中国矿业大学(北京);北京力岩智矿科学技术研究院有限公司孙振明获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉中国矿业大学(北京);北京力岩智矿科学技术研究院有限公司申请的专利恢复低照度图像的神经网络模型的训练数据收集方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672464B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411737867.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权恢复低照度图像的神经网络模型的训练数据收集方法及系统是由孙振明;申泽清;刘世奇;刘辉;左栋;李佳;孙启东;李明檐;郭霖源设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本恢复低照度图像的神经网络模型的训练数据收集方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，提供了一种恢复低照度图像的神经网络模型的训练数据收集方法及系统。该方法包括：分别从第一图像集和第二图像集中随机选择一张第一图像和一张第二图像；其中，第一图像集为低照度图像的集合；第二图像集为正常照度图像的集合；构建第二图像的颜色直方图到第一图像的颜色直方图的映射关系；基于映射关系对第二图像中每个像素的强度进行调整，得到第三图像；其中，第三图像为与第二图像对应的且具有第一图像的照度特征的图像。籍以，在无需实地复现各种低照度环境的情况下，生成大量、多样化的训练数据集，规避了直接收集成对的正常照度图像与低照度图像所需面临的显著物理障碍和技术障碍。
本发明授权恢复低照度图像的神经网络模型的训练数据收集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种恢复低照度图像的神经网络模型的训练数据收集方法，其特征在于，包括： 步骤S101、从低照度图像集合的第一图像集中随机抽取一张第一图像，以及从正常照度图像集合的第二图像集中随机抽取一张第二图像； 步骤S102、构建所述第二图像的颜色直方图到所述第一图像的颜色直方图的映射关系；其中，按照公式： ； 构建所述第二图像的颜色直方图到所述第一图像的颜色直方图的映射关系；式中，为所述第一图像的各单一颜色通道中所有像素强度小于等于的概率之和；为所述第二图像中与所述第一图像相对应的颜色通道中所有像素强度小于等于的概率之和；，均为正整数； 步骤S103、基于所述映射关系对所述第二图像中每个像素的强度进行调整，得到与所述第二图像对应的且具有所述第一图像的照度特征的第三图像。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学(北京);北京力岩智矿科学技术研究院有限公司，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路丁11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励