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[发明专利]人体行为检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110462200.9有效
发明人：薛松;冯原;辛颖;张滨;李超;王晓迪;王云浩;谷祎;龙翔;郑弘晖;彭岩;贾壮;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开提供了人体行为检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习等技术领域，可应用于智能云和安全巡检场景下。具体实现方案：获取待测图像；对待测图像进行关键点识别，以得到多个关键点，和与多个关键点分别对应的多个位置信息；根据多个位置信息对多个关键点进行分组，以得到多个关键点分组，关键点分组包括：至少部分的关键点；以及根据多个关键点分组之中的关键点，确定目标人体行为，能够提升安全巡检场景下人体行为检测识别的准确性和检测识别效率，从而有效地满足安全巡检场景中检测识别的实时性需求。
人体行为检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]视觉问答模型训练及视觉问答方法、装置、设备及介质-CN202110719508.7有效
发明人：贾壮;龙翔;彭岩;郑弘晖;张滨;王云浩;辛颖;李超;王晓迪;薛松;冯原;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本公开提供了一种视觉问答模型训练及视觉问答方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，可用于遥感影像场景，包括：获取目标图像的训练集数据；目标图像的训练集数据包括目标图像、目标图像文本以及目标图像非视觉数据；对目标图像进行图像特征提取，得到目标图像特征；对目标图像文本进行文本特征提取，得到目标文本特征；对目标图像非视觉数据进行非视觉特征提取，得到目标非视觉特征；对目标图像特征、目标文本特征以及目标非视觉特征进行融合，得到目标融合特征；根据目标融合特征对视觉问答模型进行模型训练。本公开实施例能够提高视觉问答模型的智能性和精准性，从而提高人机交互效果。
视觉问答模型训练方法装置设备介质

[发明专利]图文检索模型的训练和图文检索方法、装置、设备和介质-CN202110739104.4有效
发明人：龙翔;贾壮;郑弘晖;彭岩;冯原;辛颖;王云浩;谷祎;王晓迪;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本公开提供了图文检索模型的训练和图文检索方法、装置、设备和介质，涉及工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于图文检索场景下。具体实现方案为：确定样本图像文本对，以及样本图像文本对的辅助聚类中心；其中，样本图像文本对包括样本图像和样本搜索文本，且样本搜索文本与所述辅助聚类中心所属的类别不同；根据所述样本图像文本对和所述样本图像文本对的辅助聚类中心对待训练模型进行训练，得到图文检索模型；所述待训练模型包含语言模型部分和图像模型部分。本公开实施例的技术方案，可以实现细粒度的图文检索。
图文检索模型训练方法装置设备介质

[发明专利]道路提取方法、装置、设备以及存储介质-CN202110611757.4有效
发明人：彭岩;龙翔;郑弘晖;贾壮;张滨;王晓迪;辛颖;谷祎;王云浩;李超;冯原;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本公开提供了一种道路提取方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，可用于遥感影像场景下。该方法的一具体实施方式包括：获取遥感影像；利用预先训练的第一斜框标注模型对遥感影像进行斜框标注，得到遥感影像的道路的斜框标注信息；基于遥感影像的道路的斜框标注信息，提取遥感影像的道路信息。该实施方式采用斜框检测的方法进行道路提取，可以有效提升道路的连续性。
道路提取方法装置设备以及存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110320420.8有效
发明人：彭岩;龙翔;郑弘晖;贾壮;张滨;王晓迪;辛颖;谷祎;王云浩;李超;冯原;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本申请公开了图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习等技术领域，可应用于遥感成像场景下。具体实现方案为：获取待处理的图像，其中，图像的第一通道数量大于RGB图像的第二通道数量；根据图像中各个像素点在各个通道上的数值，确定图像中各个像素点的语义类型；根据图像以及各个像素点的语义类型，生成图像的识别结果。该方法通过充分利用图像中所有通道的像素点的像素值，确定图像中各个像素点的语义类型，进而根据图像中各个像素点的语义类型对图像进行识别，由此，可提高图像的识别精度。
图像识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]异常样本检测方法、装置、设备和存储介质-CN202110077488.8有效
发明人：张滨;苑鹏程;辛颖;冯原;王晓迪;龙翔;彭岩;郑弘晖;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种异常样本检测方法、装置、设备和存储介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉等人工智能技术。具体实现方式为：分别采用教师网络和学生网络对待检测样本进行处理，得到教师特征和与所述教师特征相关联的学生特征；根据所述教师特征和所述学生特征，确定所述待检测样本是否为异常样本。本申请采用教师网络和学生网络进行异常样本检测，在提高检测效率的同时，兼顾了检测结果准确度。
异常样本检测方法装置设备存储介质

[发明专利]目标对象检测模型的训练方法、目标对象检测方法和设备-CN202110469553.1有效
发明人：王晓迪;韩树民;冯原;辛颖;谷祎;张滨;李超;龙翔;郑弘晖;彭岩;贾壮;王云浩 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本公开公开了一种目标对象检测模型的训练方法、目标对象检测方法和设备，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉和深度学习技术，可应用于智能云和电网巡检场景下。训练方法的具体实现方案为：针对多个样本图像中的任一个，利用目标对象检测模型来根据训练参数提取多个特征图，对多个特征图进行融合以获得至少一个融合特征图，并使用至少一个融合特征图获得目标对象的信息；基于目标对象的信息和与样本图像的标签信息，确定模型的损失；以及根据所述损失，调整训练参数。
目标对象检测模型训练方法设备

[发明专利]道路标注生成方法、装置、设备以及存储介质-CN202110611771.4有效
发明人：彭岩;龙翔;郑弘晖;贾壮;张滨;王晓迪;辛颖;谷祎;王云浩;李超;冯原;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种道路标注生成方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，可用于遥感影像场景下。该方法的一具体实施方式包括：生成标签图片中的道路数量和道路宽度；对于标签图片中的每条道路，生成道路的起点和终点；在起点和终点之间生成至少一个点；对于相邻的两个点，由上一点至下一点绘制线段，其中，线段的宽度等于道路宽度；基于上一点和下一点的坐标，生成斜框标注信息，其中，斜框标注信息包括斜框的对角线交点、宽、高和倾斜角度。该实施方式生成虚构的遥感影像的道路的斜框标注信息，为道路斜框检测提供辅助数据。
道路标注生成方法装置设备以及存储介质

[发明专利]用于图像语义分割的方法和装置-CN202110322628.3有效
发明人：龙翔;贾壮;彭岩;郑弘晖;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开提供了用于图像语义分割的方法和装置，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取待语义分割的图像；将图像输入线性变换层，得到特征序列；将特征序列输入自注意力网络，得到特征矩阵，其中自注意力网络由自注意力变换层、自注意力下采样层、自注意力上采样层中的至少一层组成；将特征矩阵输入分类器，得到图像分割结果。该实施方式完全抛弃了卷积层，整个网络纯粹由自注意力变换层组成，能够很好的获取到全局信息，从而提高图像语义分割的准确性。
用于图像语义分割方法装置

[发明专利]差异信息获取方法、相关装置及计算机程序产品-CN202110322618.X有效
发明人：龙翔;贾壮;彭岩;郑弘晖;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本公开提供了差异信息获取方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，涉及计算机视觉和深度学习技术领域等人工智能技术领域，可用于遥感成像场景下。该方法的一具体实施方式包括：分别获取第一图像的第一特征序列和第二图像的第二特征序列，其中，第一图像和第二图像对应于相同场景，利用交叉变化神经网络分别处理第一特征序列和第二特征序列，得到长度相同的第一修正序列和第二修正序列，并将根据第一修正序列更新第一图像得到的第三图像和根据第二修正序列更新第二图像得到的第四图像进行比较，得到图像差异信息。该实施方式利用交叉变化神经网络对输入图像的参数、内容进行统一，便于比较输入图像之间的差异。
差异信息获取方法相关装置计算机程序产品

[发明专利]建筑物变化检测方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202110076617.1有效
发明人：龙翔;彭岩;郑弘晖;贾壮;张滨;王晓迪;苑鹏程;辛颖;冯原;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本公开公开了建筑物变化检测方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取待检测区域的遥感图像序列；获取遥感图像序列中各帧遥感图像对应的建筑物概率图；根据各帧遥感图像对应的建筑物概率图，确定待检测区域内各个建筑物的所在区域；针对每个建筑物，根据建筑物的所在区域以及各帧遥感图像对应的建筑物概率图，确定建筑物在各帧遥感图像中的存在概率；根据建筑物在各帧遥感图像中的存在概率，确定建筑物的变化情况。由此，实现了结合待检测区域的遥感图像序列中各帧遥感图像的建筑物概率图，确定建筑物的变化情况，提高了建筑物的变化检测结果的准确性。
建筑物变化检测方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]一种特征提取模型的训练方法、对象检索方法以及装置-CN202210450243.X有效
发明人：孙准;冯原;郑弘晖 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本公开提供了一种特征提取模型的训练方法、对象检索方法以及装置，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域，可应用于图像检索等场景。具体实现方案为：确定待训练的特征提取模型；将表征相同语义的样本对输入特征提取模型，得到第一提取网络的各特征提取层输出的第一样本特征，以及第二提取网络的各特征提取层输出的第二样本特征；基于第一样本特征和第二样本特征，构建用于表征相同语义的正样本特征对，以及用于表征不同语义的负样本特征对；响应于基于正样本特征对和负样本特征对，确定特征提取模型未收敛，调整模型参数。可见，通过本方案，可以在较少样本对资源的情况下，训练得到精度较高的特征提取模型。
一种特征提取模型训练方法对象检索以及装置

[发明专利]图像生成方法、装置、设备、存储介质以及程序产品-CN202110233520.7有效
发明人：毛明远;冯原;辛颖;苑鹏程;张滨;王晓迪;龙翔;彭岩;郑弘晖;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像生成方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉和深度学习技术，可用在智能云和电网巡检场景下。该方法的一具体实施方式包括：获取原始绝缘子图像；对原始绝缘子图像进行图像变换，得到合成绝缘子图像；将原始绝缘子图像和合成绝缘子图像输入至预先训练的生成对抗网络，生成目标绝缘子图像。该实施方式通过对原始绝缘子图像进行图像变换，然后通过生成对抗网络生成大规模的目标绝缘子图像。
图像生成方法装置设备存储介质以及程序产品

[发明专利]目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关设备-CN202110231549.1有效
发明人：王晓迪;韩树民;冯原;辛颖;张滨;龙翔;郑弘晖;彭岩;贾壮 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-02 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请公开了目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关设备，涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取训练样本数据，训练样本数据包括第一遥感图像和第一遥感图像中待检测对象的锚定框的位置标注信息，位置标注信息包括锚定框相对于预设方向的角度信息；基于目标检测模型获取第一遥感图像的目标特征图，基于目标特征图对待检测对象进行目标检测，得到目标边界框，并基于角度信息，确定锚定框和目标边界框之间的损失信息；基于损失信息，更新目标检测模型的参数。根据本申请的技术，解决了目标检测技术中存在的对遥感图像的目标检测准确率比较低的问题，提高了对遥感图像的目标检测的准确率。
目标检测模型训练方法相关设备

[发明专利]图像类别的识别方法、装置和电子设备-CN202110474802.6有效
发明人：贾壮;龙翔;彭岩;郑弘晖;张滨;王云浩;辛颖;李超;王晓迪;薛松;冯原;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本公开公开了图像类别的识别方法、装置和电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取光谱图像；基于光谱图像对图像识别模型进行训练，由图像识别模型获取每个像素点的光谱语义特征、每个像素点与每个类别的最小距离、每个像素点的第一光谱与每个类别的第二光谱之间的光谱距离，基于拼接特征进行分类识别，输出每个像素点的识别概率；基于第二像素点的识别概率，确定并基于损失函数调整图像识别模型；从目标图像识别模型输出的第一像素点在每个类别下的识别概率中识别最大识别概率，并将最大识别概率对应的类别确定为第一像素点对应的目标类别，需要的样本数量较少，标注成本较低。
图像类别识别方法装置电子设备

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