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[发明专利]基于神经网络的SLAM中障碍物过滤方法和装置-CN201911039051.4在审
发明人：姬晓晨 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于神经网络的SLAM中障碍物过滤方法和装置，涉及SLAM领域。该方法包括：从动态数据集中获取图像；使用Mask‑RCNN对所述图像进行障碍物检测，从静态场景中分离出障碍物；根据所述分离出障碍物后的图像，使用ORB‑SLAM2基于特征匹配的估计过程进行定位和映射。该装置包括：获取模块、检测模块和定位模块。本申请解决了在vSLAM出现移动遮挡物的情况，采用Mask‑RCNN与ORB‑SLAM2相结合的方式实现了障碍物的过滤，而且通过引入Mask‑RCNN获得了更稳定和准确的定位性能。
基于神经网络 slam 障碍物过滤方法装置

[发明专利]人脸识别多模型自适应特征融合增强方法和装置-CN201811340225.6有效
发明人：姬晓晨 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2018-11-12 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸识别多模型自适应特征融合增强方法和装置。其中方法包括：对图像进行人脸检测，利用两种以上的切图方式对人脸部分进行切图，得到不同类型的人脸切图；分别利用每种类型的人脸切图训练对应的卷积神经网络模型，得到人脸切图特征；对于人脸切图特征，提取对应的卷积神经网络模型中归一化指数分类损失层的前一层输出的特征向量，将特征向量表示为关于图片的离散分布，计算离散分布之间的相对熵，从而得到人脸切图特征之间的相似度；基于人脸切图特征之间的相似度对人脸切图特征进行融合。该方法能实现端到端的自适应人脸识别特征融合增强，每个网络利用各自优势从不同人脸区域中学习更有利于提升融合后特征判别力的信息。
识别模型自适应特征融合增强方法装置

[发明专利]一种基于非参数在线聚类的目标跟踪方法-CN201611219002.5有效
发明人：姬晓晨 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2016-12-26 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06T7/292 文献下载
摘要：一种基于非参数在线聚类的目标跟踪方法，其解决的技术问题在于：给定一个视频，对某一指定感兴趣目标进行在线目标跟踪，从而预测出后续图像帧目标的具体位置以及外接矩形框，基于大深度网络学习到的小深度网络，对感兴趣目标提取蒸馏特征。该特征具有较强的外观表达能力、判别能力和鲁棒性。本发明进一步解决的问题在于：对感兴趣目标的历史外观进行非参数在线聚类，基于加权的聚类中心产生一个保留历史信息的目标外观模板，并用该目标外观模板产生目标空间分布，从而提高目标跟踪准确率，减少目标漂移的风险，进而降低错误率。
一种基于参数在线目标跟踪方法

[发明专利]一种人脸图像检测方法及装置、计算设备、及存储介质-CN201911033333.3在审
发明人：薛龙 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸图像检测方法及装置、计算设备、及存储介质,涉及人脸图像识别，特别是涉及人脸图像识别模型中的分类网络。所述方法包括：利用基本特征提取网络提取待检测图片的基本特征向量；将RPN网络与改进后的分类网络联合交替训练，且二者共用所述的基本特征向量；完成训练的改进后的分类网络输出人脸图像检测结果。所述装置包括：基本特征向量提取模块、训练模块和检测结果输出模块。所述计算设备包括存储器、处理器和存储在存储器内并能由处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明所述的方法。所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时实现本发明所述的方法。
一种图像检测方法装置计算设备存储介质

[发明专利]一种基于Gabor滤波器的人脸表情识别方法及系统-CN201911032232.4在审
发明人：郑龙海 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于Gabor滤波器的人脸表情识别方法及系统，在本申请提供的方法中，先通过视频采集设备采集用户图像，对用户图像进行预处理以获取用户图像中的面部区域；再利用Gabor滤波器提取用于进行人脸特征识别的人脸特征图像；然后将人脸特征图像输入预设的人工神经网络模型，对人脸特征图像进行表情分类，识别并输出用户图像的人脸表情识别结果。基于本申请提供的基于Gabor滤波器的人脸表情识别方法及系统，提出利用熵、矩、能量、均值、方差和标准差以及神经网络等统计和空间特征计算人脸表情分类，提高了算法的鲁棒性和健壮性，压缩了算法执行时间。
一种基于 gabor 滤波器表情识别方法系统

[发明专利]室内动态情景下的定位方法和装置-CN201911039034.0在审
发明人：吉长江 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种室内动态情景下的定位方法和装置，涉及室内定位领域。该方法包括：在室内动态情景下，实时获取当前帧；在当前帧和上一帧之间确定匹配的图像特征，根据匹配的图像特征，估计当前帧和上一帧之间的变换矩阵；根据所述变换矩阵计算当前帧和上一帧匹配的百分数，当所述百分数小于指定的阈值时，采用轮轴里程计来更新全局位姿；检测运动过程中是否经过关键点，如果是，则对所述全局位姿进行细化。该装置包括：获取模块、匹配模块、更新模块和细化模块。本申请实现了在存在障碍物和动态事件的情况下进行室内定位，通过已知空间的关键点来优化定位信息，并结合轮轴里程计在特定场景下得到更优化的结果。
室内动态情景定位方法装置

[发明专利]一种基于自适应可变形卷积的视频帧插值方法及系统-CN201911032243.2在审
发明人：樊硕 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于自适应可变形卷积的视频帧插值方法及系统，在本申请提供的方法中，先读取待处理视频流，取得待处理视频流中需要进行插值的相邻的第一图像帧和第二图像帧，然后将这两个图像帧输入预设的卷积神经网络模型提取特征，并执行自适应可变形卷积操作，得到并输出第一图像帧和第二图像帧的中间帧。基于本申请提供的基于自适应可变形卷积的视频帧插值方法及系统，将基于核估计的方法和基于流图估计的方法的优点相结合，弥补这两种方法自身的局限性，能够处理复杂的运动、低质量视频帧和具有遮挡的情况，并进一步提升了提升视频帧插值选取的效率及准确性。
一种基于自适应变形卷积视频帧插值方法系统

[发明专利]基于关键帧的RGB-DSLAM方法和装置-CN201911040190.9在审
发明人：吉长江 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于关键帧的RGB‑DSLAM方法和装置，涉及SLAM领域。该方法包括：从数据集中获取RGB‑D颜色和深度图像；根据所述颜色和深度图像利用FOVIS进行姿态估计，得到两个位姿之间的相对变换矩阵，根据所述相对变换矩阵创建点云图；在闭环检测过程中利用g2o框架，选取关键帧，并在所述点云图中创建所述关键帧对应的节点，存储所述节点并进行优化计算。该装置包括：获取模块、创建模块和检测模块。本申请对已有框架进行优化，减少了必要的存储帧数，具有较强的鲁棒性，能够有效地解决SLAM问题，减少里程测量误差，生成连贯的三维地图。
基于关键 rgb dslam 方法装置

[发明专利]基于内容的图像情感语义识别方法和装置-CN201910988959.3在审
发明人：陈庶 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于内容的图像情感语义识别方法和装置，属于图像识别领域。该方法包括：从数据集中获取图像，提取所述图像的底层特征，根据所述底层特征生成情感因子；在SVM中，选择RBF为核函数，并设置惩罚因子c和所述RBF自带的参数Gamma；训练所述SVM学习所述生成的情感因子，为所述图像打上情感语义的标签，得到图像数据库；当待识别图像输入所述SVM时，基于相似度度量检索所述图像数据库，得到所述待识别图像对应的情感语义。该装置包括：预处理模块、设置模块、训练模块和识别模块。本申请实现了图像的情感语义识别和检索，提高了图像情感语义识别和检索的精确率。
图像语义识别检索图像数据库语义底层特征方法和装置相似度度量预处理模块惩罚因子获取图像设置模块数据集中图像识别图像输入训练模块核函数自带申请标签

[发明专利]基于SLAM空间不变信息的闭环检测方法和装置-CN201911039054.8在审
发明人：吉长江 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于SLAM空间不变信息的闭环检测方法和装置，涉及闭环检测领域。该方法包括：实时获取当前图像，为所述当前图像建立词袋；分析所述当前图像的空间结构提取出空间信息，将所述空间信息转换到不变坐标系下得到ISI空间不变信息；使用所述ISI作为查询条件，在所述词袋内进行最近邻居搜索，完成匹配。该装置包括：处理模块、转换模块和匹配模块。本申请在闭环检测时把ISI当作附加数据参与BoW的检索，提高了检测的准确率。
闭环检测空间结构图像最近邻居搜索方法和装置查询条件处理模块附加数据空间信息匹配模块实时获取所述空间图像建立信息转换转换模块准确率申请匹配检索检测分析

[发明专利]一种对图像中物体背景风格进行转换方法和装置-CN201911048876.2在审
发明人：朱州 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种对图像中物体背景风格进行转换方法和装置，其中，所述方法包括：从图像数据集中随机选取第一类型背景风格图像数据输入到预设的模型架构中，获得背景风格转换之后的第二类型背景风格图像数据；将所述第二类型背景风格图像数据输入到第一循环生成式对抗网络模型的判别器中，获得图像数据识别结果，将所述图像数据识别结果与预设目标概率值进行比对，根据比对结果调整模型参数，获得目标模型架构；将待转换图像数据输入到目标模型架构，获得背景风格转换之后的目标图像数据。采用本发明所述的方法，能够节约时间和资金成本，提高图像数据转换的效率，保证图像数据集的多样性，从而提高训练模型的性能。
图像数据识别图像数据输入风格转换目标模型图像数据风格架构目标图像数据图像数据转换转换图像数据方法和装置图像数据集比对结果模型参数模型架构随机选取网络模型物体背景训练模型预设目标资金成本判别器生成式比对预设多样性图像对抗节约转换概率保证

[发明专利]基于MFANet的vSLAM快速回环检测方法和装置-CN201910988994.5在审
发明人：吉长江 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于MFANet的vSLAM快速回环检测方法和装置，涉及vSLAM领域。该方法包括：获取当前位置的图像，使用PCA对所述图像进行零均值化后计算协方差矩阵，并进行SVD消除白噪声和所述图像的像素之间的相关性；将所述消除相关性后的当前位置的图像输入到训练好的MFANet中，确定M个待比较图像，计算所述M个待比较图像与输入的所述当前位置的图像的相似性，根据相似性计算结果确定有图像符合相似性条件时，确定发生回环。该装置包括：处理模块和检测模块。本申请满足了vSLAM实时性的要求，利用MFANet出色的判断能力提升回环检测的性能。
图像回环比较图像方法和装置相似性计算协方差矩阵处理模块检测模块结果确定图像输入白噪声均值化实时性检测像素申请

[发明专利]图像素材生成方法和装置及电子设备、计算机可读存储介质-CN201911313817.3在审
发明人：郑若冰 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像素材生成方法和装置及电子设备、计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：根据图像素材内部的图像元素差异对所述图像素材进行语义分割处理，对每一类图像元素的像素分别设置相应的第一类别标签，获得元素图像；将所述元素图像作为训练样本，训练预设的第二目标条件生成式对抗网络模型，获得基于图像元素生成图像素材的第一目标条件生成式对抗网络模型；将实际图像元素组合输入到所述第一目标条件生成式对抗网络模型，生成与所述实际图像元素组合对应的目标图像素材。采用本发明所述的图像素材生成方法，能够基于图像元素的组合生成符合需要的高质量图像素材，提高了图像素材生成的精确度，可根据用户的需求进行定制。
图像素材图像元素目标条件网络模型生成式实际图像元素图像素材对抗计算机可读存储介质方法和装置高质量图像电子设备类别标签目标图像生成图像训练样本语义分割像素预设

[发明专利]一种基于离散余弦变换的图像语义分割方法及装置-CN201910913306.9在审
发明人：樊硕 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于离散余弦变换的图像语义分割方法及装置，涉及计算机视觉领域。本发明的基于离散余弦变换的图像语义分割方法包括：将RGB图像转换为DCT表示；采用FCR重新排列DCT系数；将系数重新排列后的DCT表示数据输入到改进的BiSeNet模型中进行图像语义分割，所述改进的BiSeNet模型为：在BiSeNet模型的基础上删除若干下采样操作，并增加模型深度。本发明的基于离散余弦变换的图像语义分割装置包括图像转换模块、重排模块以及语义分割模块。本申请通过DCT操作将原始区域的RGB图像编码成为频域中的分量，能够避免图像解压缩带来的计算消耗和时间消耗。
图像语义离散余弦变换重新排列分割计算机视觉领域图像转换模块图像解压缩表示数据分割装置时间消耗语义分割原始区域下采样重排频域申请删除改进消耗转换

[发明专利]一种基于动态场景的RGB-D SLAM方法和系统-CN201910913318.1在审
发明人：吉长江 -专利权人： 北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于动态场景的RGB‑D SLAM方法和系统，该方法包括：采用基于深度学习的语义分割网络模型以确定图像的潜在动态区域；采用运动一致性方法将该潜在动态区域识别为动态区域；提取潜在动态区域和背景区域中的ORB特征点；采用ICP算法对所述ORB特征点进行匹配获得机器人的位姿信息以初始优化机器人的位姿。该系统包括确定模块、识别模块、提取模块和初始优化模块。本申请采用运动一致性方法从潜在动态区域识别出动态区域，即使SLAM系统处于动态环境中，根据潜在动态区域和背景区域中的ORB特征点也能够准确地估计出每个输入图像的在相机中的3D运动轨迹和机器人的位姿信息。
动态区域特征点机器人运动一致性背景区域位姿信息动态场景动态环境输入图像提取模块网络模型优化模块语义分割位姿匹配申请相机图像优化学习

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