专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种信息识别方法、装置、设备及存储介质、程序产品-CN202111163093.6在审
  • 林志文;孙众毅;鄢科;黄飞跃 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-30 - 2023-04-04 - G06V30/41
  • 本申请提供了一种信息识别方法、装置、设备及存储介质、程序产品;本申请实施例可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车载等各种场景,涉及人工智能技术;该方法包括:依据指定的信息类型,从预训练好的多模态分类模型的各个模块中,筛选出信息类型对应的匹配模块;其中,多模态分类模型是以文本模态的特征作为监督项,对图像模态的特征进行学习得到的;利用匹配模块,生成信息类型所对应的候选模型;依据信息类型对应的标注数据,对候选模型进行微调,得到信息类型对应的识别模型;当获取到信息类型的待识别信息时,通过识别模型对待识别信息进行特征提取,确定出识别结果。通过本申请,能够提高信息识别的智能程度。
  • 一种信息识别方法装置设备存储介质程序产品
  • [发明专利]一种数据处理方法、设备以及计算机可读存储介质-CN202111156262.3在审
  • 赵佳伟;鄢科;杜俊珑;黄飞跃 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-29 - 2023-04-04 - G06F16/583
  • 本申请公开了一种数据处理方法、设备以及计算机可读存储介质,该方法包括:获取类别标签集合中每个类别标签分别对应的标签词向量,获取图像对应的图像属性初始特征,以及图像对应的图像语义初始特征;对标签词向量矩阵以及图像属性初始特征进行特征融合,得到图像属性特征,对图像属性特征进行自注意力增强,得到图像属性增强特征;对图像属性特征以及图像语义初始特征进行特征融合,得到图像语义增强特征;根据标签词向量矩阵、图像语义增强特征以及图像属性增强特征,在类别标签集合中确定图像的目标类别标签。采用本申请,可以提高图像的目标类别标签的识别准确度。本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。
  • 一种数据处理方法设备以及计算机可读存储介质
  • [发明专利]图像数据处理方法、装置、设备以及介质-CN202111123361.1在审
  • 徐稀侠;高英国;鄢科;黄飞跃 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-24 - 2023-03-28 - G06V40/10
  • 本申请实施例提供了一种图像数据处理方法、装置、设备以及介质,包括:通过初始图像识别模型输出样本图像的第一分类结果,根据第一分类结果和样本图像的样本卷积特征生成第一激活映射图;对样本图像进行数据变换得到变形图像,通过初始图像识别模型输出变形图像的第二分类结果,根据第二分类结果与变形图像的变形卷积特征生成第二激活映射图;根据第一激活映射图和第二激活映射图确定相似性损失结果,根据第一分类结果、第二分类结果以及样本图像的关键点类别标签,确定分类损失结果;基于相似性损失结果和分类损失结果,修正初始图像识别模型的网络参数,生成目标图像识别模型。采用本申请,可以提高图像处理效率,并提高模型的定位准确性。
  • 图像数据处理方法装置设备以及介质
  • [发明专利]图像聚类方法、装置和电子设备-CN202111109089.1在审
  • 张健为;陈超;李绍欣;李季檩;黄飞跃;李牧青 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-22 - 2023-03-28 - G06V40/16
  • 本申请实施例公开了一种图像聚类方法、装置和电子设备;在本申请实施例中,获取待聚类图像集,并确定待聚类图像集中的每个待聚类图像的第一阶邻域待聚类图像以及第二阶邻域待聚类图像;基于第一阶邻域待聚类图像以及第二阶邻域待聚类图像,构建目标子图集合;从目标子图集合中选取出目标子图对,目标子图对包括第一目标子图和第二目标子图,第二目标子图的中心节点为所述第一目标子图的中心节点的第一阶邻域节点;对目标子图对进行预测分析,得到第一目标子图的中心节点和第二目标子图的中心节点之间的目标权重;根据目标权重对待聚类图像进行聚类。本申请实施例可以提高图像聚类的准确性。本实施例可应用于云技术、智慧交通等各种场景。
  • 图像方法装置电子设备
  • [发明专利]一种图像检测方法、计算机及可读存储介质-CN202111111017.0在审
  • 潘兴甲;陈能仑;鄢科;黄飞跃 - 腾讯科技(上海)有限公司
  • 2021-09-18 - 2023-03-24 - G06V40/13
  • 本申请实施例公开了一种图像检测方法、计算机及可读存储介质,该方法包括:获取目标图像所关联的第一预测字符的字符融合特征;基于字符融合特征获取用于预测第二预测字符的目标注意隐状态,将目标注意隐状态输入k个候选框检测网络中,在k个候选框检测网络中,依次基于目标注意隐状态识别目标图像中的目标候选框;k为正整数;从目标图像中获取由k个候选框检测网络分别识别出的目标候选框所对应的目标候选图像特征,生成k个目标候选图像特征对应的候选聚合图像特征;获取目标图像的全局图像特征,在候选聚合图像特征中添加全局图像特征,得到注意图像特征,预测注意图像特征所对应的第二预测字符。采用本申请,可以提高图像检测的准确性。
  • 一种图像检测方法计算机可读存储介质
  • [发明专利]图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品-CN202111681124.7在审
  • 朱城;鄢科;黄飞跃 - 腾讯科技(上海)有限公司
  • 2021-12-31 - 2023-03-14 - G06V10/764
  • 本申请公开一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品,其相关的实施例可以应用于人工智能、智慧交通以及自动驾驶等场景中。图像处理方法包括:基于第一样本图像、第一类别标签、第二样本图像以及第二类别标签对图像分类模型进行训练;并在训练过程中使用了点损失函数、对比损失函数以及分类损失函数来设计一个训练损失函数,提高了图像分类模型的分类准确率。点损失函数的值和对比损失函数的值是基于第一特征图集以及第二特征图集确定的,第一特征图集和第二特征图集是图像分类模型分别对第一样本图像和第二样本图像识别处理得到的;分类损失函数的值是基于第一特征图集、第二特征图集、第一类别标签以及第二类别标签运算得到的。
  • 图像处理方法装置设备存储介质计算机程序产品
  • [发明专利]图像分类、图像处理方法、装置和存储介质-CN202111056540.8在审
  • 骆云鹏;杜俊珑;鄢科;黄飞跃 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-09 - 2023-03-14 - G06V40/16
  • 本申请涉及一种图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:将当前训练图像集中各个训练图像分别输入到已训练的特征提取模型和待训练的初始特征提取模型中进行特征提取,得到各个已训练特征和各个待训练特征;计算各个已训练特征之间的相似程度,得到已训练相似程度集,并计算各个待训练特征之间的相似程度,得到待训练相似程度集;计算待训练相似程度集与已训练相似程度集的误差信息,基于误差信息更新待训练的初始特征提取模型,并进行迭代执行,直到训练完成时,将训练完成的初始特征提取模型作为第一目标特征提取模型,该第一目标特征提取模型用于提取输入图像对应的特征并进行图像内容分类。采用本方法能够提高模型更新效率。
  • 图像分类处理方法装置存储介质
  • [发明专利]歌曲的音频信号处理方法、音频相似度匹配方法及装置-CN201710310560.0有效
  • 朱碧磊;李科;吴永坚;黄飞跃 - 腾讯科技(上海)有限公司
  • 2017-05-05 - 2023-03-14 - G06F16/683
  • 本公开揭示了一种歌曲的音频信号处理方法、音频相似度匹配方法及装置、计算机可读存储介质,该方法包括:针对待处理歌曲从相应输入的多音音频信号中提取主旋律音高序列;对主旋律音高序列进行音符定位生成对应于多音音频信号中主旋律音符的第一主旋律记谱结果;按照主旋律音符融合预先获得的清唱记谱结果和第一主旋律记谱结果,为待处理歌曲生成第二主旋律记谱结果;其中,清唱记谱结果由待处理歌曲的清唱数据获得。本公开提供的技术方案,通过融合清唱记谱结果与歌曲的第一主旋律记谱结果,形成歌曲最终的主旋律记谱结果,以上两种记谱结果的融合,避免了音符缺失或多出,提高了音符音高值的准确性,进而提高了最终歌曲主旋律记谱结果的准确性。
  • 歌曲音频信号处理方法相似匹配装置
  • [发明专利]图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111040564.4在审
  • 朱城;鄢科;黄飞跃 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-06 - 2023-03-10 - G06V10/74
  • 本申请涉及一种图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括:确定样本图像集内各样本图像属于目标场景图类的预测分值;在样本图像集内,选取预测分值达到分数阈值的候选样本图像;确定各候选样本图像与困难样本图像之间的相似度;根据相似度筛选候选样本图像,得到正样本图像和负样本图像;基于正样本图像、困难样本图像和负样本图像对图像分类模型进行训练,直至图像分类模型的目标损失值达到预设损失值时停止训练,得到训练后的图像分类模型,目标损失值包括分类损失值、第一损失值和第二损失值;当获取到待分类图像时,通过训练后的图像分类模型对待分类图像进行分类,得到分类结果。采用本方法能够提高图像分类模型的分类能力。
  • 图像分类方法装置计算机设备存储介质

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