“胡忠冰”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果10个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种虚拟形象的驱动方法、系统、设备及存储介质-CN202310073604.8在审
发明人： 胡忠冰;张彤;张一然 -专利权人：百果园技术（新加坡）有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T15/02 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种虚拟形象的驱动方法、系统、设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案，通过获取驱动目标多个不同视角下的目标图像，将目标图像输入预构建的神经辐射场模型，输出初始虚拟形象；对初始虚拟形象进行可微分渲染，生成虚拟目标形象；获取驱动目标的三维关键点信息，基于三维关键点信息驱动虚拟目标形象。采用上述技术手段，通过神经辐射场构建初始的虚拟形象，并通过可微分渲染优化初始虚拟形象，得到更精细的虚拟目标形象，并对该虚拟目标形象进行驱动。以此可以实现不同用户个性化、精细化的虚拟形象驱动，提升虚拟形象展示的多样性和灵活性，提升虚拟形象驱动效果，优化用户与虚拟形象的互动体验。
一种虚拟形象驱动方法系统设备存储介质

[发明专利]一种特效处理方法、装置、服务器、存储介质及程序产品-CN202211427131.9在审
发明人：张彤;胡忠冰;张一然 -专利权人：百果园技术（新加坡）有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： H04N5/262 文献下载
摘要：本申请公开了一种特效处理方法、装置、服务器、存储介质及程序产品，其中该方法包括：响应于用户发出的控制信号，确定与所述控制信号对应的目标特效标识；获取与所述目标特效标识对应的目标特效素材集合，所述目标特效素材集合中包含多个具有时间戳信息的目标特效素材；从所述目标特效素材集合中获取与当前视频帧具有同步时间戳的目标特效素材；基于所述目标特效素材以及当前视频帧生成当前时间戳的特效视频帧，实现特效处理与用户端的解耦，从而在实现质量更好、更高效的特效效果的同时，降低对用户端的算力要求，特别适用于对算力要求较高的复杂特效的处理上。
一种特效处理方法装置服务器存储介质程序产品

[发明专利]对话回复确定方法、装置、设备、存储介质及产品-CN202211420472.3在审
发明人：张一然;张彤;胡忠冰 -专利权人：有半岛（北京）信息科技有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请实施例公开了对话回复确定方法、装置、设备、存储介质及产品。其中，该方法包括：将用户的当前对话和历史交互对话输入至预设对话模型，得到隐藏状态信息和预设词库中的各个词汇对应的概率值，确定当前对话对应的目标情感类别，并确定对应的目标预设情感词袋，以提升目标预设情感词袋中的目标情感词对应的情感词概率值为调整目标，对隐藏状态信息进行调整，根据调整后的目标隐藏状态信息确定预设词库中的各个词汇对应的目标概率值，基于目标概率值确定当前对话对应的目标回复信息。通过采用上述技术方案，可以提高回复中包含与用户的当前对话相对应的情感词的概率，提高对话质量和用户体验，并可有效降低对话模型的训练成本。
对话回复确定方法装置设备存储介质产品

[发明专利]基于可变形卷积神经网络的果园果树区域分割方法和系统-CN202010464877.1有效
发明人：姜军;周作禹;胡忠冰;胡若澜;宋丰璐 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可变形卷积神经网络的果园果树区域分割方法和系统，属于智能农业领域，包括：对于果园中同一果树区域的深度图像和彩色图像，提取深度图像的深度特征，利用可变形卷积神经网络提取彩色图像的初始彩色特征，利用深度特征和初始彩色特征共同学习得到可变形卷积神经网络的偏置参数，利用深度特征学习得到可变形卷积神经网络的特征放大系数，由此得到特征模型，采集果园的彩色图像，利用特征模型提取彩色图像的彩色特征，利用彩色特征对彩色图像进行分割，得到果树区域。本发明能够更好地建模果树的复杂形态，从而更精准地分割果树区域以减少农药的浪费，减轻农药对土地的污染，对我国智能农业的实施具有重要意义。
基于变形卷积神经网络果园果树区域分割方法系统

[发明专利]一种基于特征融合和款式分类的服装图像检索方法和系统-CN201910416355.1有效
发明人：姜军;周作禹;解猛;胡忠冰;胡若澜 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合和款式分类的服装图像检索方法和系统，属于图像处理技术领域，包括：在待查询服装图像中提取全局特征和局部特征后进行特征融合，得到待查询服装图像的特征描述子，利用概率预测网络预测待查询服装图像属于查询库中各个款式类别的概率；对于概率较大的前N个款式类别，计算待查询服装图像的特征描述子与查询库中该N个款式类别对应的服装图像的特征描述子之间的相似度值，将相似度值较大的前K个查询库中服装图像作为检索结果。本发明的特征描述子对服装的柔性形变、拍摄角度和摆放姿势等变化具有较强的鲁棒性，从而能提高服装检索的性能；同时，款式分类任务能够进行预筛选，进而获得更高的检索效率。
一种基于特征融合款式分类服装图像检索方法系统

[发明专利]渲染模型训练方法、渲染方法、装置、设备及存储介质-CN202210118001.0在审
发明人：张彤;胡忠冰 -专利权人：百果园技术（新加坡）有限公司
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T15/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种渲染模型训练方法、渲染方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将第二场景的图像输入第一机器学习模组，提取对应的高维特征；将高维特征输入至第二机器学习模组，根据高维特征得到对应的光照参数；将光照参数和第一场景的待渲染数据输入至可微分渲染模组，采用可微分渲染方式根据光照参数对第一场景进行渲染得到光照融合的渲染图像；根据渲染图像与标签图像计算损失，对损失计算梯度图，并进行反向传播，以利用梯度下降方式对第一机器学习模组和第二机器学习模组的权重进行更新。利用本发明的渲染模型训练方法和渲染方法，有利于准确提取光照参数，并且能够使得渲染得到的整体图像光照的一致，得到极具真实感的结果图像。
渲染模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种纹理识别模型的训练、纹理迁移方法与相关装置-CN202210010675.9在审
发明人： 胡忠冰;张彤 -专利权人：百果园技术（新加坡）有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种纹理识别模型的训练、纹理迁移方法与相关装置，该方法包括：获取第一图像数据；调用贴图检测网络从第一图像数据中提取多帧纹理贴图；调用参数检测网络从第一图像数据中提取纹理参数；将纹理贴图与纹理参数可微分地渲染至第一图像数据中的场景，获得第二图像数据；以第二图像数据作为监督信号，训练贴图检测网络与参数检测网络，贴图检测网络、参数检测网络不仅属于自动化操作，用户无感知，学习门槛低，而且具备将纹理渲染至场景的能力，使得设计师可以减少在纹理处理方面的操作，提高了操作的简便性，降低了建模耗费的时间和精力，从而提高了效率、降低了成本。
一种纹理识别模型训练迁移方法相关装置

[发明专利]基于自适应区域建议网络的自然场景文本检测方法和系统-CN201910800835.8有效
发明人：姜军;解猛;周作禹;胡忠冰;曾雄梅;胡若澜 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应区域建议网络的自然场景文本检测方法和系统，属于图像处理技术领域，包括：对自然场景文本数据集进行标注，得到训练集；构建包含特征提取网络、自适应区域建议网络、目标分类与角点回归网络的网络模型；利用训练集训练网络模型时，利用特征提取网络提取训练集的多尺度特征，利用自适应区域建议网络预测各尺度特征下的文本目标中心和文本目标矩形框宽高，利用目标分类与角点回归网络预测文本目标类别和各尺度特征下的文本目标矩形框的角点坐标，进而得到训练好的网络模型。将待检测自然场景图像输入训练好的网络模型，得到自然场景文本目标框。本发明克服锚点框机制缺陷、检测方法性能佳、文本的召回率高。
基于自适应区域建议网络自然场景文本检测方法系统

[发明专利]一种基于非局部网络的自然场景文本检测方法和系统-CN201910811411.1有效
发明人：姜军;解猛;周作禹;胡忠冰;曾雄梅;胡若澜 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非局部网络的自然场景文本检测方法和系统，属于图像处理技术领域，方法包括：提取图片的多尺度特征，并使用非局部网络重构各个尺度特征，得到重构后的特征；利用重构后的特征产生文本的候选区域；根据候选区域提取感兴趣区域，并通过分类和回归网络对感兴趣区域进行文本和非文本的分类以及位置和尺寸的调整，最终得到图像中的文本目标。本发明通过使用非局部网络重构各个尺度特征，能够有效地抑制文本检测结果中伪正样本的发生，由此解决现有技术存在将背景区域误判为文本目标的技术问题。
一种基于局部网络自然场景文本检测方法系统

[发明专利]一种基于两阶段的服装关键点定位方法和系统-CN201910411194.7在审
发明人：姜军;曾雄梅;解猛;周作禹;胡忠冰;胡若澜 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于两阶段的服装关键点定位方法和系统，属于图像处理技术领域，方法包括：采用基于多任务的深度神经网络对服装图像中的服装关键点进行定位，得到服装关键点的粗定位信息；根据服装关键点的粗定位信息，提取感兴趣服装区域；采用深度全卷积网络对感兴趣服装区域中的服装关键点进行定位，得到服装关键点的最终定位信息；所述基于多任务的深度神经网络通过同时训练服装关键点的坐标回归任务、服装关键点的结构类型预测任务和服装关键点可视化类型预测任务后得到。本发明方法能够解决现有的基于单阶段的定位方法定位精度不高的问题，并更好地适应服装遮挡、形变，姿势变化等情况。
关键点服装服装区域神经网络粗定位两阶段图像处理技术定位信息服装图像结构类型姿势变化单阶段可视化形变预测卷积遮挡回归网络

1
共 10 条