专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种车位检测方法、装置、电子设备及车辆-CN202210121369.2在审
  • 付锦斌;李晓东;冯柏岚;郭昊帅;刘宏马 - 华为技术有限公司
  • 2022-02-09 - 2023-08-22 - G06V20/40
  • 本申请提供了一种车位检测方法、装置、电子设备及车辆。该方法包括:获取以目标车辆为中心的场景图像,场景图像包括目标车辆所处环境的环境信息;对场景图像进行多尺度的特征提取,以得到N个不同尺度的图像特征,N≥2;将N个图像特征中的M个图像特征进行交叉融合,以得到至少M个融合图像特征,其中,每个融合图像特征均是以M个图像特征中的一个图像特征为基准,并与M个图像特征中剩余的至少一个图像特征进行融合得到;基于至少M个融合图像特征,对场景图像中包含的各个车位进行检测,以及输出检测结果。这样,通过简单的处理逻辑即可以获取到准确的车位信息,降低了车位检测的复杂度,提升了车位检测的准确度。
  • 一种车位检测方法装置电子设备车辆
  • [发明专利]一种地图构建方法、装置和车辆-CN202211175868.6在审
  • 张超;刘宏马 - 华为技术有限公司
  • 2022-09-26 - 2023-03-07 - G06T11/20
  • 本申请实施例提供了一种地图构建方法、装置和车辆,该方法包括:获取地图信息,该地图信息中包括第一车位集合,该第一车位集合中包括一个或者多个车位;对该一个或者多个车位进行正旋转变换,得到第一外接框,该第一外接框中包括该一个或者多个车位;根据该第一外接框的尺寸和预设车位尺寸,对该一个或者多个车位进行排布;对排布后的该一个或者多个车位进行逆旋转变换,得到修复后的该一个或者多个车位。本申请实施例可以应用于智能汽车或者电动汽车,有助于提升对地图中的车位进行修复时的效率,节省人力成本,也有助于提升车辆的智能化程度。
  • 一种地图构建方法装置车辆
  • [发明专利]图像矫正方法、电子设备、介质及片上系统-CN202111020078.6在审
  • 徐健;张雅琪;刘宏马 - 华为技术有限公司
  • 2021-09-01 - 2023-03-03 - G06T5/00
  • 本申请涉及图像矫正技术领域,公开了一种图像矫正方法、电子设备、介质及片上系统。其中,图像矫正方法包括:在确定待矫正图像中待矫正对象的第一矫正区域后,扩大所述第一矫正区域得到第二矫正区域,其中所述第二矫正区域的边界上各点的偏移量小于设定值;根据所述第二矫正区域中各点的偏移量,对所述第二矫正区域进行矫正,得到所述待矫正图像的矫正图像。本申请提供的图像矫正方法,能够对第二校正区域内即待矫正区域及待矫正区域影响范围内的区域均进行矫正,能够有效实现第一矫正区域和周围区域的平滑过渡,提升图像质量。
  • 图像矫正方法电子设备介质系统
  • [发明专利]拍摄方法、装置、移动终端及芯片系统-CN202010417818.9有效
  • 刘宏马;张雅琪;张超;陈艳花;吴文海;贾志平 - 华为技术有限公司
  • 2020-05-15 - 2022-12-27 - H04N5/232
  • 本申请适用于视频拍摄技术领域,提供了一种拍摄方法、装置、移动终端及芯片系统,所述拍摄方法包括:获取移动终端的摄像头采集的原始图像,对所述原始图像进行抖动校正处理和目标跟踪处理,获得处理图像以及所述处理图像中包含跟踪目标的预览区域,将所述预览区域中的图像作为预览画面进行显示,通过本申请可以对摄像头采集的低倍原始图像进行抖动校正处理,避免了画面的抖动,进行目标跟踪处理避免了画面中跟踪目标的晃动,在经过抖动校正处理和目标跟踪处理后,获得的预览区域是低倍原始图像对应的处理图像中的某个区域,将该区域中的图像作为预览画面进行显示,就能够呈现稳定的高倍拍摄效果。
  • 拍摄方法装置移动终端芯片系统
  • [发明专利]目标跟踪方法及其装置-CN202110336639.7在审
  • 徐健;张超;张雅琪;刘宏马;贾志平 - 华为技术有限公司
  • 2021-03-29 - 2022-10-04 - G06T7/246
  • 本申请公开了一种目标跟踪方法及其装置,涉及大数据领域,用于便捷地选定跟踪目标。所述目标跟踪方法包括:获取视频流中的图像帧的深度信息;确定视频流中第一相邻图像帧之间的变化区域为待检测对象,第一相邻图像帧包括第一图像帧和第二图像帧,第一图像帧为位于第二图像帧前面的图像帧,所述变化区域为深度信息的差异区域;确定第二图像帧中待检测对象的位置相比第一图像帧中待检测对象的位置之间位移值及位移方向,位置为深度信息的位置,位移值及位移方向为深度信息的位移值及位移方向;选定跟踪目标,所述跟踪目标为位移值大于第一预设值且位移方向为靠近焦平面的方向的待检测对象。本申请实施例应用于数据处理。
  • 目标跟踪方法及其装置
  • [发明专利]图像选优方法及电子设备-CN201910936462.7有效
  • 陈艳花;刘宏马;张雅琪;张超 - 荣耀终端有限公司
  • 2019-09-29 - 2022-08-05 - G06V40/16
  • 一种图像选优方法和电子设备。在该方法中,电子设备可检测与用户操作相关的反馈信息。该反馈信息可包含利用决策模型选出的优选图像和修改的优选图像。反馈信息还可包含被删除、被浏览、被收藏和被分享的图像和操作记录。反馈信息还可以包含图库中的人脸特征和包含人脸特征的图像在图库中的占比。电子设备根据这些反馈信息来调整用于进行图像选优的决策模型中的参数,以得到更新的决策模型。电子设备可根据更新的决策模型来进行图像选优。实施本技术方案,选出的优选图像更加符合用户习惯,从而可提高便利性。
  • 图像选优方法电子设备
  • [发明专利]一种目标跟踪方法及电子设备-CN202011608639.X在审
  • 吕帅林;张雅琪;张超;孙斐然;刘宏马;张运超 - 华为技术有限公司
  • 2020-12-29 - 2022-07-15 - G06T7/11
  • 本申请提供了一种目标跟踪方法。该方法包括:电子设备将跟踪目标分为指定目标和非指定目标。对于指定目标的跟踪,电子设备可以自动识别出摄像头采集的图像帧中指定目标的特征并在后续图像帧中对该指定目标持续跟踪。对于非指定目标的跟踪,电子设备需要用户指定出非指定目标的区域,电子设备据用户指定的区域识别出该非指定目标的特征,之后,电子设备可以自动识别出后续图像帧中该非指定目标并对该非指定目标持续跟踪。该方法实现了对指定目标和非指定目标采取不同的跟踪方法,解决了目前电子设备无法对非指定目标跟踪的问题,实现了万物跟踪。
  • 一种目标跟踪方法电子设备
  • [发明专利]图像渲染方法和装置-CN202011240398.8在审
  • 裴仁静;陈艳花;许松岑;刘宏马;梅意城 - 华为技术有限公司
  • 2020-11-09 - 2022-05-13 - G06T15/20
  • 本申请实施例公开了一种图像渲染方法和装置,该方法包括:获取待处理图像;检测出待处理图像中的目标对象执行预设动作和/或目标对象被第一物体遮挡;确定预设动作对应的第二待渲染虚拟物体和/或与第一物体对应的第一待渲染虚拟物体;将第一待渲染虚拟物体和/或第二待渲染虚拟物体渲染在目标虚拟背景图像中,得到待渲染虚拟背景图像,第二待渲染虚拟物体对应的交互物体的深度值大于目标对象的深度值;根据待渲染虚拟背景图像和主体图像进行图像渲染,得到渲染后的图像。本申请实施例可以提高渲染后的图像的合理性和真实性,进而提高虚拟背景替换效果。
  • 图像渲染方法装置
  • [发明专利]一种目标跟踪方法及电子设备-CN202011066347.8在审
  • 张雅琪;张超;徐健;刘宏马 - 华为技术有限公司
  • 2020-09-30 - 2022-04-15 - G06T7/246
  • 本申请公开了一种目标跟踪方法及电子设备。该方法包括:电子设备显示第N帧图像,并在第N帧图像中确定跟踪目标。然后电子设备将跟踪目标划分成多张跟踪目标图像。电子设备对多张跟踪目标图像中每一张图像进行特征提取,得到跟踪目标的多个跟踪目标特征。接着,电子设备显示第N+1帧图像。电子设备检测出第N+1帧图像中的候选目标。电子设备将候选目标划分为多张候选目标图像。电子设备对每一张候选目标图像进行特征提取,得到候选目标的候选目标特征。若多个候选目标特征中的第一候选目标特征与多个跟踪目标特征中的第一跟踪目标特征相匹配,电子设备确定候选目标为跟踪目标。这样,可以提高电子设备进行目标跟踪的准确率。
  • 一种目标跟踪方法电子设备
  • [发明专利]基于联邦学习的模型训练方法和电子设备-CN202010446725.9在审
  • 王妍;刘宏马;郭文静;苗磊 - 华为技术有限公司
  • 2020-05-22 - 2021-11-26 - G06N20/00
  • 本申请实施例适用于人工智能技术领域,公开了一种基于联邦学习的模型训练方法和电子设备,方法包括:第一电子设备向第二电子设备发送待训练模型;第一电子设备接收一个或者多个第二电子设备发送的待融合模型,该待融合模型是第二电子设备根据本地的训练样本数据集对待训练模型进行训练得到的模型;第一电子设备使用交叉验证数据集对待融合模型进行交叉验证,得到交叉验证结果;第一电子设备根据交叉验证结果为一个或者多个待融合模型分配融合权重;第一电子设备根据每个待融合模型的融合权重对待融合模型进行模型加权融合,得到更新后的云端模型。通过本申请实施例提供的技术方案,可以提高云端融合得到的云端模型的鲁棒性。
  • 基于联邦学习模型训练方法电子设备

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