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[发明专利]基于神经辐射场的三维模型重建方法、设备和介质-CN202311211058.6在审
发明人：陈尧森;刘跃根;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-09-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于神经辐射场的三维模型重建方法、设备和介质，方法包括以下步骤：提取目标的先验信息：采集多视角的RGB图像并进行处理得到目标的位姿信息；神经辐射场模型训练：使用目标的位姿信息训练神经辐射场模型，完成三维模型的隐式表达；生成初始的mesh模型：采用面绘制算法从神经辐射场中提取一个mesh模型作为初始mesh模型；优化目标的三维模型：基于初始mesh模型，利用可微分的光栅化渲染得到渲染图像并计算渲染损失进行反向传播，从而对三维模型的几何形状和外观纹理进行优化；导出通用三维模型。本发明可以完成大范围场景的三维重建并且具有更好的通用性，其得到的模型可以在大多数的三维模型处理软件中使用。
基于神经辐射三维模型重建方法设备介质

[发明专利]一种三维图文模板自动重组方法、设备及系统-CN202311188895.1在审
发明人：陈尧森;韩兴;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维图文模板自动重组方法、设备及系统，包括：S1、在三维图文模板库中获取包含各个类别的图文模板数据集；S2、通过图文模板数据集对预训练好的CLIP模型进行微调；S3、对输入图像进行图像区域分割；S4、将分割后的图像区域与图文模板数据集输入到微调后的CLIP模型，得到满足条件的图像区域及对应的图文模板类别；S5、输出图像区域位置以及对应的图文模板类别；S6、获取图像区域控制参数；S7、根据控制参数、图像区域位置以及对应的图文模板类别完成输入图像的图文模板重组。本发明实现了自动化的图文模板重组生成，为图文展示、报告生成等领域提供了更高的效率、准确性和灵活性。
一种三维图文模板自动重组方法设备系统

[发明专利]图像真实感风格迁移方法、装置、设备及存储介质-CN202111606940.1有效
发明人：陈尧森;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像真实感风格迁移方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取训练数据集；提取风格图像的风格特征和内容图像的内容特征，并构建基于流模型的神经网络模型；基于风格特征和内容特征，确定神经网络模型的风格损失和内容损失，对神经网络模型进行训练，获得图像真实感风格迁移模型；利用所述图像真实感风格迁移模型对风格图和内容图进行图像真实感风格迁移处理，获得风格化的内容图。本发明通过构建基于流模型的神经网络模型，并根据风格特征和内容特征，确定风格损失和内容损失，以获得图像真实感风格迁移模型，进而可利用该模型对风格图和内容图进行风格化处理，提高了图像真实感风格迁移的处理速度以及真实感呈现效果。
图像真实感风格迁移方法装置设备存储介质

[发明专利]视频转换方法及装置-CN202111608316.5有效
发明人：张金沙;王炜;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频转换方法及装置，该方法包括在帧视频向场视频转换时，对第一奇数帧和第一偶数帧做第一小波变换和第二小波变换，获得第一奇场和第一偶场，以构建场视频，其中，第一小波变换包括一次水平小波变换和垂直小波变换，第二小波变换为垂直小波变换；在场视频向帧视频转换时，对第二奇场和第二偶场执行第一逆小波变换和第二逆小波变换，获得第二奇数帧和第二偶数帧，以构建帧视频；其中，第一逆小波变换包括一次逆垂直小波变换，第二逆小波变换包括一次逆水平小波变换和一次逆垂直小波变换。本发明通过对小波变换以及逆小波变换进行优化，使得帧视频向场视频的转换中实现可逆转换，提高了视频转换的灵活性。
视频转换方法装置

[发明专利]微服务系统故障诊断及根因定位方法-CN202310697266.5有效
发明人：陈鹏;宋雨佳;温序铭;辛茹月;赵志明;陈娟;熊玲;李曦 -专利权人：西华大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了微服务系统故障诊断及根因定位方法，涉及计算机技术领域，包括S1构建X个异常检测模型；S2获取微服务系统中的监控数据作为训练数据集；S3训练优化X个异常检测模型；S4根据训练结果构建故障诊断模型；S5对故障节点进行因果关系学习，构建异常传播图；S6实时获取监测数据；S7利用故障诊断模型分析监测数据的故障诊断结果；S8根据异常传播图和故障诊断结果定位故障原因；本方法通过预训练机制，自动从X个异常检测模型中选择x个最适合检测CPU占用，内存泄露和网络延迟的模型，并将这x个模型级联起来，实现对观测数据故障诊断的目的。通过捕捉故障数据的异常模式，并与根因定位方法结合，达到对发生故障服务定位的目的。
微服系统故障诊断定位方法

[发明专利]一种广播电视新闻视频转图文稿制作系统和制作方法-CN202310554645.9有效
发明人：朱婷婷;杨瀚;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04N21/4402 文献下载
摘要：本发明公开了一种广播电视新闻视频转图文稿制作系统和制作方法，属于广播电视新闻媒资内容制作领域，包括：文本分析模块，用于提取输入视频的文本标签；多模态创作模块，用于将输入视频的语音文本内容分段，并为每个段落提取语义相关的关键帧，并生成多种风格的候选标题；多模态信息融合模块，用于基于入出点对齐关键帧、分段文本与文本标签以形成图文稿初稿，并在编辑工具中分段呈现；其中，每个段落除文本信息外，还配有相应的候选关键帧、文本标签，同时还呈现有整个图文稿的候选标题。本发明可以提升图文稿制作效率和增强图文稿可读性，填补空白。
一种广播电视新闻视频图文制作系统制作方法

[发明专利]基于提示学习的可扩展文本信息联合抽取方法及设备-CN202211705277.5在审
发明人：杨瀚;朱婷婷;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于提示学习的可扩展文本信息联合抽取方法及设备，属于自然语言处理中文本信息抽取技术领域，包括以下步骤：构建文本信息抽取标注信息的统一表示框架；基于原始数据集与扩展数据集构建统一的提示模板；构建并训练基于提示学习文本信息联合抽取模型；使用训练后的模型对输入文本进行联合信息抽取。本发明解决了数据扩展或跨领域带来的技术瓶颈，提升了联合信息抽取的准确性和鲁棒性。
基于提示学习扩展文本信息联合抽取方法设备

[发明专利]一种基于特定人物时空轨迹的视频横屏转竖屏方法-CN202111523572.4有效
发明人：袁琦;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特定人物时空轨迹的视频横屏转竖屏方法，包括步骤：S1，基于low‑level颜色特征差异和high‑level语义特征差异进行镜头分割；S2，基于分割后的镜头，进行跨场景目标人物时空轨迹估计；S3，基于估计结果，进行目标人物展示区域重构。本发明可以自动高效的从横屏视频中，以该特定人物为展示目的，将原16:9的横屏视频转换为9:16的竖屏视频，针对手机端短视频app进行发布，不需要使用者具备视频编辑能力，有效降低人工编辑成本。
一种基于特定人物时空轨迹视频横屏转竖屏方法

[发明专利]一种基于视频的三维数字人姿态驱动方法、设备及系统-CN202310596178.6有效
发明人：陈尧森;张思勤;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频的三维数字人姿态驱动方法、设备及系统，属于计算机视觉和计算机图形学技术领域，包括步骤：S1，制作基础原子动画库：制作若干原子动画文件，作为驱动数字人的基础动画；S2，现实人物视频数据采集：使用实时的视频信号或已录制的视频；S3，姿态的估计识别：使用姿态识别算法估计视频中人物的姿态并获得姿态数据；S4，姿态数据与动画匹配：通过姿态相似性算法，找出与现实人物姿态最相似的动画；S5，使用实时视频姿态检测并匹配动画，动画融合过渡的方法，实现视频对三维数字人模型的驱动。本发明解决了目前三维数字人姿态驱动效果差的问题。
一种基于视频三维数字姿态驱动方法设备系统

[发明专利]一种用于赛事智能制作的数据汇聚系统及方法-CN201910482357.0有效
发明人： 温序铭;罗宏智;罗志伟 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2019-06-04 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/71 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于赛事智能制作的数据汇聚系统及方法，涉及体育赛事制作技术领域，本发明包括数据收集模块A、数据收集模块B和数据汇聚模块，所述数据收集模块A与赛事数据提供商端口连接，用于收集赛事数据提供商提供的赛事数据；数据收集模块B与互联网端口连接，用于收集互联网上的赛事数据；数据汇聚模块用于汇聚数据收集模块A和数据收集模块B收集的所有赛事数据，用于后续赛事视频制作提取事件标签，本发明分别从赛事数据提供商和互联网处获取赛事数据，为制作多方位的赛事视频奠定了基础，使得观看赛事视频的人们能够更加全面清晰地了解该场比赛的概况。
一种用于赛事智能制作数据汇聚系统方法

[发明专利]一种结构化网络数据传输编码方法、设备及介质-CN202310208821.3有效
发明人：吴春中;张浩阳;温序铭 -专利权人：成都索贝视频云计算有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04L69/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种结构化网络数据传输编码方法、设备及介质，属于结构化网络数据传输领域，包括步骤：对照输入数组数据匹配数据编码规则；如果数组数据为动态数据，则动态数据的存储格式仅存储后续字段编号为递增关系且数据长度一致的数据，并对字段编号采用递增和序号编码；再把1位布尔数据存储为1位，并定义为第一类数据，描述信息占1字节；而其他的定义为第二类数据，描述信息占2字节；除第一类数据、第二类数据之外的动态数据定义为第三类数据；针对所述字段编号为递增关系且数据长度一致的数据，其存储格式能够存储任何数据，同时每个字段额外增加1个字节作描述。本发明提升了压缩性能以及压缩比，节约了传输时带宽资源消耗。
一种结构网络数据传输编码方法设备介质

[发明专利]一种基于语音驱动的三维数字人脸部动画生成方法-CN202310342435.3有效
发明人：陈尧森;周川力;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T13/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于语音驱动的三维数字人脸部动画生成方法，包括：采集语音驱动数据集；所述语音驱动数据集包括具有音频特征的音频数据和对应的嘴型变形动画；利用语音驱动数据集对深度学习网络模型进行若干轮数语音驱动训练，训练完成后得到语音驱动模型；获取目标人物音频并处理为具有音频特征的音频数据，将该具有音频特征的音频数据输入语音驱动模型进行回归预测，得到嘴部动画数据；制作面部动画数据和表情动画数据；将嘴部动画数据同面部动画数据和表情动画数据融合，渲染得到表情自然的三维数字人语音驱动动画。本发明通过构建的语音驱动数据集来训练搭建好的深度学习网络网络模型，能够实现三维数字人语音驱动的自然且逼真呈现。
一种基于语音驱动三维数字脸部动画生成方法

[发明专利]解析结构体二进制数据的方法、设备、介质及系统-CN202310587225.0在审
发明人：张浩阳;温序铭;张蔓 -专利权人：成都索贝视频云计算有限公司
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种解析结构体二进制数据的方法、设备、介质及系统，属于数据转换领域，包括以下步骤：S1，读取配置文件，根据配置文件中对多个结构体中元素取值的描述，生成解码参数；S2，构造解码参数管理器，将生成的解码参数的地址与每个二进制数据块的结构体标识建立映射关系；S3，Buffer数据输入，解码参数管理器根据结构体标识和映射关系定位解码参数；S4，根据解码参数解码，解析为数组；数组形成后进行格式转换。本发明无需构建和维护大量相似代码，大量节约了研发与维护管理成本。
解析结构二进制数据方法设备介质系统

[发明专利]一种基于内容感知融合特征的视频质量评价方法-CN202310343979.1有效
发明人：张诗涵;杨瀚;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于内容感知融合特征的视频质量评价方法，包括：步骤1、构建用于提取输入图像特征的多方向差异化二阶微分高斯滤波特征提取模块；步骤2、基于多方向差异化二阶微分高斯滤波特征提取模块与深度卷积神经网络搭建残差特征提取网络模型，将视频逐帧输入到残差特征提取网络模型中，得到每一帧图像的内容感知特征；步骤3、对内容感知特征降维后输入到门控制递归神经网络GRU中，对长时依赖关系建模得到视频不同时刻的质量元素以及权重；步骤4、基于不同时刻的质量元素以及权重确定视频最终的质量分数。本发明提出的视频质量评价方法通过提取视频的内容感知特征，能够实现更准确的视频质量评价效果。
一种基于内容感知融合特征视频质量评价方法

[发明专利]基于深度学习的风格标题生成方法、设备及介质-CN202310079625.0有效
发明人：罗明利;杨瀚;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的风格标题生成方法、设备及介质，属于新闻文本生成领域，包括：收集新闻标题和文本数据，构建风格数据集和事实内容数据集；利用预训练模型和风格数据集训练风格表征；利用预训练模型和词性表示、句法表示，构建内容重构网络模型，对事实内容数据集训练，获取文本内容的事实表征；融合风格表征和事实内容表征，构建生成端模型；训练标题风格迁移模型；利用训练好的标题风格迁移模型，对生成的标题进行风格迁移。本发明实现了基于事实保留的中文标题迁移，提高了文本风格迁移后的内容质量，降低了对内容编码器和风格编码器的要求，适用中文场景应用，解决了文本风格迁移在实际落地应用时所面临的技术问题。
基于深度学习风格标题生成方法设备介质

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