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[发明专利]多媒体互动方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010642181.3有效
发明人： 贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04N21/2187 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种多媒体互动方法及相关设备，属于计算机技术领域。该方法包括：播放目标多媒体信息；根据目标对象观看所述目标多媒体信息的目标观看视频数据，显示所述目标对象的目标表现评价信息；根据所述目标表现评价信息，显示交互式反馈界面；响应对所述交互式反馈界面的操作，发送针对所述目标表现评价信息的目标原因数据。通过本公开实施例提供的技术方案，能够通过交互式反馈界面，获取针对目标表现评价信息的目标原因数据，从而可以据此更好地改进多媒体教学。
多媒体互动方法装置电子设备存储介质

[发明专利]音乐标签获取模型训练方法、音乐标签获取方法及装置-CN202211281743.1有效
发明人： 贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种音乐标签获取模型训练方法、音乐标签获取方法及装置，涉及人工智能领域。该方法包括：获取至少一个音乐样本，并获取各音乐样本中各时序片段的辅助音乐标签，辅助音乐标签包括至少两个类型辅助音乐标签；基于辅助音乐标签对音乐样本中的各时序片段进行重排和分组，得到各类型辅助音乐标签对应的第一音乐子数据，并对音乐样本对应的各第一音乐子数据进行维度变换，得到各类型辅助音乐标签对应的第二音乐子数据，且不同类型辅助音乐标签对应的第二音乐子数据包含的时序片段的数量相同；分别利用各音乐样本对应的各第二音乐子数据，对音乐标签获取模型进行训练。该方案使得训练得到的音乐标签获取模型的模型参数更准确。
音乐标签获取模型训练方法装置

[发明专利]目标图像显示方法、装置及设备-CN202011447270.9有效
发明人： 贺思颖;李敏睿;古丽敏;谭杰;朱禹宏;涂金林;李松南 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本申请提供了一种目标图像显示方法、装置及设备，该方法包括：获取第一目标图像；当第一目标图像包括人脸图像时，检测人脸与屏幕的远近类别；根据远近类别，在人脸图像的第一预设位置上显示第一预设贴纸；当第一目标图像未包括人脸图像时，在屏幕的第二预设位置上显示第二预设贴纸。从而提高用户体验感。
目标图像显示方法装置设备

[发明专利]修复视频的方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910692753.6有效
发明人： 贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-30 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开是关于一种修复视频的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于视频处理技术领域。所述方法包括：获取待修复视频帧；确定待修复视频帧的画质受损度；如果待修复视频帧的画质受损度大于或者等于预设受损度阈值，则按照严重受损修复顺序，通过至少一种修复算法对待修复视频帧进行第一修复处理；如果待修复视频帧的画质受损度小于预设受损度阈值，则按照轻度受损修复顺序，通过至少一种修复算法对待修复视频帧进行第二修复处理。采用本公开，在对待修复视频帧进行区分之后，可以按照不同的修复顺序，通过至少一种修复算法对待修复视频帧进行修复处理，修复处理比较有针对性，得到的已修复的视频帧的画质较高。
修复视频方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品-CN202310493000.9在审
发明人： 贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例提出了一种图像处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，包括：利用目标图像超分辨率模型的超分辨率处理网络对待处理图像和待处理图像对应的特征图进行超分辨率处理，得到待处理图像的超分辨率图像；第一图像超分辨率模型和第二图像超分辨率模型是利用训练相关数据对第一初始超分辨率模型和第二初始超分辨率模型进行联合训练得到；第一图像超分辨率模型和第二图像超分辨率模型分别针对同一图像生成的超分辨率图像的高频信息分布相匹配。通过本申请实施例，可以缩小不同图像超分辨率模型针对同一图像生成的超分辨率图像的高频信息分布的偏差，并提高各个图像超分辨率模型的超分辨率处理的效果。
图像处理方法装置设备可读存储介质程序产品

[发明专利]视频标签的标注方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201911060414.2有效
发明人： 贺思颖;张粲;汪青;郭莎;马俊铖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供了视频标签的标注方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待标注的无标签视频；根据无标签视频，确定无标签视频的每一帧的帧级别视频标签的类型和无标签视频的总帧数；根据无标签视频的每一帧的帧级别视频标签的类型和无标签视频的总帧数，对无标签视频标注全局视频标签并确定全局视频标签的类型，以用于得到带全局视频标签的视频；根据全局视频标签的类型和无标签视频的每一帧的帧级别视频标签的类型，对无标签视频的每一帧的帧级别视频标签进行众数滤波，将带全局视频标签的视频拆分成至少一个视频片段；根据至少一个视频片段，确定至少一个视频片段的片段视频标签的类型。该方法提升了视频标签的标注效率。
视频标签标注方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、程序产品、计算机设备和存储介质-CN202310362728.8在审
发明人： 贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请公开了图像处理方法、装置、程序产品、计算机设备和存储介质，该方法包括：对图像进行第一特征提取处理，得到图像的第一图像特征，其中，第一图像特征包括用于去块效应的图像特征；对图像进行第二特征提取处理，得到图像的第二图像特征，其中，第二图像特征包括用于强化图像细节的图像特征；对第一图像特征以及第二图像特征进行融合，得到融合后的图像特征；对融合后的图像特征进行超分辨率图像还原处理，得到处理后的图像，其中，处理后的图像的分辨率高于图像的分辨率。采用本申请，可以在剔除块效应的同时又保留超分辨率细节，提升图像质量。
图像处理方法装置程序产品计算机设备存储介质

[发明专利]对视频进行多任务处理的方法及相关设备-CN202010141189.1有效
发明人： 贺思颖;汪青;陈家君;李松南;刘杉;金飞剑 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04N21/234 文献下载
摘要：本申请涉及多媒体处理技术领域，具体提供了一种对视频进行多任务处理的方法，所述方法包括：获取对连续视频进行分帧所得到的视频帧序列；按照多任务中所涉及的任务对所述视频帧序列中的视频帧进行划分，确定对应于每一任务的视频帧，为同一次多任务处理中各任务所确定的视频帧是连续或相近的视频帧；按时序将连续或相近的各视频帧输入至对应的任务；由所述多任务中的任务对所对应输入的视频帧进行处理，得到多任务处理结果。相较于视频帧参与多任务中每一任务的处理过程，本方案中视频帧仅参与多任务中一个任务的处理过程，有效提高了视频处理效率。
视频进行任务处理方法相关设备

[发明专利]图像处理方法、装置、设备和介质-CN202310335840.2有效
发明人： 贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取待优化的第一图像；第一图像是对编码后的第一原始图像进行解码得到的，编码后的第一原始图像是基于块的编码方式编码得到的；调用图像处理网络对第一图像进行层分解处理，得到第一图像在至少两个维度下的第一引导特征；至少两个维度下的第一引导特征包括边缘维度下的第一边缘特征和块效应维度下的第一块效应特征；在至少两个维度下的第一引导特征的引导下，对第一图像进行块效应去除，得到第一图像的优化图像。采用本申请提供的方法，可以提升对第一图像进行块效应去除的效果，得到第一图像更优质的优化图像。
图像处理方法装置设备介质

[发明专利]视频标注方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN201911175050.2有效
发明人： 贺思颖;张粲;汪青;郭莎;马俊铖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请实施例涉及视频处理技术领域，公开了一种视频标注方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，视频标注方法包括：基于预先设定的目标检测对象，通过至少两个检测算法分别对预设数量的视频进行检测；接着，根据每个检测算法对每个视频的检测结果，通过预设视频标注方式，确定每个视频在每个检测算法下的第一标注结果；接着，根据每个视频的各个第一标注结果，将每个视频的标注结果确定为预定置信度级别的第二标注结果，以用于对视频数据进行分析。
视频标注方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于PyTorch的LCC-S型WPT系统负载与自互感识别方法及系统-CN202210858969.7有效
发明人：吴晓锐;唐春森;王智慧;肖静;陈绍南;贺思颖;莫宇鸿;吴宁;龚文兰;韩帅;陈卫东;郭敏;郭小璇;张龙飞;左志平;李小飞 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院;重庆大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H02J50/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于PyTorch的LCC‑S型WPT系统负载与自互感识别方法及系统，方法包括：检测LCC‑S型WPT系统的输入电流和传输距离；将输入电流和传输距离输入至神经网络模型，以得到LCC‑S型WPT系统中线圈的自感、线圈间的互感以及负载；神经网络模型基于PyTorch框架得到。该方法提供了一种基于PyTorch神经网络的LCC‑S型WPT系统负载与自互感识别方法，通过对LCC‑S型WPT系统进行建模分析,得到系统模型的检测输入参数，将参数识别问题等效为机器学习的非线性拟合问题，识别精度有较大提升，且系统结构更为复杂,识别参数更多,更有利于对系统的实时控制。
基于 pytorch lcc wpt 系统负载互感识别方法

[发明专利]视频标签的置信度的测量方法、装置、设备及存储介质-CN201911082733.3有效
发明人： 贺思颖;张粲;郭莎;马俊铖;汪青 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种视频标签的置信度的测量方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待标记的无标签视频；根据无标签视频，确定帧数置信度因子的值和无标签视频的每一帧的标签类型，帧数置信度因子用于表征无标签视频的总帧数对于无标签视频被标记为对应特定属性的标签的贡献程度，标签类型包括特定属性、非特定属性中的任意一项；根据无标签视频的总帧数、帧数置信度因子的值和无标签视频的每一帧的标签类型，确定无标签视频被标记为对应特定属性的标签的置信度以及无标签视频被标记为对应非特定属性的标签的置信度。该方法实现了获得各种属性的标签的置信度，进而提高行为识别算法或者推荐系统的准确率。
视频标签置信测量方法装置设备存储介质

[发明专利]音频合成方法、装置、设备以及介质-CN202211475167.4在审
发明人： 贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种音频合成方法、装置、设备以及介质，其中，方法包括：获取用于合成音频数据的音频关键信息；对音频关键信息进行编码处理，得到音频属性特征，根据音频属性特征和扩散频次信息，生成K个候选频谱特征；K为正整数；获取K个候选频谱特征对应的时间维度信息和频率维度信息，根据时间维度信息和频率维度信息，对K个候选频谱特征进行采样处理，得到K个目标频谱特征；对K个目标频谱特征进行特征融合处理，得到融合频谱特征，将融合频谱特征合成为目标音频数据。采用本申请实施例，可以提高音频合成的质量。
音频合成方法装置设备以及介质

[发明专利]模型处理方法及装置-CN202111001044.2在审
发明人： 贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例涉及人工智能领域，公开一种模型处理方法及装置，该方法包括：从对象检测模型的训练样本集中获取目标训练样本，目标训练样本包括样本图像以及样本图像的N个标注对象框，N为正整数；确定在获取目标训练样本时，对象检测模型所处的当前训练阶段；基于训练阶段与对象框尺寸之间的适配策略，确定与当前训练阶段适配的目标对象框尺寸；根据每个标注对象框的对象框尺寸和目标对象框尺寸，从N个标注对象框中选取出M个样本对象框，样本对象框是指对象框尺寸大于或等于目标对象框尺寸的标注对象框，M为整数；采用样本图像以及M个样本对象框，对对象检测模型进行模型训练；可提高对象检测模型的检测准确率。
模型处理方法装置

[发明专利]一种方法、装置、计算机设备以及存储介质-CN202110963612.0在审
发明人： 贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种方法、装置、计算机设备以及存储介质，其中方法包括如下步骤：获取标准图片和初始人脸姿态模型；通过所述标准图片和初始人脸姿态模型生成所述标准图片初始逻辑值矩阵，初始预测框矩阵和初始局部自由度矩阵；根据标准逻辑值矩阵和初始逻辑值矩阵生成类别损失函数，根据标准预测框矩阵和初始预测框矩阵生成标准框损失函数；基于标准预测框矩阵和初始预测框矩阵生成候选预测框矩阵；根据标准全局自由度矩阵、候选预测框矩阵和初始局部自由度矩阵生成姿态损失函数；基于所述类别损失函数，标准框损失函数和姿态损失函数生成人脸姿态模型。采用本申请，可以提高单阶人脸检测方法在训练过程中的训练速度。
一种方法装置计算机设备以及存储介质

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