中的至少一个目标模型参数，并基于所有目标模型参数，生成第二目标模型；将待转换视频输入至第二目标模型，以使第二目标模型对待转换视频执行分辨率转换操作，得到目标转换结果；其中，目标转换结果包括待转换视频对应的若干帧搞分辨率的输出图像。可见，实施本发明能够智能化将低分辨率图像转换为高分辨率图像，有利于提高图像的分辨率转换的效率及准确性。

关键词：目标模型训练视频目标模型参数视频图像信息转换分辨率转换目标转换视频图像分辨率转换低分辨率图像高分辨率图像人工智能低分辨率高分辨率视频输入输出图像预先确定智能化分辨率收敛图像

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基于人工智能的图像分辨率转换方法及装置

基于人工智能的图像分辨率转换方法及装置

引用

作者：严益强 510000 广东省广州市天河区中山大道华景路1号11-19层

标准号: CN117196957B

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基于深度神经网络的图像分辨率转换方法及装置、终端设备

基于深度神经网络的图像分辨率转换方法及装置、终端设备

引用

作者：刘航飞姬长胜 201203 上海市浦东新区张江高科技园区祖冲之路2288弄展讯中心1号楼

一种基于深度神经网络的图像分辨率转换方法及装置、终端设备，图像分辨率转换方法包括：获取待转换图像以及转换倍率；将所述待转换图像映射到隐空间，以得到多个隐式特征图；确定转换后图像中的待插值坐标，所述待插值坐标的像素值为... 详细信息

标准号: CN113947521A

一种基于深度神经网络的图像分辨率转换方法及装置、终端设备，图像分辨率转换方法包括：获取待转换图像以及转换倍率；将所述待转换图像映射到隐空间，以得到多个隐式特征图；确定转换后图像中的待插值坐标，所述待插值坐标的像素值为空；根据所述转换倍率将各个待插值坐标映射至所述多个隐式特征图，以得到各个待插值坐标对应的隐式特征向量；将各个待插值坐标对应的隐式特征向量转换为像素值，并将各个像素值填充至所述转换后图像中的待插值坐标位置，以得到所述转换后图像。本发明技术方案能够实现对图像分辨率进行任意倍率的转换。

关键词：转换隐式像素图像分辨率转换特征向量转换图像特征图图像图像分辨率神经网络终端设备坐标位置坐标映射映射填充

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智能处理器、图像智能处理系统、方法及存储介质

智能处理器、图像智能处理系统、方法及存储介质

引用

作者：曾晶徽 314400 浙江省嘉兴市海宁市海宁经济开发区双联路128号科创中心B座263室

本申请实施例提供了一种智能处理器、图像智能处理系统、方法及存储介质。该智能处理器包括电连接的图像缩放单元、存储单元和处理单元，能够根据中央处理器发送的源图像在第一内存单元中的存储地址，从第一内存单元处获取源图像，并通... 详细信息

标准号: CN114025106A

本申请实施例提供了一种智能处理器、图像智能处理系统、方法及存储介质。该智能处理器包括电连接的图像缩放单元、存储单元和处理单元，能够根据中央处理器发送的源图像在第一内存单元中的存储地址，从第一内存单元处获取源图像，并通过图像缩放单元对源图像进行缩放，得到第一图像，第一图像满足人工智能模型所需的图像分辨率，把第一图像存储在存储单元，根据人工智能模型对第一图像进行处理，并向中央处理器反馈处理结果；可以解决中央处理器负责图像缩放导致中央处理器负载过高、需要增加额外的专门进行图像分辨率转换的硬件，或者缩放后的图像需要占用系统内存的技术问题。

关键词：图像中央处理器人工智能模型图像缩放单元智能处理器存储单元内存单元源图像缩放图像分辨率转换中央处理器负载智能处理系统图像分辨率处理单元存储地址存储介质反馈处理图像存储图像缩放系统内存电连接获取源发送占用申请

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视频信号无黑屏切换处理方法和装置

视频信号无黑屏切换处理方法和装置

引用

作者：贾正东 518000 广东省深圳市宝安区西乡街道黄麻布社区勒竹角居民小组鸿业工业园1栋五楼东侧

本发明提供了一种视频信号无黑屏切换处理方法，包括：接收视频信号；根据当前的应用配置以及后端显示设备的EDID信息对接收到的信号进行时序监测；当监测到输入时序发生变化时，锁定输出画面，进而实现当信号丢失或切换时锁定最后一帧... 详细信息

标准号: CN110999275B

本发明提供了一种视频信号无黑屏切换处理方法，包括：接收视频信号；根据当前的应用配置以及后端显示设备的EDID信息对接收到的信号进行时序监测；当监测到输入时序发生变化时，锁定输出画面，进而实现当信号丢失或切换时锁定最后一帧画面的效果；当监测到输入时序稳定时，根据配置的分辨率进行图像分辨率转换；显示经过分辨率转换之后的图像。本发明可将无缝切换与高级图像解析度转换技术相结合，能在视频信号切换时提供无黑屏、无熄屏、不闪烁的切换动作，满足高品质、高分辨率视频演示的需求。

关键词：输入时序黑屏监测锁定图像分辨率转换高分辨率视频接收视频信号视频信号切换分辨率转换时序高级图像视频信号输出画面无缝切换显示设备信号丢失应用配置高品质解析度配置的帧画面分辨率演示闪烁图像转换

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一种真三维裸眼3D图像合成方法、存储介质及合成装置

一种真三维裸眼3D图像合成方法、存储介质及合成装置

引用

作者：张金龙秦海华郭春亮李卫刚王华马建宁 516001 广东省惠州市仲恺高新技术开发区19号小区

本发明公开了一种真三维裸眼3D图像合成方法、存储介质及合成装置，所述方法包括：调用预设的相机阵列对物体进行全方位拍摄，得到所述物体的不同方位的图像；将相机阵列拍摄的图像分辨率转换成与显示屏相同的分辨率，并按照预定的规律... 详细信息

标准号: CN110191331A

本发明公开了一种真三维裸眼3D图像合成方法、存储介质及合成装置，所述方法包括：调用预设的相机阵列对物体进行全方位拍摄，得到所述物体的不同方位的图像；将相机阵列拍摄的图像分辨率转换成与显示屏相同的分辨率，并按照预定的规律从所述相机阵列拍摄的图像中选取像素点；调用预设的合成程序将所选取的像素点进行合成，生成真三维裸眼3D图像，并将生成的真三维裸眼3D图像组成3D视频。本发明通过采用相机阵列对物体进行全方位拍摄，并从拍摄的图像中选取像素点进行合成，生成真三维裸眼3D图像，采用本发明的方法合成的3D图像能够供用户全方位观看，3D视觉效果更好，且本发明操作简单方便，成本低。

关键词：裸眼3D图像相机阵列真三维像素点合成全方位拍摄图像预设调用拍摄图像分辨率转换全方位观看存储介质合成程序合成装置分辨率显示屏

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视频信号无黑屏切换处理方法和装置

视频信号无黑屏切换处理方法和装置

引用

作者：贾正东 518000 广东省深圳市宝安区西乡街道黄麻布社区勒竹角居民小组鸿业工业园1栋五楼东侧

标准号: CN110999275A

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一种真三维裸眼3D图像合成方法、存储介质及合成装置

一种真三维裸眼3D图像合成方法、存储介质及合成装置

引用

作者：张金龙秦海华郭春亮李卫刚王华马建宁 518000 广东省深圳市南山区中山园路1001号TCL国际E城D1栋3楼

标准号: CN110191331B

关键词：裸眼3D图像相机阵列真三维像素点合成全方位拍摄图像预设调用拍摄图像分辨率转换全方位观看存储介质合成程序合成装置分辨率显示屏

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基于卷积神经网络的SAR图像特征提取方法

基于卷积神经网络的SAR图像特征提取方法

引用

作者：薛梦凡韩磊彭冬亮薛安克郭云飞申屠晗骆吉安陈志坤 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明提供了一种基于卷积神经网络的SAR图像特征提取方法；该方法首先截取SAR图像中包含目标的区域，并将截取部分的图像分辨率转换为128×128；接着使用转化过的全部数据训练一个卷积神经网络；神经网络训练好以后，将待提取特征... 详细信息

标准号: CN109934237A

本发明提供了一种基于卷积神经网络的SAR图像特征提取方法；该方法首先截取SAR图像中包含目标的区域，并将截取部分的图像分辨率转换为128×128；接着使用转化过的全部数据训练一个卷积神经网络；神经网络训练好以后，将待提取特征的SAR图像输入到神经网络中，选择神经网络全连接层的256维输出作为提取到的特征。本发明将卷积神经网络用于SAR图像中目标的特征提取工作。使用卷积神经网络进行特征提取，简化了图像预处理和特征提取过程；由于卷积和池化的局部连接性质，图片中目标的平移和旋转不会影响最后的识别效果，使网络适应性更强。

关键词：卷积神经网络特征提取神经网络截取图像分辨率转换神经网络训练特征提取过程图像预处理网络适应性局部连接数据训练提取特征平移连接层池化卷积输出转化图片

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