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]图像处理装置和方法及存储介质-CN201810658747.4有效
  • 黄耀海;彭健腾 - 佳能株式会社
  • 2018-06-22 - 2023-10-17 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种图像处理装置和方法及存储介质。所述图像处理装置包括:用于从图像中提取特征的单元;用于基于所提取的特征确定第一形状的单元,其中所述第一形状由在所述图像中的分布于目标物体周围的区域构成,其中所述区域为包含人体部件的区域;及用于基于所提取的特征和所述第一形状将所述目标物体分类为被使用的物体和未被使用的物体的单元。根据本发明,能够大大地提高对目标物体是否被使用的判断的准确度。
  • 图像处理装置方法存储介质
  • [发明专利]样本集的获取方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211262019.4在审
  • 王馨怡;彭健腾;郭彦东;何苗 - 上海瑾盛通信科技有限公司
  • 2022-10-14 - 2023-01-13 - G06V40/16
  • 本申请公开了一种样本集的获取方法、装置、计算机设备及存储介质,该样本集的获取方法包括:将多张第一人脸图像中每张第一人脸图像输入至预先训练的人脸匿名化模型,得到匿名化后的多张第二人脸图像;基于预先训练的人脸属性编辑模型,对每张第二人脸图像的人脸属性进行多次编辑,得到每张第二人脸图像对应的多张第三人脸图像,作为每张第二人脸图像对应的第一图像集;针对每个第一图像集,将每个第一图像集中每张第三人脸图像添加同一身份标签,其中,不同的第一图像集中的第三人脸图像所添加的身份标签不同;基于多个第一图像集,生成用于训练人脸识别模型的样本集。本方法可以较为方便地获取用于训练人脸识别模型的样本集。
  • 样本获取方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210267799.5在审
  • 郄楠;彭健腾;周可远;张鹏;陶训强;何苗;郭彦东 - OPPO广东移动通信有限公司
  • 2022-03-17 - 2022-06-24 - G06Q10/06
  • 本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:获取待处理视频在预设视频质量评估维度下的主观评分;获取所述待处理视频在所述预设视频质量评估维度下对应的多个客观质量指标;在所述预设视频质量评估维度下,建立所述待处理视频对应的所述主观评分和所述多个客观质量指标的映射关系;基于所述映射关系,从所述多个客观质量指标中确定关键客观质量指标,所述关键客观质量指标用于对待评估视频进行评估。通过上述方法,可以通过建立主观评价数据和客观评价数据之间的定量映射关系,以找出关键客观质量指标,从而可以通过关键客观质量指标对待评估视频进行评估,保证了对视频进行质量评估时所采用的的评估方法的一致性。
  • 数据处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]训练数据处理方法、装置及设备-CN202110265688.6在审
  • 彭健腾 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-03-11 - 2021-11-26 - G06K9/62
  • 本申请公开了一种训练数据处理方法、装置及设备,应用于人工智能领域。方法包括:获取第一分类识别模型识别出的分类标识相同的至少两个图像、以及至少两个图像对应的图像特征信息和置信度;根据至少两个图像对应的图像特征信息和置信度,确定至少两个图像的关联信息;其中,关联信息表征至少两个图像间的相关性;将至少两个图像对应的图像特征信息和关联信息输入数据清洗模型进行数据清洗,得到至少两个图像中分类标识错误的目标图像;其中,目标图像用于训练第二分类识别模型。利用本申请实施例提供的技术方案至少可以实现训练数据处理的自动化。
  • 训练数据处理方法装置设备
  • [发明专利]图像处理方法及装置-CN202110283292.4在审
  • 彭健腾 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-03-16 - 2021-11-26 - G06K9/00
  • 本申请实施例提出一种图像处理方法及装置,应用于图像处理领域。该方法包括:获取用于模型训练的样本图像集合;对样本图像集合进行图像转换处理,得到辅助图像集合;从样本图像集合和辅助图像集合中选取目标任务的训练数据集,并采用目标任务的训练数据集训练第一模型;从样本图像集合和辅助图像集合中选取目标任务的辅助任务的训练数据集,并采用辅助任务的训练数据集训练第二模型,第二模型与第一模型共享特征提取器的模型结构和模型参数;将训练好的第一模型确定为执行目标任务的目标模型。通过本申请,可以提高图像识别的准确性。
  • 图像处理方法装置
  • [发明专利]模型优化方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110349990.X在审
  • 彭健腾 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-03-31 - 2021-11-26 - G06K9/00
  • 本申请实施例提供了一种模型优化方法、装置、计算机设备和存储介质,其中方法包括:获取样本图像,所述样本图像包括样本对象;调用对象检测模型对所述样本图像进行对象检测,得到所述样本对象的目标关键点的位置检测信息,及所述目标关键点的参考对象的位置检测信息;获取所述对象检测模型的位置损失函数,所述位置损失函数是根据所述目标关键点和所述参考对象之间需满足的目标位置关系构建的;采用所述位置损失函数,根据所述目标关键点的位置检测信息与所述参考对象的位置检测信息,计算目标损失值;根据所述目标损失值优化所述对象检测模型的模型参数,得到优化后的对象检测模型,有效提升对象检测模型的检测精准度和鲁棒性。
  • 模型优化方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]内容识别方法、装置和存储介质及电子设备-CN202110215192.8在审
  • 彭健腾;康斌 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-02-24 - 2021-10-29 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种人工智能领域下的内容识别方法、装置和存储介质及电子装置,还涉及计算机视觉领域下的图像处理、图像识别等技术。其中,该方法包括:从目标视频中获取N帧图像;提取N帧图像中每一帧图像的边缘特征,其中,边缘特征用于表示在图像帧的边缘区域内显示的参考信息的特征,边缘区域与图像帧的中心点之间的距离大于或等于预设阈值,参考信息用于指示目标视频所播放的画面所指示的虚拟场景中受控虚拟对象关联的信息;在根据边缘特征获取到目标视频所播放的画面对应的目标标签的情况下,显示目标标签。本发明解决了游戏内容识别的准确性较低的技术问题。
  • 内容识别方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]关键帧的确定方法和装置-CN202010589150.6有效
  • 彭健腾;王兴华;康斌 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-06-24 - 2021-07-09 - H04N21/234
  • 本发明提供了一种关键帧的确定方法和装置,涉及人工智能领域;方法包括:对视频进行抽帧处理,得到多个视频帧;对多个视频帧中的第一视频帧进行对象特征提取处理,得到第一视频帧的对象特征,并对第一视频帧之后的第二视频帧进行对象特征提取处理,得到第二视频帧的对象特征;对第一视频帧的对象特征以及第二视频帧的对象特征进行比对;当比对结果表征第一视频帧中的对象与第二视频帧中的对象不同时,将第二视频帧确定为视频的对象关键帧。通过本发明,能够准确地抽取视频中的对象关键帧。
  • 关键确定方法装置
  • [发明专利]图像去干扰方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202011298217.7在审
  • 彭健腾;康斌 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-11-18 - 2021-02-26 - G06T5/50
  • 本申请提供了一种图像去干扰方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质;方法包括:对携带干扰信息的待处理图像进行图像分解,得到至少两张目标图像;通过图像去干扰模型的第一特征提取层,对待处理图像进行特征提取,得到待处理图像的图像特征;通过图像去干扰模型的第二特征提取层,分别对各目标图像进行干扰特征提取,得到相应的干扰特征;通过图像去干扰模型的特征融合层,对各目标图像的干扰特征进行融合处理,得到融合干扰特征;通过图像去干扰模型的输出层,基于融合干扰特征及图像特征,对待处理图像进行去干扰处理,得到相应的去干扰图像。通过本申请,能够准确去除图像中的干扰信息。
  • 图像干扰方法装置电子设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]图像内容的识别方法、图像识别模型的训练方法及介质-CN202011261377.4在审
  • 彭健腾 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-11-12 - 2021-01-22 - G06K9/00
  • 本申请是关于一种图像内容的识别方法、图像识别模型的训练方法及介质,属于图像识别领域。所述方法包括:将目标图像输入至图像识别模型,得到目标特征;将所述目标特征输入至检测器,得到目标检测结果,所述检测器用于根据所述目标特征确定所述目标图像中的目标图像内容包含情况;所述图像识别模型是通过对融合特征进行比对识别,并根据所述比对识别的结果更新所述图像识别模型,直至所述图像识别模型收敛得到。通过对融合后的特征进行比对识别,并更新图像识别模型,降低了目标图像内容样本的数据收集难度,提高图像识别模型的训练效率。
  • 图像内容识别方法模型训练介质

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