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]视频标注方法、装置、计算机设备和计算机程序产品-CN202111676055.0在审
  • 祁仲昂;骆颖民;单瀛 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-04-12 - G06F16/75
  • 本申请涉及一种视频标注方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括:对于训练视频集合中的训练视频,获取训练视频对应的训练三元组;训练三元组包括视频标识、训练标签以及训练关系;分别获取视频标识、第一训练关系以及训练标签各自对应的语义表达特征;将视频标识对应的语义表达特征和视频标识对应的内容提取特征输入融合模型,得到训练融合特征;基于训练融合特征以及第一训练关系对应的语义表达特征,确定预测标签特征;基于训练标签对应的语义表达特征和预测标签特征之间的差异,调整各个语义表达特征以及融合模型的模型参数,得到各个目标语义表达特征以及目标融合模型采用本方法能够提高视频标注时标签多样性。
  • 视频标注方法装置计算机设备程序产品
  • [发明专利]一种局部语义指导的多特征融合视频文本生成方法-CN202211405410.5在审
  • 徐天阳;赖丽娜;张赟捷;宋晓宁;朱学峰;吴小俊 - 江南大学
  • 2022-11-10 - 2023-04-25 - G10L15/26
  • 本发明公开了一种局部语义指导的多特征融合视频文本生成方法、装置、设备以及计算机可读存储介质,包括构建并训练视频文本生成模型,将视频片段输入训练好的视频文本生成模型中;提取视频片段中预设帧数的局部空间语义特征;提取视频片段的全局空间语义特征;提取全局空间语义特征中的时间序列特征;将局部空间语义特征、全局空间语义特征和时间序列特征融合;并融合后进行平均池化操作,得到全局平均池化特征;将融合特征和全局平均池化特征输入编码器中进行编码‑解码模块中,得到视频片段的视频字幕。本发明融合局部、全局和时间序列特征,使获得语义更丰富,干扰更小,关键信息更多的视频字幕。
  • 一种局部语义指导特征融合视频文本生成方法
  • [发明专利]一种融合脑电和刺激源信息的视频情感分类方法及系统-CN202110442820.6有效
  • 刘欢;李珂;秦涛;郑庆华;张玉哲;陈栩栩 - 西安交通大学
  • 2021-04-23 - 2023-09-19 - A61B5/16
  • 本发明公开了一种融合脑电和刺激源信息的视频情感分类方法及系统,构建刺激源‑脑电信号数据集:让受试者观看视频片段,并使用脑电扫描仪采集受试者观看视频时的脑电信号,构建刺激源‑脑电信号数据集。构建多模态特征融合模型:对于训练数据集,分别提取视频特征及脑电信号特征,采用基于注意力机制的多模态信息融合方法生成融合向量。训练融合向量分类模型:将融合向量作为神经网络全连接层的输入进行预测;根据预测结果与真实标签的差异更新神经网络权重,训练神经网络。利用模型进行分类:采集受试者观看待分类视频时的脑电信号;提取视频特征及脑电信号特征,并进行融合;将融合向量输入训练好的神经网络,得到分类结果。
  • 一种融合刺激信息视频情感分类方法系统
  • [发明专利]视频分类的方法、装置、电子设备及介质-CN202111556380.3在审
  • 孙利娟;吴京宸;吴旭;颉夏青;李飞;张熙;杨金翠;邱莉榕;张勇东;方滨兴 - 北京邮电大学
  • 2021-12-17 - 2022-02-11 - G06V20/40
  • 本申请公开了一种视频分类的方法、装置、电子设备及介质。本申请中,可以获取待分类视频数据;将待分类视频数据输入至音视频学习网络,得到待分类视频对应的图像特征和音频特征;以及待分类视频对应的文本特征;将图像特征、音频特征以及文本特征输入至融合学习网络,得到融合特征向量;将融合特征向量输入至Softmax分类器,并将分类器输出的分类结果作为待分类视频的分类结果。通过应用本申请的技术方案,可以在获取待分类视频之后,利用预设的学习网络模型,得到该视频数据的图像特征、音频特征以及文本特征,并将该三个特征进行融合后,根据融合的特征来判断待分类视频的分类结果。从而避免了相关技术中对视频数据分类不准确的弊端。
  • 视频分类方法装置电子设备介质
  • [发明专利]用于视频的情绪识别方法、装置和计算机设备-CN201911357288.7有效
  • 何伯磊 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2019-12-25 - 2023-07-14 - G06V40/16
  • 本申请提出一种用于视频的情绪识别方法、装置和计算机设备,涉及视频识别技术领域,其中,方法包括:对视频的图像提取图像特征向量,以及对视频的音频提取音频特征向量,对图像特征向量和音频特征向量融合,得到融合特征向量,对视频涉及的文本提取语义特征,得到语义特征向量,根据融合特征向量和语义特征向量,识别视频的情绪类别,通过对视频的图像、音频和文本分别进行特征提取,通过对视频的图像提取到的特征和音频提取到的特征进行融合,进而再和文本对应的语义特征进行融合,以更好的理解视频的情绪内容,提高视频情绪识别的全面性和准确性,解决了现有技术中情绪识别基于的语音特征较少,导致无法准确理解视频的情绪内容的技术问题。
  • 用于视频情绪识别方法装置计算机设备
  • [发明专利]一种视频全景生成方法及并行计算系统-CN201510780661.5在审
  • 裴继红;孙凯;杨烜;谢维信 - 深圳大学
  • 2015-11-13 - 2016-03-30 - H04N5/262
  • 本发明适用于安防监控领域,提供了一种视频全景生成方法,步骤包括:步骤A,进行独立的视频数据采集;步骤B,对每一路独立的视频数据进行投影变换,获取相对应的变换视频数据;步骤C,对所述变换视频数据进行图像融合,获取融合视频数据;步骤D,对所述融合视频数据进行数据重组,获取重组视频数据;步骤E,对所述重组视频数据进行全景显示。本发明将传统的视频全景生成过程,用分布式并行计算的方式去实现,如视频采集、投影变换、视频融合、显示等,能适用于当生成全景的视频源增加或减少的情况,解决多路视频源不能实时生成全景的问题。
  • 一种视频全景生成方法并行计算系统

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