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[发明专利]目标跟踪方法、装置、设备及存储介质-CN201910776111.4有效
发明人：廖家聪;卢毅;詹皓云 -专利权人： 图谱未来（南京）人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质。该目标跟踪方法包括：获取视频流中的在前帧图像中的第一边界区域图像；获取视频流中的当前帧图像上与第一边界区域图像的大小相等的第二边界区域图像；对第一边界区域图像和第二边界区域图像进行相关度滤波处理，得到候选坐标；根据所述候选坐标分别确定所述第一边界区域图像和所述第二边界区域图像中与所述边界图像大小相等的第一候选区域图像和第二候选区域图像；通过所述第一候选区域图像和第二候选区域图像，确定所述当前帧图像中的跟踪目标是否与所述在前帧图像中的跟踪目标为同一目标。本申请能够在较低硬件要求的前提下实现在低帧率频流中对目标进行实时精确跟踪。
目标跟踪方法装置设备存储介质

[发明专利]一种行人匹配方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910771286.6有效
发明人：孙勇 -专利权人： 图谱未来（南京）人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种行人匹配方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取第一图像采集装置采集的第一图像和第二图像采集装置采集的第二图像，其中，第一图像和第二图像为同时采集的同一场景的图像；分别对第一图像和第二图像进行行人检测，获得第一图像中的第一行人的第一位置信息和第二图像中的第二行人的第二位置信息；获取第一行人的深度信息，并根据第一位置信息和深度信息构建三维空间，获得第一三维位置信息；将第一三维位置信息在第二图像对应的平面上进行映射，获得第一映射位置信息；根据第一映射位置信息和第二位置信息进行行人匹配。装置用于执行上述方法。本申请实施例提高了行人匹配的准确率。
一种行人匹配方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种多标签分类模型训练方法、数据处理方法及装置-CN201910771659.X有效
发明人：张凌寒;陈权;郑敏鹏 -专利权人： 图谱未来（南京）人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开一种多标签分类模型训练方法、数据处理方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：利用i标签的样本数据对j标签分类模型进行训练，所述j标签分类模型包括j个独立的二元分类器，每个所述二元分类器对应有一个分类阈值；获取每个所述二元分类器经训练得到的最优分类阈值，并将每个所述二元分类器当前的分类阈值更新为对应的最优分类阈值；基于每个所述二元分类器对所述i标签的样本数据的分类结果对所述样本数据进行二次标注，得到k标签的样本数据；利用所述k标签的样本数据对更新后的所述j标签分类模型进行训练。该方法大大节省了训练多标签分类模型的标注成本，提高了多标签分类模型训练效率。
一种标签分类模型训练方法数据处理装置

[发明专利]一种人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911223875.7有效
发明人：卢毅;吴宇雳;黎子骏 -专利权人： 图谱未来（南京）人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善传统的神经网络判断人脸图像中的人脸是否为活体人脸的正确率不高的问题。该方法包括：使用双线性卷积神经网络模型的多个卷积层对获得的人脸图像提取特征，获得多个卷积特征图，双线性卷积神经网络模型是预先对双线性卷积神经网络进行训练获得的神经网络模型；使用双线性卷积神经网络模型的至少一个双线性层对多个卷积特征图进行双线性操作，获得至少一个双线性特征图；使用双线性卷积神经网络模型的拼接层、全连接层和归一化指数函数层依次对至少一个双线性特征图进行处理，获得人脸图像的分类结果，分类结果用于确定人脸图像中的人脸是否为活体。
一种活体检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种手势识别方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN201910902165.0有效
发明人：郑敏鹏;卢毅;张凌寒 -专利权人： 图谱未来（南京）人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种手势识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，通过对当前视频帧进行检测处理，得到当前视频帧的候选手势框，然后对候选手势框进行处理得到当前视频帧中的预测手势框，进而依据预测手势框在下一视频帧中进行提取得到下一视频帧的候选手势框。这样，通过本申请实施例所提供的方案，在得到下一视频帧的候选手势框时，不需要再对下一视频帧进行一次检测处理，这就降低了计算量，使得本申请的方案可以应用于计算性能较弱的设备中，可应用的场景更为丰富。
一种手势识别方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]模型的优化方法、关键点检测方法、装置及存储介质-CN201910855311.9在审
发明人：詹皓云;卢毅;廖家聪 -专利权人： 图谱未来（南京）人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种模型的优化方法、关键点检测方法、装置及存储介质。方法包括：将原图像分别通过多种预处理，获得经每种预处理处理得到的图像；通过预设的关键点检测模型处理多张图像，获得每张图像上关键点的坐标；利用预设的损失函数，确定出每张图像上的关键点的坐标与对应预设的标准坐标之间的损失值，以及确定出与多个所述损失值相关的优化值；通过所述优化值优化所述关键点检测模型。通过损失函数处理对应的多个损失值而生成与多个损失值相关的优化值，并利用该优化值优化关键点检测模型，使得多种预处理同时对模型产生影响，进而使得训练出的模型在处理一批环境发生变化或突变的图像时，能够稳定确定出各图像上关键点的坐标。
关键点检测优化预处理图像关键点预设存储介质损失函数标准坐标多张图像模型产生模型处理原图像突变申请