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[发明专利]基于人工智能的图像场景识别方法、装置及电子设备-CN202110306849.1有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的图像场景识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取图像的全局特征；对所述图像进行注意力处理，得到所述图像中背景的至少一个局部区域；获取每个所述局部区域的局部特征，对至少一个所述局部特征以及所述全局特征进行融合处理，得到所述图像中背景的融合特征；基于所述融合特征对所述图像进行场景分类处理，得到所述图像所属的场景。通过本申请，能够提高图像场景识别的准确度。
基于人工智能图像场景识别方法装置电子设备

[外观设计]茶叶罐（普天同庆）-CN202130184054.9有效
发明人：郭卉 -专利权人：广西钦州北部湾坭兴玉陶有限责任公司
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： 07-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：茶叶罐（普天同庆）。2.本外观设计产品的用途：用于茶叶罐或观赏摆设。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
茶叶罐普天同庆

[发明专利]箱式结构的文本识别方法、装置及电子设备-CN202110711344.3在审
发明人：郭双双;龚星;郭卉;谢骏;曾锴;王谦;刘庆;蔡俩志;郑双智;陈丽萍;林文化;蒋哲兴;侯嘉悦;郝红;杨刚刚;戚恩 -专利权人：腾讯云计算（北京）有限责任公司;中国外运股份有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种箱式结构的文本识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：对所述箱式结构的图像进行特征提取处理；基于提取得到的特征对所述图像进行字段级文本区域分割处理，得到字段级分割结果；基于提取得到的特征对所述图像进行单字符级检测处理，得到字符级检测结果；基于所述字符级检测结果，确定对应所述字符级检测结果的字符类别；基于所述字符类别以及所述字段级分割结果，确定所述箱式结构的字段识别结果；对所述字段识别结果进行结构化信息提取处理，得到所述箱式结构上的文本信息。通过本申请，能够提高箱式结构的文本识别准确度。
箱式结构文本识别方法装置电子设备

[发明专利]图像处理模型训练、图像处理方法、装置和计算机设备-CN202110823985.8有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像处理模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将训练图像集输入到初始图像处理训练模型中进行训练，得到更新图像处理训练模型；计算更新主分支网络中网络通道的激活程度筛选得到待更新网络通道；计算更新辅助分支网络中网络通道的激活程度筛选得到参考网络通道；基于参考网络通道和待更新网络通道对待更新网络通道进行更新，得到待更新网络通道的更新参数，基于待更新网络通道的更新参数得到目标更新图像处理训练模型并迭代执行，直到达到训练完成条件时，得到目标图像处理模型，目标图像处理模型用于对输入图像进行图像特征提取。采用本方法能够提高图像特征提取的准确性。
图像处理模型训练方法装置计算机设备

[发明专利]箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110713034.5在审
发明人：蒋哲兴;郭卉;龚星;郭双双;谢骏;曾锴;王谦;刘庆;郑双智;蔡俩志;洪亮;廖树根;侯嘉悦;郝红;杨刚刚;戚恩 -专利权人：腾讯云计算（北京）有限责任公司;中国外运股份有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取箱式结构的侧面的深度图像；基于所述深度图像的深度信息，从所述深度图像中识别出所述侧面包括的多个部件分别对应的区域；确定与至少一个所述部件对应的基准平面，并确定每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离；基于每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离，确定每个所述区域中的形变区域。通过本申请，能够高效且准确地检测出箱式结构发生形变的区域。
箱式结构形变检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于人工智能的视频处理方法、装置、设备及存储介质-CN202011342225.7在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的视频处理方法、装置、设备及存储介质；方法包括：对待处理视频进行抽帧与分镜处理，得到至少一个待处理图像；使用目标检测模型，对至少一个待处理图像中的当前待处理图像进行目标检测，得到至少一类检测对象对应的至少一个检测区域；根据至少一个检测区域中每个检测区域的尺寸信息，从至少一个检测区域中确定主体检测区域；基于主体检测区域的主体尺寸信息与检测对象，确定当前待处理图像的景别识别结果，进而得到至少一个待处理图像中每个待处理图像的景别识别结果；基于每个待处理图像的景别识别结果实现对待处理视频的智能处理。通过本申请，能够提高基于人工智能进行视频处理的效率。
基于人工智能视频处理方法装置设备存储介质

[发明专利]视频分镜方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202110246190.5在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种视频分镜方法、装置、设备及计算机可读存储介质；方法包括：对目标视频进行抽帧处理，得到对应所述目标视频的视频帧序列；对所述视频帧序列中的各视频帧进行特征提取，得到各视频帧的图嵌入特征；基于各视频帧的图嵌入特征，获取所述视频帧序列中相邻视频帧的图嵌入特征间的相似度；基于所述相邻视频帧的图嵌入特征间的相似度，对所述视频帧序列进行分镜处理，得到至少两个初始分镜，每个所述初始分镜包括至少一个视频帧；对所述至少两个初始分镜进行聚合处理，得到至少两个目标分镜。通过本申请，能够提高分镜准确性、及分镜聚合度。
视频方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]图像检索、图像量化模型训练方法、装置和存储介质-CN202110716270.2有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像检索方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取查询图像对应的类别量化特征以及内容量化特征，并获取各个候选图像对应的候选类别量化特征，基于类别量化特征从各个候选类别量化特征中确定目标候选类别量化特征；基于一级索引关系查找目标候选类别量化特征关联的各个候选内容量化特征，得到各个中间候选内容量化特征；基于内容量化特征从各个中间候选内容量化特征中确定目标候选内容量化特征；基于二级索引关系查找目标候选内容量化特征对应的候选图像，得到查询图像对应的检索结果图像。采用本方法能够提高图像检索效率。
图像检索量化模型训练方法装置存储介质

[发明专利]一种形变检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202110709696.5在审
发明人：龚星;郭卉;郭双双;蒋哲兴;谢骏;曾锴;王谦;刘庆;陈启新;蔡俩志;郑双智;陈丽萍;侯嘉悦;郝红;杨刚刚;戚恩 -专利权人：腾讯云计算（北京）有限责任公司;中国外运股份有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种形变检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质；涉及云计算领域和人工智能领域；该方法包括：通过图像采集系统采集待检测箱体的外观图像和深度图像，深度图像的像素点的像素值表征外观图像的像素点的深度信息；对外观图像进行结构定位，得到待检测区域和基准区域，其中，基准区域表征对待检测区域进行形变检测时的参考基准；从深度图像中，提取出待检测区域的深度信息、以及基准区域的深度信息；基于待检测区域的深度信息和基准区域的深度信息，确定出待检测区域中的形变区域，以及形变区域的形变程度。通过本申请，能够提高形变检测的准确度。
一种形变检测方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于人工智能的图像处理方法、装置及存储介质-CN202011306103.2在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提出了一种基于人工智能的图像处理方法、装置及存储介质，该方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括带类别标签的第一图像样本集以及由三元组组成的第二图像样本集；利用所述训练样本集对原始模型进行语义学习的训练以及度量学习的训练，所述原始模型包括第一分支网络和第二分支网络，所述第一分支网络和所述第二分支网络包括共用的网络参数；根据训练后的原始模型确定图像特征提取模型，所述图像特征提取模型用于提取图像的特征向量，可以使得模型实现度量学习的同时具备语义提取能力，基于模型提取的图像特征可以提高图像检索的准确度。
一种基于人工智能图像处理方法装置存储介质

[发明专利]一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011447629.2在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请实施例获取多张样本图像，对多张样本图像进行聚类，得到至少一组图像集；通过图像识别模型对图像集中的样本图像进行类别预测，得到每张样本图像对应的类别预测概率；对图像集中类别预测概率大于第一阈值的样本图像进行清洗，得到强样本图像；对图像集中类别预测概率小于第二阈值的样本图像进行修正，得到弱样本图像；为强样本图像和弱样本图像设置类别标签，根据强样本图像、弱样本图像和类别标签对图像识别模型进行训练，得到训练后图像识别模型，以通过训练后识别模型对图像进行类别识别。提高了对图像识别模型训练的精准性和训练后图像识别模型对图像识别的准确性。
一种图像识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种视频循环识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110731049.4有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种视频循环识别方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待识别视频的目标视频片段对，确定第一目标编码特征和第二目标编码特征；获取目标网络模型；将第一目标编码特征输入至与第一模态信息相关联的第一目标序列模型，通过第一序列表征学习层和第一相似度度量层，输出目标视频片段对的第一目标相似结果；将第二目标编码特征输入至与第二模态信息相关联的第二目标序列模型，通过第二序列表征学习层和第二相似度度量层，输出目标视频片段对的第二目标相似结果；将第一目标相似结果和第二目标相似结果进行比对，得到目标视频片段对的循环比对结果。采用本申请实施例，可以提高视频循环识别的准确率。
一种视频循环识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于人工智能的场景识别方法、装置及电子设备-CN202110501512.6有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的场景识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；涉及人工智能技术以及区块链技术，方法包括：获取第一领域的无场景类别标注的第一图像样本；通过所述第一图像样本，对第二领域的有场景类别标注的第二图像样本进行风格变换处理，得到所述第一领域的有场景类别标注的第三图像样本；其中，所述第三图像样本与所述第二图像样本具有相同的场景类别标注；基于所述第一图像样本、所述第二图像样本和所述第三图像样本，训练场景识别模型；通过训练后的所述场景识别模型对所述第一领域的第四图像样本进行场景识别处理，得到所述第四图像样本的场景类别。通过本申请，能够提高特定领域的场景识别的准确度。
基于人工智能场景识别方法装置电子设备

[发明专利]一种图像数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质-CN202010658577.7有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取包含样本检测对象的样本图像；通过初始检测模型获取样本图像的第一维度特征，对第一维度特征进行特征降维，得到样本图像的第二维度特征；根据第一维度特征，获取样本检测对象的第一类型预测结果，根据第二维度特征，获取检测对象的第二类型预测结果；根据样本检测对象的实际对象类型、第一类型预测结果和第二类型预测结果，修正初始检测模型的模型参数，得到检测模型；检测模型用于对检测图像中检测对象的对象特征进行检测。采用本申请，可提高检测模型针对检测图像中的检测对象的对象特征的检测准确性。
一种图像数据处理方法装置以及计算机可读存储介质

[发明专利]场景识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110551265.0有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种场景识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：将训练图像输入到待训练的场景识别模型的特征提取网络中进行特征提取，得到训练特征图，基于训练特征图以及场景识别模型的相关度检测网络进行场景相关度检测，得到第一子特征图集合中各个第一子特征图的第一场景相关度；基于第一子特征图的第一场景相关度，从第一子特征图集合中筛选得到与场景相关的训练子特征图；基于训练子特征图以及场景识别模型的场景识别网络进行场景识别，得到训练图像对应的预测场景识别结果；基于预测场景识别结果对场景识别模型进行参数调整。采用本方法能够提高场景识别的准确度。本申请中的场景识别模型可以是基于人工智能的神经网络模型。
场景识别方法装置计算机设备存储介质