计算机视觉技术的哪些新突破可以申请专利？

计算机视觉技术是一门研究如何使机器 “看懂” 世界的科学领域。它通过相机、传感器等设备获取图像或视频数据，然后运用图像处理、模式识别、深度学习等多种技术手段，对这些视觉信息进行分析、理解和解释。例如，在安防监控中，能精准识别人员与行为；于自动驾驶领域，可探测道路、车辆与行人状况；在工业生产里，完成产品外观检测与缺陷识别等任务。计算机视觉技术正不断拓展应用边界，深刻改变着众多行业的运作模式，为人们的生活和生产带来极大便利与高效性。

以下是一些可以申请专利的计算机视觉技术新突破：

新的模型架构与算法

视觉 Transformer 架构的改进：对视觉 Transformer 的结构进行创新，如优化自注意力机制、设计更高效的编码器和解码器结构等，以提高其在图像分类、目标检测等任务中的性能和效率，可申请专利。例如，研究人员提出的 Swin Transformer，通过引入滑动窗口机制改进了自注意力计算，提升了模型对图像局部和全局信息的捕捉能力，在多个计算机视觉任务中取得了显著成果，该架构相关的创新技术便可以申请专利 。

融合多种模型的架构：将不同的模型架构或算法进行融合创新，如将卷积神经网络（CNN）与视觉 Transformer 相结合，充分发挥两者的优势，提高图像识别和处理的精度和速度，这种融合架构及相关技术可申请专利。像一些研究中提出的 CNN-Transformer 混合架构，能够在保留 CNN 局部特征提取能力的同时，借助 Transformer 的全局信息捕捉能力，更好地完成复杂图像任务，相关的融合方法和技术细节等都有专利申请价值。

生成对抗网络（GANs）的创新应用：对 GANs 进行改进或创新应用，使其在图像生成、图像修复、风格迁移等领域有更好的表现。比如，通过设计新的生成器和判别器结构、改进损失函数等方式，提高生成图像的质量和多样性，这些创新技术可申请专利。如英伟达提出的 StyleGAN，能够生成具有高分辨率和丰富细节的图像，其相关技术就申请了多项专利。

少样本和零样本学习算法的突破：在少样本和零样本学习方面取得进展，使计算机视觉系统能够在仅有少量标注数据甚至无标注数据的情况下，快速学习和识别新的物体或场景，相关的学习算法和模型架构等可申请专利。例如，通过设计元学习框架、利用先验知识或迁移学习等方法实现少样本和零样本学习的创新技术，为计算机视觉在数据稀缺场景下的应用提供了可能，具有专利申请价值 。

新的应用领域与技术融合

计算机视觉与物联网的融合：开发基于计算机视觉的物联网应用系统，如智能家居、智能工厂等领域中的视觉监控、设备故障检测、人员行为识别等技术，实现对物理世界的智能化感知和控制，相关的系统架构、数据处理方法和应用技术等可申请专利。例如，通过计算机视觉技术实现对工厂生产线上产品质量的实时检测和设备运行状态的监测，提高生产效率和质量控制水平，这些具体的技术方案和系统设计可以申请专利 。

计算机视觉与医疗领域的深度结合：在医疗影像分析、疾病诊断、手术导航等方面取得突破，如利用深度学习算法对 X 光、CT、MRI 等医学影像进行高精度的病变检测和诊断，辅助医生进行疾病的早期发现和治疗，相关的影像分析算法、诊断模型和系统等可申请专利。比如，一些研究中开发的基于计算机视觉的癌症细胞检测系统，能够自动识别和分析医学影像中的癌细胞，为癌症的早期筛查提供了有力支持，其技术创新点可申请专利。

计算机视觉与交通领域的创新应用：研发自动驾驶、交通流量监测、违章行为识别等交通领域的计算机视觉技术，提高交通安全性和效率。例如，通过多传感器融合的计算机视觉系统实现对复杂交通场景的精确感知和理解，以及基于深度学习的车辆行为预测和交通信号优化等技术，这些创新技术和应用系统可申请专利。

计算机视觉与虚拟现实 / 增强现实的融合：探索计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的新应用，如通过视觉跟踪和定位技术实现更精准的用户交互、虚拟物体与现实场景的融合等，相关的技术和算法可申请专利。比如，微软的 HoloLens 等设备中所采用的计算机视觉技术，用于实现虚拟信息在现实环境中的稳定显示和交互，其背后的关键技术都有专利保护 。

数据处理与优化技术

高效的图像标注技术：研发能够提高图像标注精度和效率的新方法和工具，如利用人工智能辅助标注、半监督标注算法、主动学习策略等，减少人工标注的工作量和误差，加快计算机视觉模型的训练和优化，这些图像标注技术和相关系统可申请专利.

数据增强与合成技术：开发新的数据增强方法或数据合成技术，生成更多具有多样性和代表性的图像数据，以提高计算机视觉模型的泛化能力和鲁棒性。例如，通过生成对抗网络生成逼真的合成图像，或者设计新的图像变换和扰动方法来扩充训练数据，这些数据处理技术和相关算法可申请专利。

模型压缩与加速技术：研究模型压缩和加速的新方法，使计算机视觉模型能够在资源受限的设备上高效运行，如通过剪枝、量化、低秩分解等技术对模型进行优化，减少模型的存储空间和计算量，同时保持较高的性能，这些模型优化技术和相关工具可申请专利 。

小样本学习中的数据利用技术：在小样本学习场景下，开发更有效的数据利用方法，如通过数据挖掘、知识迁移等手段，从有限的数据中提取更多有价值的信息，提高模型的学习效果和性能，相关的数据处理和利用技术可申请专利。

三维视觉与重建技术

基于神经辐射场（NeRFs）的改进与应用：对 NeRFs 进行优化和扩展，提高其在 3D 场景重建、虚拟环境生成等方面的性能和效率，如改进 NeRFs 的网络结构、训练方法或数据采样策略，以生成更逼真、更详细的 3D 场景，相关技术可申请专利。此外，将 NeRFs 与其他计算机视觉技术或应用场景相结合，如将其应用于自动驾驶中的地图构建、虚拟现实中的场景生成等，也具有专利申请价值.

多视角立体视觉技术的创新：研发新的多视角立体视觉算法和系统，提高从多个视角图像中恢复物体 3D 形状和深度信息的精度和鲁棒性，可应用于 3D 建模、工业检测、文物保护等领域，这些多视角立体视觉技术和相关应用系统可申请专利 。

实时 3D 视觉感知技术：开发能够实时获取和处理 3D 视觉信息的技术和设备，如基于结构光、激光雷达等传感器的实时 3D 重建系统，以及与之配套的快速数据处理和分析算法，满足机器人导航、人机交互等实时性要求较高的应用场景，相关的技术和设备可申请专利 。

视觉语言融合技术

视觉语言模型的改进与创新：对现有的视觉语言模型（VLM）进行改进，如提高模型对图像和文本的理解能力、增强生成文本的准确性和多样性等，相关的模型架构优化、训练方法改进等技术可申请专利。例如，通过引入新的预训练任务、设计更有效的跨模态注意力机制等方式提升 VLM 的性能，为其在更多领域的应用提供支持.

视觉语言融合的新应用场景开发：探索视觉语言融合技术在新领域的应用，如智能教育、智能旅游、数字媒体创作等，开发相应的应用系统和技术方案，实现更自然、更智能的人机交互和信息传递，这些新应用场景下的技术和系统可申请专利。比如，利用视觉语言模型为学生提供个性化的学习辅助，根据图像内容生成相关的教学文本和解释，其相关技术和应用系统可申请专利.

视觉语言多模态预训练技术：研究视觉语言多模态预训练的新方法和框架，提高模型对多模态数据的特征提取和融合能力，为各种下游任务提供更强大的基础模型，相关的预训练技术和模型架构等可申请专利 。

当考虑外观实用发明专利申请时，需要精通掌握专利申请的各个环节，能准确把握外观设计与实用新型，发明专利的关键要点。无论是独特的产品外观，还是创新的实用功能和方法，都能提供精准的申请策略。会以严谨的态度对待每一个申请，确保申请文件的高质量，提高授权的可能性。选择小盾知识产权（右边法务顾问微信联系），就是为创新成果加上坚固的保护锁，让我们的发明在市场中绽放光彩，实现其最大价值。