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]一种行为识别及特征提取的方法、装置、设备及介质-CN202110250410.1在审
  • 庄培钦;郭宇;于志鹏 - 商汤集团有限公司
  • 2021-03-08 - 2021-06-08 - G06K9/00
  • 本公开提供了一种行为识别及特征提取的方法、装置、设备及介质,其中,该行为识别的方法包括:获取待检测视频;待检测视频包括待识别视频以及与待识别视频相邻的连续多个参考视频;确定待识别视频分别与多个参考视频之间的匹配代价;以及,将从待识别视频以及连续多个参考视频中分别提取的视频特征信息输入到重要度计算神经网络中,得到针对每个匹配代价对应的多个待确定子匹配代价的重要度权重;确定最大的重要度权重所对应的待确定子匹配代价,得到确定后的子匹配代价;利用训练好的行为识别神经网络以及确定后的子匹配代价,确定针对待识别视频的行为识别结果。
  • 一种行为识别特征提取方法装置设备介质
  • [发明专利]基于单连续抽样并行的视频搜索方法-CN202010713098.0有效
  • 梁敏 - 四川长虹电器股份有限公司
  • 2020-07-22 - 2022-03-01 - G06F16/783
  • 本发明公开了一种基于单连续抽样并行的视频搜索方法,包括:训练多路神经网络;将待搜索视屏按时序分堆处理为多个视频堆,对每个视频堆的随机连续采样得到若干,得到堆采样视频数据集,再对每个视屏堆分别进行随机图像采样,每个视屏堆随机采样获取一个单,得到单采样视屏数据集;将所述堆采样视频数据集和单采样视屏数据集分别输入到所述多路神经网络中进行堆采样特征向量的获取以及单采样特征向量的获取,并利用该多路神经网络将提取的图像特征向量抽取得到最终的视频特征进行视频搜索;本发明可提高视频搜索的准确性。
  • 基于连续抽样并行视频搜索方法
  • [发明专利]用于减少抖动的动态持久性-CN202010562080.5在审
  • L·E·莱文森 - 苹果公司
  • 2020-06-18 - 2020-12-22 - H04N7/01
  • 本文所公开的具体实施提供了用于显示在连续中的相同位置具有至少一些内容的视频的改进的系统和方法。在一些具体实施中,此类内容是被改变用于以较高刷新速率在显示器上显示的低速率视频内容。通过选择性地改变连续中的一个或多个连续来减少或避免抖动,例如,使得连续具有亮度、颜色、明度或动态范围的差异。例如,给定重复内容的三个连续,可以100%亮度水平来显示第一,可以50%亮度来显示第二,并且可以25%亮度来显示第三。亮度或其他显示特性的此类差异可减少或避免抖动的出现,同时保持视频的总体外观。
  • 用于减少抖动动态持久性
  • [发明专利]视频数据的存储方法及设备-CN201510501686.7有效
  • 饶俊飞;汪渭春;林起芊;许爱秋 - 杭州海康威视系统技术有限公司
  • 2015-08-14 - 2019-08-16 - H04N5/76
  • 本发明公开了一种视频数据的存储方法及设备,实现以尽量小的存储空间存储尽量大的视频数据。该方法包括:将视频连续数据段存储到存储设备的第一存储模块中;根据预设间隔从所述连续数据段中确定不相邻的两个I;根据所述不相邻的两个I的相似性确定抽步长;利用所述抽步长从所述连续数据段中抽取出一部分I作为剩余I;将所述剩余I存储到所述存储设备的第二存储模块中。本发明可以自适应地从视频数据中抽取合适的I以尽量减少视频数据的存储需求,延长既定容量的存储设备的存储周期。
  • 视频数据存储方法设备
  • [发明专利]一种视频主题内容识别方法、系统及存储介质-CN202010672053.3在审
  • 刘东明 - 成都市映潮科技股份有限公司
  • 2020-07-14 - 2020-08-21 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种视频主题内容识别方法、系统及存储介质,该方法通过对待识别的视频进行预处理,提取到若干个关键以及分割生成若干连续片段;然后,将提取到的关键图片、由连续片段的全部图片拼接而成的图片、由连续片段的多个图片构成的批量图片分别输入至预先训练好的三个神经网络模型中,并相应地得到第一数据结果、第二数据结果和第三数据结果;最后,将第一数据结果、第二数据结果和第三数据结果取交集后,输入至预先训练好的分类模型中,得到该视频的分类结果。因此,本发明通过神经网络模型分别对关键图片、连续的拼接图片与批量图片进行识别,更全面地获取视频内容的特征,从而保证视频内容识别的准确度。
  • 一种视频主题内容识别方法系统存储介质

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