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]文本生成方法、装置及电子设备-CN202310869171.7在审
  • 刘绍腾;刘华罗 - 腾讯科技(北京)有限公司
  • 2023-07-14 - 2023-10-27 - G06F40/289
  • 本说明书实施例公开了一种文本生成方法、装置及电子设备,涉及人工智能技术领域,该方法包括:获取待输出文本的输出前文信息,计算输出前文信息对应的第一哈希值;将第一哈希值作为随机种子,按照预设比例对目标模型的词库进行拆分,获得词库的第一子词库和第二子词库;将输入文本和输出前文信息输入目标模型,获得输出文本集合,输出文本集合中包括多个预测输出文本;依次判断多个预测输出文本是否在第一子词库中,若在,则将对应的预测输出文本作为待输出文本。利用本说明书提供的技术方案,实现在模型输出文本中快速添加水印,并且,不需要修改模型本身,为文本的真实性检测奠定了数据基础。
  • 文本生成方法装置电子设备
  • [发明专利]一种基于图像的信息处理方法及相关装置-CN202310447920.7在审
  • 刘绍腾 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-04-17 - 2023-10-27 - G06V10/42
  • 本申请公开一种基于图像的信息处理方法及相关装置,应用于人工智能;通过样本图像、样本信息的第三编码图像和样本密钥的第四编码图像对可逆神经网络进行正向的信息嵌入训练和逆向的信息提取训练得到信息处理模型。获取待嵌入图像、待嵌入信息的第一编码图像和预设密钥的第二编码图像,将前述两个编码图像分别输入信息处理模型中的预设嵌入层进行正向的特征表示得到第一正向特征图像和第二正向特征图像;结合待嵌入图像经过正向的第一运算得到已嵌入图像。将已嵌入图像分别输入信息处理模型中的第一特征提取层和第二特征提取层进行逆向的特征提取得到第一逆向特征图像和第二逆向特征图像;结合第二编码图像经过逆向的第二运算得到第一编码图像。
  • 一种基于图像信息处理方法相关装置
  • [发明专利]模型水印嵌入方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202311141916.4在审
  • 刘华罗;刘绍腾 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-09-06 - 2023-10-13 - G06F21/16
  • 本申请涉及一种模型水印嵌入方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括:获取已训练的神经网络模型和待嵌入水印信息,将待嵌入水印信息进行编码,得到水印向量;从神经网络模型中确定待嵌入水印层,并基于水印向量和待嵌入水印层对应的网络参数向量计算得到嵌入参数位置分布信息;基于嵌入参数位置分布信息从网络参数向量中确定水印向量中各个水印元素分别对应的待更新参数,并按照各个水印元素对对应的待更新参数进行更新,得到各个嵌入水印参数,嵌入参数位置分布信息确定的待更新参数的位置是非连续的;基于各个嵌入水印参数,得到嵌入水印的神经网络模型。采用本方法能够节省资源的同时减少对模型效果的影响。
  • 模型水印嵌入方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]变分自编码器的训练、图像处理以及所有权检测方法-CN202311093854.4在审
  • 刘华罗;刘绍腾 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-08-29 - 2023-09-29 - G06N3/0455
  • 本申请提供了一种变分自编码器的训练、图像处理以及所有权检测方法,属于人工智能技术领域。方法包括:获取样本图像的参考所有权信息;基于样本图像,通过变分自编码器中的编码模块得到样本图像的第一隐变量,变分自编码器用于在图像中嵌入所有权信息;基于样本图像的参考所有权信息和第一隐变量,通过变分自编码器中的解码模块,得到样本图像的预测图像,预测图像携带所有权信息;基于样本图像、预测图像、参考所有权信息和预测图像携带的所有权信息确定损失值;基于损失值对变分自编码器进行训练。该方法提高了在图像中嵌入所有权信息的便捷性以及提高了在图像中嵌入所有权信息时对图像的处理效率,且提高了在图像中嵌入的所有权信息的鲁棒性。
  • 编码器训练图像处理以及所有权检测方法
  • [发明专利]人体属性的识别方法、装置、设备及存储介质-CN202010605388.3有效
  • 刘绍腾;袁宇辰 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-06-29 - 2023-09-01 - G06V40/10
  • 本申请公开了人体属性的识别方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能的深度学习、图像识别以及云计算领域,具体实现方案为:利用无标注的第一行人样本图像对所述无监督特征学习模型进行训练,并根据训练完毕的无监督特征学习模型构建人体属性识别模型,利用有标注的第二行人样本图像人体属性识别模型进行训练,将待识别图像输入训练完毕的人体属性识别模型以获得人体属性识别结果的技术方案,与现有技术相比,由于在构建人体属性识别模型的过程中利用了无监督特征学习模型以及无标注的样本图像,其使得人体属性识别模型的训练样本图像得到扩充,从而使得人体属性模型可对于多样化和高复杂程度的人体属性进行准确识别。
  • 人体属性识别方法装置设备存储介质
  • [发明专利]图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210136376.X在审
  • 常勤伟;杨天舒;刘绍腾;刘华罗;黄磊超 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-02-15 - 2023-08-25 - G06T1/00
  • 本申请关于一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及人工智能技术领域。所述方法包括:将样本载体图像输入编码器模型中的特征提取网络,获得所述样本载体图像的样本空间特征;将样本嵌入信息以及所述样本空间特征输入所述编码器模型中的图像重构网络,获得样本重构图像;将所述样本重构图像输入解码器模型,获得样本重构嵌入信息;将所述样本重构图像以及所述样本载体图像输入判别器模型,获得所述样本重构图像以及所述样本载体图像各自的判别结果;通过渐进式生成对抗学习的方式,对所述编码器模型、所述解码器模型以及所述判别器模型进行训练。本方案提高了在载体图像中添加和识别嵌入信息的效果。
  • 图像处理方法装置设备存储介质程序产品
  • [发明专利]人体属性的识别方法、装置、设备及存储介质-CN202010604378.8有效
  • 刘绍腾;袁宇辰 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-06-29 - 2023-08-11 - G06V40/10
  • 本申请提供的人体属性的识别方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能的深度学习、图像识别以及云计算领域,具体实现方案为:构建包括有可提取各人体属性类型共用的浅层特征信息的浅层特征提取网络,还包括有可针对不同人体属性类型的进行针对性处理的高层特征分支网络的人体属性识别模型,以利用人体属性识别模型得到不同人体属性类型对应的预测向量,从而得到识别结果,这样的处理方式与现有技术相比,有效提高了对于不同人体属性类型的识别结果的识别准确率,特别对于一些类型互斥的人体属性类型的识别结果的获取,有着较高的准确率。
  • 人体属性识别方法装置设备存储介质
  • [发明专利]图像去模糊处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202111112750.4在审
  • 刘绍腾 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-18 - 2022-08-30 - G06T5/00
  • 本申请提供了一种图像去模糊处理方法,涉及车联网领域以及人工智能技术领域;方法包括:基于第一图像进行级联的M个尺度的编码处理,依次得到M个尺度的编码图像;基于第2个尺度至第M个尺度的编码图像进行级联的N个尺度的提炼处理,依次得到N个尺度的提炼图像;基于第2个尺度至第M个尺度的编码图像、以及N个尺度的提炼图像进行级联的N个尺度的解码处理,依次得到N个尺度的解码图像;基于第1个尺度的编码图像、N个尺度的解码图像中第N个尺度的解码图像、以及N个尺度的提炼图像中第N个尺度的提炼图像进行图像预测处理,得到清晰度大于第一图像的第二图像。通过本申请,能够显著提高多媒体图像去模糊效果。
  • 图像模糊处理方法装置设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]媒体数据转换模型训练、数字水印嵌入方法和装置-CN202210108982.0在审
  • 刘华罗;杨天舒;刘绍腾;常勤伟;黄磊超 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-01-28 - 2022-05-13 - G06T1/00
  • 本申请涉及一种媒体数据转换模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括:将训练媒体数据输入初始媒体数据转换模型中使用初始转换权重信息进行转换,得到训练转换数据;将训练数字水印嵌入训练转换数据中得到带有训练数字水印的训练转换数据;基于初始还原权重信息进行还原,得到带有训练数字水印的训练媒体数据;计算带有训练数字水印的训练媒体数据与训练媒体数据的相似度损失,基于相似度损失进行训练得到媒体数据转换模型。媒体数据转换模型使用训练完成的转换权重信息进行数字水印嵌入,得到带有数字水印的媒体数据。采用本方法能够提高带有数字水印的媒体数据的质量,媒体数据包括但不限于视频、语音。
  • 媒体数据转换模型训练数字水印嵌入方法装置

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