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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]针对目标对象的视觉跟踪方法、装置、系统、设备和介质-CN202310431209.2在审
发明人：李龙腾;卢飞翔;吕以豪;姜禾;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本公开提供了一种针对目标对象的视觉跟踪方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉、图像处理和深度学习等技术领域。针对目标对象的视觉跟踪方法的具体实现方案为：根据事件相机采集的第一事件数据，确定与运动的目标对象相对应的目标器械；根据事件相机采集的与目标器械所在区域相对应的第二事件数据，确定目标对象的运动信息；响应于根据运动信息确定目标对象的运动满足视觉跟踪条件，获取针对目标对象采集的视频数据；以及根据视频数据，生成描述目标对象的运动的待播放数据。
针对目标对象视觉跟踪方法装置系统设备介质

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备、图像处理系统及介质-CN202310429893.0在审
发明人：李龙腾;卢飞翔;吕以豪;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本公开提供了图像处理方法、图像处理装置、电子设备、图像处理系统、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉技术领域等。具体实现方案为：基于第一信息采集装置采集的目标第一图像，确定目标第一图像中的目标对象与目标平面之间的拍摄距离，目标平面为第二信息采集装置中的多个目标第二信息采集单元所处的平面；基于拍摄距离，确定拼接参数；以及基于拼接参数，对由多个目标第二信息采集单元采集的多个目标第二图像进行拼接，生成目标图像。
图像处理方法装置电子设备系统介质

[发明专利]针对目标对象的视觉跟踪方法、装置、系统、设备和介质-CN202310430961.5在审
发明人：李龙腾;卢飞翔;吕以豪;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本公开提供了一种针对目标对象的视觉跟踪方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉、图像处理和深度学习等技术领域。针对目标对象的视觉跟踪方法的具体实现方案为：根据事件相机采集的事件数据，确定执行体操类运动的目标对象的运动信息；响应于根据运动信息确定目标对象的运动满足视觉跟踪条件，获取针对目标对象在至少两个视角下同步采集的视频数据；以及根据视频数据，生成描述目标对象所执行的体操类运动的待播放数据。
针对目标对象视觉跟踪方法装置系统设备介质

[发明专利]目标对象姿态确定方法、训练方法、装置以及存储介质-CN202310423104.2在审
发明人： 吕以豪;卢飞翔;李龙腾;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开提供了目标对象姿态确定方法、训练方法、装置以及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉计算机视觉技术领域和深度学习技术领域。该目标对象姿态确定方法的具体实现方案为：检测与目标对象相关的初始图像，得到第一关键点位置，第一关键点位置表征目标对象的关键点在三维空间中的位置；根据虚拟装置属性参数和第一关键点位置，确定与关键点对应的关键点像素位置；以及根据关键点像素位置，确定目标对象的目标对象姿态。
目标对象姿态确定方法训练装置以及存储介质

[发明专利]对象重建方法、对象重建模型的训练方法、装置及设备-CN202310431145.6在审
发明人： 吕以豪;卢飞翔;李龙腾;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本公开提供了对象重建方法、对象重建模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、增强现实、虚拟现实和深度学习技术领域。具体实现方案为：对待处理图像序列中的多个待处理图像分别进行特征提取，得到初始特征图序列，待处理图像序列包括待重建的对象；针对初始特征图序列中的每个初始特征图，基于初始特征图，生成关于对象的全局特征和局部特征组，得到全局特征序列和局部特征组序列；基于全局特征序列和局部特征组序列，生成用于重建对象的对象模型参数序列；以及基于对象模型参数序列对对象进行重建，得到目标模型序列。
对象重建方法模型训练装置设备

[发明专利]目标对象姿态确定方法、训练方法、装置及电子设备-CN202310422734.8在审
发明人： 吕以豪;卢飞翔;李龙腾;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开提供了目标对象姿态确定方法、训练方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域，尤其涉及人工智能技术领域和计算机视觉技术领域。具体实现方案为：提取待检测图像的图像特征；根据图像特征，确定初始骨架拓扑结构中，初始骨骼节点之间彼此相关联的骨骼向量；根据骨骼向量，更新初始骨架拓扑结构中的初始骨骼节点，得到目标骨骼节点；以及根据目标骨骼节点，确定目标对象姿态。
目标对象姿态确定方法训练装置电子设备

[发明专利]目标对象姿态确定方法、训练方法、装置以及存储介质-CN202310423097.6在审
发明人： 吕以豪;卢飞翔;李龙腾;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开提供了目标对象姿态确定方法、训练方法、装置以及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及人工智能技术领域和计算机视觉技术领域。具体实现方案为：对与目标对象相关的待检测图像进行特征提取，得到第一特征图；根据第一特征图，确定初始骨架拓扑结构中，初始骨骼节点各自对应的骨骼节点热力图；根据第一特征图和骨骼节点热力图，得到骨骼向量，其中，初始骨架拓扑结构中，初始骨骼节点之间通过骨骼向量彼此相关联；以及根据骨骼向量更新初始骨架拓扑结构，得到目标对象姿态。
目标对象姿态确定方法训练装置以及存储介质

[发明专利]样本图像生成方法、训练方法、识别方法以及装置-CN202310414279.7在审
发明人：卢飞翔;邹建;李龙腾;吕以豪;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本公开提供了样本图像生成方法、训练方法、识别方法以及装置，涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉技术领域和人工智能技术领域。样本图像生成方法的具体实现方案为：样本图像生成方法，包括：获取待处理图像集和参考图像，其中，所述参考图像与具有目标类型的目标对象相关；确定所述待处理图像集中的待处理图像，与所述参考图像之间的相似度结果；根据所述相似度结果，从所述待处理图像集中确定目标图像；以及根据所述目标图像，生成样本图像。
样本图像生成方法训练识别以及装置

[发明专利]目标对象检测方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202310413991.5在审
发明人： 吕以豪;卢飞翔;李龙腾;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本公开提供了目标对象检测方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及人工智能技术领域和计算机视觉技术领域。具体实现方案为：确定待检测图像中表征目标对象的对象像素，待检测图像包括N个，N个待检测图像分别由各自对应的拍摄装置拍摄得到，N为大于1的整数；根据拍摄装置的装置地理位置和装置属性参数，确定经过对象像素，以及与对象像素对应的拍摄装置的成像射线；根据N个拍摄装置各自对应的成像射线，得到表征目标对象的候选点元素；以及根据候选点元素的候选地理位置，确定目标对象的目标地理位置。
目标对象检测方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]动作识别方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202310431061.2在审
发明人：李龙腾;卢飞翔;吕以豪;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开提供了动作识别方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及视觉计算机技术领域、深度学习技术领域以及三维重建技术领域。具体实现方案为：基于图像序列，确定目标对象的骨骼关键点组序列；基于骨骼关键点组序列，确定目标对象的骨骼夹角序列；以及基于图像特征序列、骨骼关键点特征序列和骨骼夹角特征序列，对目标对象进行动作识别，确定目标对象的动作识别结果，图像特征序列是基于图像序列生成的，骨骼关键点特征序列是基于骨骼关键点组序列生成的，骨骼夹角特征序列是基于骨骼夹角序列生成的。
动作识别方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]对象重建方法、对象重建模型的训练方法、装置及设备-CN202310430021.6在审
发明人： 吕以豪;卢飞翔;李龙腾;张良俊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本公开提供了对象重建方法、对象重建模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、增强现实、虚拟现实和深度学习技术领域。具体实现方案为：对待处理图像进行特征提取，得到初始特征图，待处理图像包括待建模的对象；基于初始特征图，生成关于对象的全局特征和多个局部特征；基于全局特征和多个局部特征，生成用于重建对象的对象模型参数；以及基于对象模型参数对对象进行重建，得到目标模型。
对象重建方法模型训练装置设备

[发明专利]一种抗干扰的激光水下目标识别仪-CN202110025036.5有效
发明人： 吕以豪;陈金水;高洁;王文海;卢建刚;刘兴高 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种抗干扰的激光水下目标识别仪，由水下激光扫描装置、计算装置与显示装置依次相连组成，水下激光扫描装置对待检测水下区域进行扫描，将所得激光点云传输至计算装置，将其转化为二维图像数据，进行目标识别工作。所述的计算装置包括神经网络识别模块与存储模块。神经网络识别模块利用EfficientNet卷积神经网络与注意力机制相结合，引导网络忽略图像中的噪声，提高对于目标有效特征位置的关注，从而增加网络的抗干扰能力。本发明实现了智能化、抗干扰、高精度的激光水下目标识别。
一种抗干扰激光水下目标识别

[发明专利]数据增强方法、模型训练方法和图像处理方法及装置-CN202110816790.0在审
发明人： 吕以豪;卢飞翔;刘宗岱 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了数据增强方法、模型训练方法和图像处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，特别涉及计算机视觉技术。具体实现方案为：获取用于数据增强的训练样本对应的类激活映射，其中，该类激活映射基于该训练样本的样本图像和该训练样本所训练的目标图像处理模型而生成；基于该训练样本对应的类激活映射，生成与该样本图像的尺寸匹配的注意力掩膜；基于预先获取的噪声矩阵与该注意力掩膜，对预先获取的该样本图像进行数据增强，以生成与该训练样本对应的新训练样本。从而可以提升数据增强方法对不同的模型的适应性，进而有助于提升模型的训练效果。
数据增强方法模型训练图像处理装置

[发明专利]用于训练图像处理模型和图像处理的方法、装置-CN202110816801.5在审
发明人： 吕以豪;卢飞翔;刘宗岱 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了用于训练图像处理模型和图像处理的方法、装置，涉及人工智能技术领域，特别涉及深度学习和计算机视觉技术。具体实现方案为：获取训练样本和包括多个特征提取层的初始图像处理模型；将该训练样本的样本图像输入至该初始图像处理模型，得到与目标特征提取层对应的注意力热力图，其中，注意力热力图基于该目标特征提取层输出的特征图与待训练的注意力权重生成；基于预设的损失函数，训练该初始图像处理模型，以得到图像处理模型，其中，该损失函数中包括基于作为锚示例的该注意力热力图和分别作为正、负示例的与该训练样本的标注信息对应的两个掩膜生成的三元组损失。从而增强了所训练的模型对目标特征的敏感度。
用于训练图像处理模型方法装置

[发明专利]样本生成、模型训练、动作识别方法和装置-CN202110817530.5在审
发明人： 吕以豪;卢飞翔;刘宗岱 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开提供了样本生成方法和装置，涉及视频处理技术领域。具体实现方案为：获取视频流数据，视频流数据标注有至少一项目标动作的帧数区间；在视频流数据中，提取视频帧序列；基于视频帧序列与至少一项目标动作中各目标动作的帧数区间的重合率生成置信度向量；根据置信度向量对视频帧序列进行标注，得到训练样本。该方式提高了生成的训练样本所包括动作信息的全面性和丰富性。
样本生成模型训练动作识别方法装置

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