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[发明专利]机器学习模型训练、视频处理方法、装置、设备及介质-CN202310536831.X在审
发明人：刘凯;付志航;陈泽;陶明渊;叶杰平 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N3/088 文献下载
摘要：本公开涉及一种机器学习模型训练、视频处理方法、装置、设备及介质。本公开通过对待训练的机器学习模型进行无监督训练，从而无需对样本视频中的每帧图像进行标注，使得更多未被标注的视频资源可以参与到该无监督训练过程中，提高了视频资源的利用率。另外，本实施例根据当前图像中至少一个目标对象分别对应的标识、以及当前图像之前的至少一个历史图像中目标对象对应的标识，确定当前图像中每个目标对象的历史运动轨迹，并根据当前图像中每个目标对象的历史运动轨迹，确定当前图像的映射图像，使得映射图像能够反映出目标对象的真实运动，使用高质量的映射图像进行训练，可提高机器学习模型的精准度。
机器学习模型训练视频处理方法装置设备介质

[发明专利]目标跟踪方法、电子设备以及计算机可读存储介质-CN202310622870.1在审
发明人：纪德益;高思琦;郝文天;金文蔚;陶明渊;叶杰平 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标跟踪方法、电子设备以及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取无人机在运动过程中拍摄到的视频，其中，视频中的多个视频帧包含目标对象；对多个视频帧进行目标跟踪，得到目标对象的初始轨迹，其中，初始轨迹包括：目标对象在多个视频帧中的初始位置；确定多个视频帧之间的单应变换矩阵，其中，单应变换矩阵包含多个视频帧中不同视频帧之间的映射关系；基于单应变换矩阵对初始轨迹进行变换，得到目标对象相对于预设对象的目标轨迹，其中，预设对象的位置保持不变。本申请解决了相关技术中对目标对象进行跟踪的准确度较低的技术问题。
目标跟踪方法电子设备以及计算机可读存储介质

[发明专利]图像处理、天气图像修复以及图像数据处理方法-CN202310419136.5在审
发明人：顾艺;付志航;陶明渊;叶杰平 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图像处理、天气图像修复以及图像数据处理方法，其中所述图像处理方法包括：获取待处理图像，将待处理图像输入图像处理模型，获得目标图像，其中，图像处理模型为利用样本图像集训练得到，样本图像集为利用预设映射关系对初始图像集中至少一个初始图像进行图像映射得到，预设映射关系为历史源图像与历史目标图像之间的映射关系，历史源图像与历史目标图像用于预先对图像处理模型进行训练。基于预先确定的历史源图像与历史目标图像之间的映射关系，还原历史图像的特征，避免存储大量的历史图像，得到包含当前知识和历史知识的样本图像集，训练图像处理模型，保证了图像处理全面性和准确性，降低存储成本，提升处理效率。
图像处理天气修复以及数据处理方法

[发明专利]任务处理、图像分类、任务处理模型的数据处理方法-CN202310281727.0在审
发明人：胡孟;汪斌;付志航;陶明渊 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本说明书实施例提供任务处理、图像分类、任务处理模型的数据处理方法，其中任务处理方法包括：获取目标任务的待处理数据；将待处理数据输入任务处理模型中，获得目标任务对应的任务处理结果，其中，任务处理模型基于多个样本训练数组训练得到，样本训练数组基于乱序索引序列中的索引值从多个样本集中提取得到，乱序索引序列是合并各样本集对应的索引序列后对合并后的索引序列中的索引值进行乱序处理得到，索引序列包括索引值，索引值用于标识样本集。将样本集中的数据以批量级别的方式组织，缓解多个样本集训练模型时的数据遗忘问题，通过保证样本训练数组内的数据来源于同一个样本集，加快模型训练速度，提升模型精度与任务处理结果的准确性。
任务处理图像分类模型数据处理方法

[发明专利]图像分割及模型训练的方法、服务器-CN202310333563.1在审
发明人：纪德益;陶明渊;叶杰平 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请提供一种图像分割及模型训练的方法、服务器。本申请的方法，对于待处理的第一图像，通过轻量级语义分割编码网络提取到包含空间细节特征的第一特征图，并对第一图像进行可逆降采样得到第二图像，将第二图像输入深度语义分割编码网络进行特征提取得到第二特征图，对第二特征图进行可逆降采样的逆处理，恢复到更大分辨率的第三特征图，可减少图像降采样损失的图像信息；将第一特征图和第三特征图融合后输入分割预测网络进行图像分割得到图像分割结果，通过融合两个分支的特征图，得到既包含空间细节特征又包含高级语义特征的融合特征，基于融合特征进行图像分割可提升图像分割的精准度，并且只需一次前向推理，提升了图像分割的速度和效率。
图像分割模型训练方法服务器

[发明专利]一种道路障碍物区域检测方法-CN202110461028.5有效
发明人：付志航;蔡卓骏;陶明渊;黄建强;华先胜;陈泽;金文蔚 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本申请提供一种道路障碍物区域检测方法，所述道路障碍物区域检测方法，包括：获得待检测道路的图像；根据所述待检测道路的图像和用于识别所述图像中的疑似障碍物区域的道路障碍物检测模型，获得所述图像中的疑似障碍物区域；按照预设的筛选机制筛选所述疑似障碍物区域，获得所述图像中的障碍物区域。该方法通过道路障碍物检测模型和预设的筛选机制，协同对城市道路进行检测，判断待检测道路中的障碍物，确保了道路障碍物检测的准确性，大大提高了道路障碍物检测效率。
一种道路障碍物区域检测方法

[发明专利]虚拟人物的生成方法和视频识别方法-CN202211310049.8在审
发明人：刘雪莉;刘垚;洪斌;陶明渊;黄建强 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种虚拟人物的生成方法和视频识别方法。该方法包括：获取生物对象的待识别图像；对待识别图像中的生物对象进行识别，得到生物对象的属性识别结果，其中，属性识别结果包括：属性值和属性值的概率分布；基于生物对象的属性识别结果，生成生物对象对应的虚拟人物。本申请解决了现有技术中直接根据人脸图像生成虚拟人物，造成的虚拟人物与真实人物贴合程度较低的技术问题。
虚拟人物生成方法视频识别

[发明专利]基于小波变换的图像分割方法及装置-CN202211482148.4有效
发明人：纪德益;陶明渊 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本说明书实施例提供基于小波变换的图像分割方法及装置，其中所述基于小波变换的图像分割方法包括：获取待分割图像；将所述待分割图像输入至图像降采样处理模型做降采样处理，获得所述待分割图像对应的图像特征矩阵；根据所述图像特征矩阵将所述待分割图像切分为预设数量的待分割子图像组；将每个待分割子图像组分别输入至对应的图像识别模型，获得每个图像识别模型输出的图像分割子结果；根据所述图像特征矩阵和每个图像分割子结果生成所述待分割图像对应的图像分割结果。通过将待分割子图像组输入至对应的基于小波变换图像识别模型中并行处理，降低了网络执行时间，保证了较好的图像分割性能。
基于变换图像分割方法装置

[发明专利]图像处理方法、计算机可读存储介质以及电子设备-CN202211182408.6在审
发明人：王健;秦宇;高思琦;陶明渊 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、计算机可读存储介质以及电子设备。其中，该方法包括：获取待监测区域的监测图像，其中，监测图像包含目标对象；对监测图像进行密度估计，得到目标对象的密度估计结果，其中，密度估计结果包含的多个密度值用于表征监测图像中多个像素点存在目标对象的概率；基于密度估计结果，从多个像素点中确定目标像素点，其中，目标像素点存在目标对象；基于目标像素点在监测图像中的位置，得到目标对象在待监测区域中的目标定位结果。本申请解决了相关技术的算法难以输出监测图像中目标对象的更多信息的技术问题。
图像处理方法计算机可读存储介质以及电子设备

[发明专利]针对黑暗场景的图像处理方法及装置、存储介质及计算机设备-CN202110461109.5在审
发明人：付志航;蔡卓骏;陶明渊;黄建强;华先胜;陈泽;金文蔚 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对黑暗场景的图像处理方法及装置、存储介质及计算机设备。其中，该方法包括：接收图像；提取图像的相位信息，生成图像的相位特征图；将相位特征图与图像进行拼接，得到拼接图；将拼接图输入目标检测网络，得到图像的目标检测结果。本发明解决了对目标检测网络进行检测时，出现的对图像中的目标检测不精准的技术问题。
针对黑暗场景图像处理方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]图像分割方法、装置、设备和存储介质-CN202210710965.4在审
发明人：纪德益;赵一儒;陶明渊;黄建强;华先胜 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本申请提供一种图像分割方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：针对目标图像中第一图像块和第二图像块进行特征提取以得到第一特征图和第二特征图；根据第一图像块和第二图像块的位置关系及设定的膨胀率，在第一特征图和第二特征图中确定与目标卷积核对应的卷积范围。采用目标卷积核在卷积范围内进行空洞卷积处理以得到第三特征图和第四特征图，根据第三特征图和第四特征图确定第一图像块和第二图像块的图像分割结果，根据多个图像块的图像分割结果确定目标图像的图像分割结果。通过跨块空洞卷积操作实现了不同图像块的上下文信息的感知，可以获得更准确的分割结果；本申请的方法还可用于虚拟现实领域，渲染图像分割结果到硬件设备的显示器。
图像分割方法装置设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、存储介质及处理器-CN202110171596.1在审
发明人：陈泽;付志航;华先胜;黄建强;陶明渊 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法、装置、存储介质及处理器。其中，该方法包括：获取目标图像，其中，目标图像中包括待识别的多种类别；采用预设模型对目标图像进行识别，若接收到预设模型输出的识别异常反馈，则获取混合数据集合，其中，混合数据集合中包括已标注目标图像中待识别的类别的数据集；通过混合数据集合进行动态监督学习，生成目标检测模型；通过目标检测模型对目标图像进行识别，得到识别结果。本发明解决了现有技术中在混合数据集训练过程中采用静态监督的方式生成模型，导致该模型的识别效果不佳的技术问题。
图像处理方法装置存储介质处理器

[发明专利]图像处理方法、存储介质以及计算机终端-CN202210504218.5在审
发明人：纪德益;赵一儒;陶明渊;黄建强;华先胜 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法、存储介质以及计算机终端。其中，该方法包括：获取目标图像；利用第一处理模型对目标图像进行处理，得到处理结果，其中，第一处理模型基于目标损失函数训练得到，目标损失函数基于第一纹理特征和第二纹理特征构建，第一纹理特征通过第一处理模型对训练图像进行特征提取得到，第二纹理特征通过第二处理模型对训练图像进行特征提取得到，第二处理模型为已经训练好的处理模型。本发明解决了相关技术中在对图像进行识别或检测的情况下，利用处理模型对图像进行处理得到的处理结果精确度较低的技术问题。
图像处理方法存储介质以及计算机终端

[发明专利]基于群体智能的异常行为检测方法、装置和设备-CN202111122058.X在审
发明人：付志航;蔡卓骏;陶明渊;黄建强;华先胜;陈泽;金文蔚;金仲明;魏龙 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请公开一种基于群体智能的异常行为检测方法，包括：获取群体活动视频；基于群体智能算法的群体行为分析模型，对所述群体活动视频进行行为分析，确定所述群体活动视频中的群体活动是否可能存在异常行为；以及，基于图像识别模型，对所述群体活动视频中的视频帧进行图像识别，确定其中是否可能包含异常行为相关物；若以上结果均为是，则输出视频检测结果为异常。采用上述方法，以解决现有技术对人群异常行为容易误检的问题。
基于群体智能异常行为检测方法装置设备

[发明专利]模型训练、目标检测及渲染方法、存储介质、程序产品-CN202210372165.6在审
发明人：程森林;陶明渊 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型训练、目标检测及渲染方法、存储介质、程序产品,图像增强模型的训练方法，包括：获得目标场景在第一光照环境下的样本图像以及第二光照环境下的标注图像，其中，第一光照环境的光照强度小于第二光照环境的光照强度；通过图像增强模型对样本图像进行光照增强处理，得到光照增强图像；根据光照增强图像与样本图像之间的第一差异值，和光照增强图像与标注图像之间的第二差异值，计算得到成对损失值，其中，成对损失值与第一差异值成反比，与第二差异值成正比；根据成对损失值对图像增强模型进行训练。本方案可以提高光照增强图像在机器视觉角度的质量，当光照增强图像应用至目标检测等下游任务时，可以提高下游任务的精度。
模型训练目标检测渲染方法存储介质程序产品

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