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[发明专利]目标检测方法、装置、设备以及存储介质-CN202210746451.4在审
发明人：邹智康;叶晓青;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及图像处理、计算机视觉、虚拟现实和深度学习等技术领域，可应用于3D视觉、智慧城市、智能交通等场景。该方法包括：获取待检测图像；基于深度信息将待检测图像划分为至少两个图像块，其中，至少两个图像块之间存在交叠；针对至少两个图像块中的每个图像块，对图像块进行目标检测，得到图像块中的目标对象对应的检测框；响应于确定同一个目标对象对应至少一个检测框，基于至少一个检测框所处的位置确定该目标对象的目标检测框。本公开提供的目标检测方法提升了目标检测的效率以及准确率。
目标检测方法装置设备以及存储介质

[发明专利]目标检测及模型训练方法、装置、设备和存储介质-CN202111153307.1有效
发明人：谭啸;叶晓青;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标检测及模型训练方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。目标检测方法包括：对图像进行特征提取处理，以获得所述图像的多个阶段的图像特征；对所述图像进行位置编码处理，以获得所述图像的位置编码；基于所述多个阶段的图像特征以及所述位置编码，获得所述图像中的目标的所述多个阶段的检测结果；基于所述多个阶段的检测结果，获得目标检测结果。本公开可以提高目标检测精度。
目标检测模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]目标识别方法、目标识别模型的训练方法及装置-CN202210821507.8在审
发明人：鞠波;叶晓青;谭啸 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标识别的方法、目标识别模型的训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能领域，尤其涉及图像处理、计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于3D视觉、虚拟现实等场景。方案为：初始化待训练的学生模型并确定经训练的教师模型；获取样本数据以及所对应的标签数据，标签数据用于标记样本数据中所对应的待识别目标所在区域的位置；将样本数据分别输入学生模型和教师模型，获得学生模型输出的第一特征图和目标识别结果、教师模型输出的第二特征图；基于第一和第二特征图和标签数据确定蒸馏损失值；基于蒸馏损失值和所确定的目标识别损失值，调节学生模型的参数值。
目标识别方法模型训练装置

[发明专利]深度检测方法、装置、设备以及存储介质-CN202111155117.3有效
发明人：邹智康;叶晓青;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本公开提供了深度检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习领域，可应用于智能机器人和自动驾驶场景下。具体实现方案为：提取待检测图像中的高层语义特征，高层语义特征用于表征待检测图像中的目标物；将高层语义特征输入预先训练的深度估计分支网络，得到目标物在深度预测区间的各子区间内的分布概率；根据目标物在各子区间内的分布概率以及各子区间所表征的深度值，确定目标物的深度值。根据本公开的技术，通过设计的自适应深度分布的深度估计分支网络，可以将深度值的预测任务转化为分类任务，最终得到的深度值较为精准，有利于在针对图像的3D物体检测的应用中提升3D定位精度。
深度检测方法装置设备以及存储介质

[发明专利]生成深度图的方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202210492828.8在审
发明人：陈曲;叶晓青;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本公开提供了一种生成深度图的方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及图像处理、计算机视觉和深度学习等人工智能技术领域，可应用于3D视觉、虚拟/增强现实等场景。生成深度图的方法包括：获取参考图像与源图像，所述参考图像与所述源图像对应同一场景下的不同视角；将所述参考图像中的参考像素块与所述源图像中的候选源像素块进行匹配，在匹配过程中对所述参考像素块的大小进行调整，确定所述源图像中与所述参考像素块对应的目标源像素块；根据所述参考像素块及其对应的目标源像素块，生成所述参考图像的深度图。本公开能够提升像素块的匹配准确性，进而提升所生成的深度图的准确性。
生成深度方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种路网提取方法、装置、设备及存储介质-CN202210530008.3在审
发明人： 叶晓青;夏德国;黄际洲;王海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本公开提供了一种路网提取方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及图像处理、计算机视觉等领域，具体可应用到智能交通、智慧城市等场景。具体实现方案为：根据目标区域的用户轨迹，提取所述目标区域的第一路网；根据所述目标区域的卫星航拍图，提取所述目标区域的第二路网；根据所述第一路网、所述第二路网、以及和所述用户轨迹，确定提取所述目标区域的目标路网。通过本公开实施例的技术，能够高效且精准的进行路网提取。
一种路网提取方法装置设备存储介质

[发明专利]目标检测模型的训练、目标检测方法、装置、设备和介质-CN202111152678.8有效
发明人： 叶晓青;谭啸;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本公开提供了目标检测模型的训练、目标检测方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，可应用于3D视觉场景下。具体实现方案为：将样本图像输入至第一目标检测模型的点云特征提取网络中，得到生成点云的图像特征；将所述生成点云的图像特征输入至所述第一目标检测模型的第一鸟瞰图特征提取网络中，得到第一鸟瞰图特征；将所述第一鸟瞰图特征输入至所述第一目标检测模型的预测网络中，得到第一检测结果；根据所述样本图像的标准3D识别结果和所述第一检测结果，计算第一损失，并根据所述第一损失，训练所述第一目标检测模型。本公开实施例可以提高目标检测的准确率，降低目标检测的成本。
目标检测模型训练方法装置设备介质

[实用新型]一种袋装产品跌落装箱装置-CN202220401448.4有效
发明人：谢建福;孙世君;叶晓青;孙东伟;辛旭峰;宫旭洲 -专利权人：山东鲁花集团有限公司;莱阳鲁花智能科技有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： B65B5/08 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种袋装产品跌落装箱装置，包括机架、设置在机架上的接料机构及装箱机构，所述装箱机构设置在所述接料机构的下方；所述接料机构包括一对接料板及用于驱动一对接料板开合动作的接料驱动机构；所述装箱机构包括一对托料板及用于驱动一对托料板开合动作的托料驱动机构；所述接料板或托料板分别可滑动的设置在所述机架上；所述接料机构与所述装箱机构之间设有产品码放区。所述接料板之间设有接料间隙和/或所述托料板之间设有托料间隙。还包括对所述托料板上的产品进行限位的围板。本实用新型结构简单，操作方便，自动化装箱不仅装箱效率高，而且装箱后产品码垛整齐，装箱效果更佳，应用范围广。
一种袋装产品跌落装箱装置

[发明专利]一种新生儿X片防辐射保护装置-CN202210313040.6在审
发明人：聂洲霞;叶晓青;王安娜;梁益宁 -专利权人：丽水市妇幼保健院
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： A61B6/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种新生儿X片防辐射保护装置，包括具有朝下的X光射出口的X光机和医疗床，医疗床包括床架、可移动地设置在床架上的床板、位于床板上方的保护罩，床架包括侧面的活动护栏，保护罩上设有照射孔，照射孔处设有活动盖板，新生儿X片拍摄包括如下步骤：打开床架一侧的活动护栏，向外拉出床板；使新生儿躺卧在床板上，用绑带束缚新生儿的四肢，打开保护罩上与拍摄X片的部位对应的活动盖板，然后将床板推回原位，并使打开的活动护栏复位；移动医疗床，使X光射出口对准敞开的照射孔；打开X光机即可对新生儿拍摄X片。本发明既可有确保新生儿正常地拍摄X片，避免延误病情，又可最大限度地降低对新生儿身体的不良影响。
一种新生儿防辐射保护装置

[发明专利]图像深度识别模型训练方法、图像深度识别方法及装置-CN202210533519.0在审
发明人：陈曲;叶晓青;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本公开提供了图像深度识别模型训练方法、图像深度识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及图像处理、计算机视觉和深度学习等技术领域，可应用于3D视觉、虚拟/增强现实等场景。具体方案为：用第一网络对第一样本图像组进行深度识别，获得第一深度图。用第一子网络、第二子网络和第三网络对第二样本图像组进行深度识别，获得三者处理结果。基于第一深度图和深度图标签，确定全监督损失值。确定第一处理结果和第二处理结果的一致性损失值。基于第一处理结果、第二处理结果和第三处理结果，确定对比损失值。基于全监督损失值、一致性损失值和对比损失值，训练图像深度识别模型，得到目标图像深度识别模型。能够提高图像深度识别的准确性。
图像深度识别模型训练方法装置

[发明专利]图像拼接方法、装置、设备和介质-CN202110315919.X有效
发明人： 叶晓青;陈曲;谭啸;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像拼接方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉技术领域。实现方案为：获取第一图像和第二图像，第一图像和第二图像具有重合区域；确定第一图像的第一拼接线段以及第二图像的第二拼接线段，第二拼接线段在第一图像中具有第一匹配线段；基于第一拼接线段和第一匹配线段，确定第一图像的第一拼接区域；至少基于第一拼接区域配置第一目标画布；针对第一拼接区域所包括的多个像素中每一个像素，确定该像素在第一目标画布上对应的映射像素；以及将第一拼接区域所包括的多个像素的像素值分别映射至第一目标画布对应的映射像素，以得到第一图像的待拼接图像。
图像拼接方法装置设备介质

[发明专利]三维场景分割方法和用于训练分割模型的方法-CN202210403610.0在审
发明人： 叶晓青;储瑞航;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开提供了一种三维场景分割方法和用于训练分割模型的方法，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于图像处理、3D视觉、增强现实等场景。实现方案为：获取目标三维场景的点云数据集，点云数据集包括目标三维场景对应的目标点集中的每一个点的点云数据，该点云数据指示该点在目标三维场景中的位置；获得点云数据集中的每一个点云数据的目标分类标签和目标实例标签；以及针对点云数据集中的具有相同的目标分类标签的多个第一点云数据，响应于确定多个第一点云数据中的任一第一点云数据的目标实例标签与另一第一点云数据的目标实例标签相应，确定多个第一点云数据对应于目标三维场景中的第一实例。
三维场景分割方法用于训练模型

[发明专利]目标对象检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210297747.2有效
发明人：谭啸;张伟;叶晓青;时一峰;孙昊;王井东;丁二锐;吴甜;王海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标对象检测方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉、图像识别和深度学习技术领域，可用于智慧城市和智能交通场景。具体实现方案为：根据视频流中的当前帧图像、当前帧图像的关联语义信息以及当前帧图像的深度信息，确定当前帧图像的多个多尺度特征图；对多个多尺度特征图进行多尺度融合处理，得到多个多尺度融合特征图；根据多个多尺度融合特征图和当前帧图像的第一全局上下文特征，确定时空融合特征图；以及根据时空融合特征图，检测当前帧图像中的目标对象。
目标对象检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]点云处理模型的训练和点云实例分割方法及装置-CN202210306654.1在审
发明人： 叶晓青;储瑞航;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了一种点云处理模型的训练和点云实例分割方法及装置，涉及深度学习和计算机视觉技术领域，可应用于3D视觉、增强现实和虚拟现实等场景。具体实现方案为：根据有标签点云，对无标签点云进行标注，得到样本点云；将所述样本点云输入至点云处理模型，得到所述样本点云的第一预测语义信息和第一预测偏移量；根据所述第一预测语义信息、所述第一预测偏移量、所述样本点云对应的样本标签和所述样本点云的原始坐标信息，确定训练损失；采用所述训练损失，对所述点云处理模型进行训练。通过上述技术方案，能够使得点云处理模型具有较高精度。
处理模型训练实例分割方法装置

[发明专利]模型训练和图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210178651.4在审
发明人：杨威;叶晓青;谭啸;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练和图像处理方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、3D视觉和深度学习技术。具体实现方案为：将单目视频中相邻两图像帧输入至位姿估计模型，得到所述相邻两图像帧中第一图像帧到第二图像帧的位姿变换信息，以及将所述第一图像帧输入至深度估计模型，得到所述第一图像帧的深度图；根据相机内参、所述位姿变换信息和所述深度图，以及所述第一图像帧中像素点的像素特征和描述特征，构建所述第二图像帧的重构图；所述描述特征包括全局描述特征和/或局部描述特征；根据所述第二图像帧和所述重构图，对所述位姿估计模型和所述深度估计模型进行联合训练。上述技术方案可提高模型的训练精度。
模型训练图像处理方法装置设备存储介质