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[发明专利]视频理解方法及装置-CN201610509780.1有效
发明人：俞刚;李超;何奇正;陈牧歌;彭雨翔;吕凯风;印奇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种视频理解方法及装置，所述视频理解方法包括：获取视频数据；对所获取的视频数据进行场景深度估计；以及基于所述场景深度估计的结果进行场景内容理解。根据本发明实施例的视频理解方法及装置通过对场景的深度进行估计，依据场景的深度信息来对场景内容进行分析和理解，能够高效、准确地识别和定位视频内容中的物体。
视频理解方法装置

[发明专利]用于测量对象的速度的方法和装置-CN201511032318.9有效
发明人：俞刚;李超;何奇正;陈牧歌;彭雨翔;印奇 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2015-12-31 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G01P3/36 文献下载
摘要：一种用于测量对象的速度的方法和装置，所述方法包括：对于图像序列中的至少两帧图像中的每一帧图像，获取该帧图像的图像信息，所述图像信息包括深度信息；基于所述深度信息检测该帧图像中的对象，以获得对象检测结果；基于所述至少两帧图像各自的对象检测结果进行对象跟踪，以获得对象跟踪结果；以及基于所述对象跟踪结果、以及所述至少两帧图像之间的时间差，计算所检测的至少一个对象的速度。
用于测量对象速度方法装置

[发明专利]视频监控方法和视频监控设备-CN201610513552.1有效
发明人：俞刚;李超;何奇正;陈牧歌;彭雨翔;印奇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本公开涉及视频监控方法和视频监控设备。视频监控方法包括：获取经由视频数据采集模块采集的视频数据；将视频数据的至少一帧输入至预先训练的第一神经网络，以确定至少一帧中每个像素点的对象数量信息；以及利用预先训练的第二神经网络执行如下操作中的至少一个：基于至少一帧中的对象数量信息执行平滑操作以修正对象数量信息；基于视频数据的采集场景的场景信息和至少一帧中的对象数量信息，确定至少一帧中每个像素点的对象密度信息；以及基于视频数据的采集场景的场景信息、至少一帧中的对象数量信息以及至少一帧与至少一帧后的待预测帧之间的关联信息，预测待预测帧中的每个像素点的对象密度信息。
视频监控方法设备

[发明专利]视频监控方法和视频监控系统-CN201610366216.9有效
发明人：俞刚;李超;何奇正;陈牧歌;印奇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2016-05-27 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本公开涉及视频监控方法和视频监控系统。所述视频监控方法包括：获取分别经由第一视频采集模块和第二视频采集模块同时采集的监控场景的第一视频数据和第二视频数据；基于第一视频数据，检测至少一个目标对象，并确定至少一个目标对象在第一视频数据中的至少一帧中的参数信息，参数信息包括第一位置；基于第一视频数据和第二视频数据的坐标变换关系，根据第一位置确定至少一个目标对象在第二视频数据中的对应帧中的第二位置；以及基于第二视频数据，提取处于第二位置的至少一个目标对象的特征信息，其中，第一视频采集模块与第二视频采集模块相对于地平面采集视频数据的方向不同，并且第一视频采集模块和第二视频采集模块包含深度视频数据采集模块。
视频监控方法系统

[发明专利]辅助驾驶信息产生方法及装置、辅助驾驶系统-CN201610509712.5在审
发明人：俞刚;李超;何奇正;陈牧歌;彭雨翔;印奇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：提供了一种辅助驾驶信息产生方法及装置、以及一种辅助驾驶系统，涉及车辆的辅助驾驶技术领域。所述辅助驾驶信息产生方法包括获取深度摄像头采集的深度图像、以及成像摄像头采集的场景图像，其中所述深度摄像头和所述成像摄像头被彼此配准地安装在一车辆上，并且所述深度摄像头的取景范围和所述成像摄像头的取景范围至少部分重叠；利用所述深度图像和所述场景图像，检测在所述场景图像中出现的各个对象的位置；以及根据所述各个对象的位置，产生所述车辆的辅助驾驶信息。
辅助驾驶信息产生方法装置系统

[发明专利]基于神经网络模型的目标跟踪方法及装置-CN201610306250.7有效
发明人：俞刚;李超;何奇正;陈牧歌;彭雨翔;印奇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京小孔科技有限公司
申请日： 2016-05-10 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了基于神经网络模型的目标跟踪方法和装置。神经网络模型包括特征提取神经网络、第一神经网络和第二神经网络，目标跟踪方法包括S120，将待处理视频输入至特征提取神经网络，以提取待处理视频的特征数据；S140，将待处理视频的特征数据输入至第一神经网络，以获得待处理视频中的至少一个目标的边界框；以及S160，将待处理视频的特征数据和边界框输入至第二神经网络，从而根据边界框的相似度获得边界框的标识符，以跟踪待处理视频中的至少一个目标，其中标识符用于指示至少一个目标。上述目标跟踪方法和装置能够针对视频更好地完成目标的检测和跟踪，提高了目标跟踪的速度和准确性。
基于神经网络模型目标跟踪方法装置