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[发明专利]水印处理方法、装置、存储介质以及电子设备-CN202310093588.9在审
发明人：刘绍腾;杨天舒;刘华罗;常勤伟;黄磊超 -专利权人：腾讯科技（北京）有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开水印处理方法、装置、存储介质以及电子设备，该方法可以应用于计算机技术领域。该水印处理方法根据电光传递信息和最小可觉差信息得到的修改强度特征信息，可以指示像素值与像素值对应的被允许的最大修改程度之间的关系，能够确保对像素值的修改不失真；通过基于修改强度特征信息为第一图像添加水印图像，能够使水印图像更好的适配第一图像中各像素点的像素值，使第一图像添加的水印不易被察觉，更好的保障图像的呈现效果。
水印处理方法装置存储介质以及电子设备

[发明专利]图像水印的嵌入方法、提取方法、装置、设备及存储介质-CN202310808413.1在审
发明人：孙万祺;常勤伟;刘华罗;杨天舒 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像水印的嵌入方法、提取方法、装置、设备及存储介质，属于图像水印技术领域。该方法包括：获取原始图像，所述原始图像是未嵌入水印信息的图像；将所述原始图像从空间域变换到频率域，得到与所述原始图像对应的原始频谱图；根据水印图案，在所述原始频谱图中修改位于所述水印图案上的像素点的亮度幅值，得到嵌入频谱图；将所述嵌入频谱图从所述频率域变换到所述空间域，得到水印图像。该方法能够动态修改像素点的亮度幅值，使得在嵌入水印信息的过程中能够控制水印信息对原始图像的影响，从而保证嵌入水印信息后得到的水印图像的画质较好。
图像水印嵌入方法提取装置设备存储介质

[发明专利]图像生成模型处理、图像生成方法、装置和计算机设备-CN202310961674.7在审
发明人： 常勤伟;杨天舒 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像生成模型处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：将原始图像输入初始水印图像生成模型中生成原始图像匹配的初始生成图像，对初始生成图像和原始水印进行编码，得到目标水印，将目标水印与初始生成图像进行融合，得到目标生成图像，并对目标生成图像进行水印提取，得到初始水印。计算目标生成图像和初始生成图像的初始图像画质损失信息，并计算原始水印和初始水印的初始水印损失信息，使用初始图像画质损失信息和初始水印损失信息进行迭代训练，得到目标水印图像生成模型，目标水印图像生成模型用于根据输入图像和输入水印生成目标水印图像。采用本方法能够提高生成的水印图像画质。
图像生成模型处理方法装置计算机设备

[发明专利]图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210136376.X在审
发明人： 常勤伟;杨天舒;刘绍腾;刘华罗;黄磊超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请关于一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：将样本载体图像输入编码器模型中的特征提取网络，获得所述样本载体图像的样本空间特征；将样本嵌入信息以及所述样本空间特征输入所述编码器模型中的图像重构网络，获得样本重构图像；将所述样本重构图像输入解码器模型，获得样本重构嵌入信息；将所述样本重构图像以及所述样本载体图像输入判别器模型，获得所述样本重构图像以及所述样本载体图像各自的判别结果；通过渐进式生成对抗学习的方式，对所述编码器模型、所述解码器模型以及所述判别器模型进行训练。本方案提高了在载体图像中添加和识别嵌入信息的效果。
图像处理方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]标记视频的生成方法和装置、视频标记的检测方法和装置-CN202210080149.X在审
发明人：刘绍腾;杨天舒;常勤伟;黄磊超;刘华罗 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04N21/8358 文献下载
摘要：本申请涉及一种标记视频的生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取对象标识，确定通过对象标识请求的目标视频的原始字幕文件；将对象标识映射为标识符序列，并确定标识符序列中的各标识符分别对应的字幕偏移类型；确定原始字幕文件中各条待偏移字幕分别对应的标识符；获取按照待偏移字幕对应的标识符所属的字幕偏移类型，对待偏移字幕进行相应的字幕偏移所得到的偏移字幕；根据多条偏移字幕确定标记字幕文件；标记字幕文件用于与目标视频共同构成与对象标识对应的标记视频。采用本方法能够在视频领域实现强鲁棒性的视频水印嵌入。
标记视频生成方法装置检测

[发明专利]标记视频的生成方法和装置、视频标记的检测方法和装置-CN202210080317.5在审
发明人：刘绍腾;杨天舒;常勤伟;黄磊超;刘华罗 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04N21/2389 文献下载
摘要：本申请涉及一种标记视频的生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取对象标识，并将对象标识映射为标识符序列；确定标识符序列中的各标识符分别对应的字幕偏移类型，并确定与各标识符分别对应的分片信息；对于每个标识符，获取标识符所对应的分片信息指向的、且属于相应标识符对应的字幕偏移类型的字幕偏移片段；分片信息指向的字幕偏移片段，通过对原始视频中具有相同分片信息的原始视频片段进行字幕偏移得到；基于字幕偏移片段，生成与原始视频对应、且与对象标识对应的标记视频。采用本方法能够在视频领域实现强鲁棒性的视频水印嵌入。
标记视频生成方法装置检测

[发明专利]音频水印处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211496709.6有效
发明人：黄磊超;杨天舒;刘华罗;刘绍腾;常勤伟 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G10L19/018 文献下载
摘要：本申请涉及一种音频水印处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：对待处理音频进行划分得到多个音频片段，并确定与每个音频片段分别对应的原始频域系数；获取待嵌入信息，待嵌入信息包括标记信息和水印信息，标记信息用于实现对水印信息的定位；基于待嵌入信息确定各音频片段所对应的原始频域系数的调整量；将与各音频片段对应的调整量进行逆频域变换，得到与各音频片段对应的待叠加片段；分别将各音频片段与对应的待叠加片段进行叠加，得到多个目标音频片段，基于多个目标音频片段，得到嵌入有水印信息的目标音频。采用本方法能够提高音频水印的抗攻击性。
音频水印处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]水印处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202210621778.9在审
发明人：刘华罗;杨天舒;刘绍腾;黄磊超;常勤伟 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F21/16 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种水印处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质；在本申请实施例中，获取待处理作品以及待处理作品的水印信息比特流，水印信息比特流包括多个比特；对待处理作品进行频域变换，得到待处理作品的频域向量；从水印信息比特流中筛选出目标比特，并确定目标比特在水印信息比特流中的目标位置；根据目标位置，确定目标比特对应的目标特征向量的目标长度，并根据目标长度以及目标比特，生成目标特征向量；将目标特征向量嵌入至频域向量中，以将水印信息比特流对应的水印信息添加至待处理作品中。本申请实施例可以在降低水印信息对待处理作品的影响的情况下提高水印信息的抗干扰性。
水印处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]视频处理方法、装置、设备、计算机程序产品及存储介质-CN202210073911.1在审
发明人： 常勤伟;杨天舒 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种视频处理方法、装置、设备、计算机程序产品及存储介质，其中视频处理方法包括：获取目标视频数据，所述目标视频数据包括依序排列的M个视频帧，M为正整数；在空间维度下对所述目标视频数据中的N个视频帧进行特征提取，得到所述N个视频帧中的各个视频帧的空间特征，N为正整数且N小于或等于M；在时序维度下根据所述各个视频帧之间的时序关系，对所述各个视频帧的空间特征进行特征融合，得到所述目标视频数据的时序空间特征；基于所述目标视频数据的时序空间特征，对所述目标视频数据进行质量检测，得到所述目标视频数据的视频质量。本申请实施例可提升质量检测结果的准确性。
视频处理方法装置设备计算机程序产品存储介质

[发明专利]媒体数据转换模型训练、数字水印嵌入方法和装置-CN202210108982.0在审
发明人：刘华罗;杨天舒;刘绍腾;常勤伟;黄磊超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种媒体数据转换模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：将训练媒体数据输入初始媒体数据转换模型中使用初始转换权重信息进行转换，得到训练转换数据；将训练数字水印嵌入训练转换数据中得到带有训练数字水印的训练转换数据；基于初始还原权重信息进行还原，得到带有训练数字水印的训练媒体数据；计算带有训练数字水印的训练媒体数据与训练媒体数据的相似度损失，基于相似度损失进行训练得到媒体数据转换模型。媒体数据转换模型使用训练完成的转换权重信息进行数字水印嵌入，得到带有数字水印的媒体数据。采用本方法能够提高带有数字水印的媒体数据的质量，媒体数据包括但不限于视频、语音。
媒体数据转换模型训练数字水印嵌入方法装置

[发明专利]一种数字水印的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202210101997.4在审
发明人： 常勤伟;杨天舒;刘绍腾;刘华罗;黄磊超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数字水印的训练方法、装置、设备及存储介质，相关实施例可应用于云技术、人工智能等各种场景，用于提高数字水印的嵌入和检出效率。本申请实施例方法包括：获取样本载体图像以及原始水印信息，将样本载体图像以及原始水印信息输入至图像生成模型，通过图像生成模型输出样本水印图像，对样本水印图像进行数据增强处理，得到样本水印图像对应的噪声水印图像，将噪声水印图像输入至信息提取模型，通过信息提取模型对噪声水印图像进行数字水印提取，得到样本水印信息，根据原始水印信息和样本水印信息构造第一损失函数，通过第一损失函数对信息提取模型的模型参数进行更新。
一种数字水印训练方法装置设备存储介质

[发明专利]基于共生关系的卷积神经网络的车辆部件识别方法和系统-CN201910269801.0有效
发明人：桑农;常勤伟;高常鑫;桑永朋 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于共生关系的卷积神经网络的车辆部件识别方法和系统，属于模式识别技术领域。包括：使用车辆部件对训练数据集训练基于共生关系的卷积神经网络，基于共生关系的卷积神经网络由Concat层与常规卷积神经网络串联组成，Concat层用于对输入的图片对进行通道合并；采用训练好的基于共生关系的卷积神经网络，对待测车辆部件对进行识别，得到待测车辆各部件的识别结果。本发明通过Concat层按通道合并图片，后续网络进行卷积操作时，可将两个部件对应的不同通道的信息进行融合，同时提取两张图片的特征，使得共生关系可以被更好地学习到。共生关系的引入添加了额外的信息，变相增加了训练的数据量，提高两类部件的识别准确率。
基于共生关系卷积神经网络车辆部件识别方法系统

[发明专利]一种基于SSD和车辆姿态分类的车辆检测方法和系统-CN201810311110.8有效
发明人：桑农;苏伟;常勤伟;高常鑫 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-04-09 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSD和车辆姿态分类的车辆检测方法和系统，所述方法包括：根据车头与水平轴的角度对车辆姿态进行划分，在原始SSD网络模型上加入车辆姿态分类任务，将车辆检测损失和车辆姿态分类任务的损失结合起来形成多任务损失，将原始SSD模型的softmax损失替换为focal loss损失，将车辆姿态分类任务和车辆检测任务联合优化，训练得到检测模型，利用检测模型对待检测图片进行车辆检测，实现多尺度、多角度的车辆检测。本发明将深度学习目标检测SSD用于车辆检测，利用车辆姿态分类作为辅助任务与车辆检测任务联合训练，并加入了focal loss解决车辆样本不平衡问题，从而提高系统的准确性和稳定性。
一种基于 ssd 车辆姿态分类检测方法系统

[发明专利]一种车辆部件检测模型压缩方法及系统-CN201810310432.0在审
发明人：桑农;张明文;常勤伟;高常鑫 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-04-09 - 公布日： 2018-10-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对基于Faster R‑CNN的车辆部件检测模型进行压缩的方法及系统，目的在于减少车辆部件检测模型对内存空间的占用率以及缩短模型检测时间，所述方法包括：训练基本的车辆部件检测模型，模型通道剪枝，模型量化。本发明在车辆部件检测模型压缩过程中，先训练基本的车辆部件检测模型M1，再识别出M1中的冗余通道并将其删除得到M2，最后将M2进行参数量化得到M3。通过实施本发明有效地解决了利用Faster R‑CNN算法检测车辆部件速度慢的问题，并减少了模型对内存空间的占用率。
车辆部件检测模型压缩占用率参数量化模型检测模型通道冗余通道算法检测有效地剪枝删除量化压缩

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