专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]图像编辑方法及相关设备-CN202310800971.3在审
  • 裴仁静;邵滨;李炜棉;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2023-06-30 - 2023-10-27 - G06T11/60
  • 本申请实施例提供一种图像编辑方法及相关设备,涉及AI领域;该方法中,获取第一图像和第一文本,该第一文本表征第一图像的编辑需求。根据第一文本将编辑需求解耦成至少两个第一基础编辑任务,每个第一基础编辑任务用于实现对第一图像进行编辑以满足编辑需求的过程中的一个图像处理阶段。基于第一图像、第一文本和至少两个第一基础编辑任务生成第一编辑图像。本方案通过将编辑需求进行解耦得到多个基础编辑任务,多个基础编辑任务可以由一个图像编辑模型来执行,实现了利用一个图像编辑模型即可满足多种图像编辑需求,不需要为不同的编辑任务部署不同的子任务模型,有利于提升图像编辑效率。
  • 图像编辑方法相关设备
  • [发明专利]一种姿态估计方法及其相关设备-CN202310627327.0在审
  • 刘世永;李志豪;刘健庄;吴小飞;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2023-05-30 - 2023-10-20 - G06T7/73
  • 本申请公开了一种姿态估计方法及其相关设备,在针对某个物体进行姿态估计时,所考虑的因素较为全面,可准确估计得到该物体的姿态。本申请的方法包括:当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。
  • 一种姿态估计方法及其相关设备
  • [发明专利]一种物体模型旋转方法及其相关设备-CN202310540964.4在审
  • 李志豪;顾科瑞;刘世永;刘健庄;许松岑;颜友亮;秘谧 - 华为技术有限公司
  • 2023-05-12 - 2023-09-01 - G06T3/60
  • 本申请公开了一种物体模型旋转方法及其相关设备,其提供的目标模型可以准确完成旋转估计,进而准确完成物体模型的旋转。本申请的方法包括:在获取第一状态的目标物体的信息后,可将这些信息输入至目标模型中。接着,可通过目标模型对信息进行处理,从而得到第一矩阵,第一矩阵为n阶矩阵,n为大于或等于2的正整数。然后,可对第一矩阵进行正交化,从而得到第二矩阵,第二矩阵为n阶旋转矩阵。最后,可直接基于第二矩阵,对目标物体的预置的n维模型进行旋转,从而得到目标物体的旋转后的n维模型,目标物体的预置的n维模型用于指示第二状态的目标物体,目标物体的旋转后的n维模型用于指示第一状态的目标物体。
  • 一种物体模型旋转方法及其相关设备
  • [发明专利]一种图像处理方法及相关装置-CN202310233422.2在审
  • 黄毅;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2023-02-28 - 2023-06-13 - G06T5/00
  • 一种图像处理方法,可以应用于人工智能领域,方法包括:获取第一图像;将所述第一图像转换到频域,得到第一数据;所述第一数据的空间分辨率低于所述第一图像;根据所述第一数据,确定第一高频信息;所述第一高频信息为对所述第一图像对应的高质图像的高频通道的信息预测结果;获取第一低频信息,所述第一低频信息包含所述高质图像的低频通道的噪声;根据所述第一高频信息和所述第一低频信息,通过第一网络得到第一噪声信息;所述第一噪声信息用于对所述第一低频信息进行去噪,得到第二低频信息;所述第二低频信息和所述第一高频信息用于得到第二图像。本申请可以提高图像复原质量以及降低处理时间。
  • 一种图像处理方法相关装置
  • [发明专利]一种生成模型的方法和电子设备-CN202310119193.1在审
  • 裴仁静;李炜棉;邵滨;许松岑;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2023-01-19 - 2023-04-28 - G06N3/0475
  • 本申请实施例提供一种生成模型的方法以及电子设备。方法应用于电子设备,方法包括:获取预训练模型;以所述预训练模型为教师模型,根据所述教师模型生成学生模型,其中:所述教师模型的特征空间中任意一层特征向量近似表示为所述学生模型特征向量的线性组合;所述学生模型的特征向量间线性无关。根据本申请一实施例的方法,预训练模型的小型化结果可以近似为预训练模型的特征空间的一组基底,可以提高预训练模型的小型化结果的模型表征能力,使得预训练模型的小型化结果高效完备地模拟预训练模型的模型特征。
  • 一种生成模型方法电子设备
  • [发明专利]一种数据处理方法及其装置-CN202211292146.9在审
  • 朱艺;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2022-10-20 - 2023-03-07 - G06F16/33
  • 一种数据处理方法,应用于图像处理,例如图像分割或者目标检测,方法包括:获取图像对应的第一图像特征以及文本对应的文本特征;根据预设的多个第一嵌入向量以及第一图像特征,通过神经网络,得到多个第二嵌入向量,每个第二嵌入向量对应于目标对象的一个候选区域;每个第二嵌入向量和第一图像特征用于融合得到一个对应的第二图像特征;根据文本特征和多个第二嵌入向量之间的相似度,确定每个第二嵌入向量对应的权重,多个权重用于和多个第二图像特征进行加权,以确定目标对象对应的预测区域。本申请将图像特征从像素粒度变为以目标对象为粒度,将属于同个目标的像素当做一个整体来和语言编码进行融合,可以提升模型的处理精度。
  • 一种数据处理方法及其装置
  • [发明专利]视觉分析方法及装置-CN202211448077.6在审
  • 邵滨;刘健庄;裴仁静;李炜棉;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2022-11-18 - 2023-03-07 - G06V30/41
  • 本申请涉及计算机视觉领域,提供了一种视觉分析方法及装置,所述视觉分析方法包括根据第一文本数据确定第一文本特征,以及,根据第一视觉数据确定第一视觉特征,第一视觉特征包括第一视觉数据的多个层级的视觉特征,其中,各个层级的视觉特征之间对应的尺度不同;对第一文本特征和第一视觉特征进行跨层级的注意力交互,得到第一交互特征;在第一文本特征和第一交互特征的相似度大于第一阈值的情况下,将第一文本数据确定为第一视觉数据的语义信息。本申请实施例能够准确提取视觉数据中的语义信息。
  • 视觉分析方法装置
  • [发明专利]动作识别、姿势估计的方法及装置-CN201710955087.1有效
  • 乔宇;杜文斌;王亚立;江立辉;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2017-10-13 - 2022-12-27 - G06V40/20
  • 本申请提供了一种动作识别、姿势估计的方法及装置。涉及人工智能领域,具体涉及计算机视觉领域。该动作识别方法包括:确定待处理视频,所述待处理视频为包含人体图像的视频;根据所述待处理视频确定待处理图像;对所述待处理图像进行卷积处理,得到多个特征向量,其中,所述多个特征向量分别用于表示所述待处理图像不同位置的特征;根据所述多个特征向量确定所述人体的人体关节的权重系数集合;根据所述人体关节的权重系数集合对所述多个特征向量进行加权处理,得到所述人体关节的动作特征;根据所述人体关节的动作特征确定所述人体的动作特征;根据所述人体的动作特征,确定所述人体的动作类型。本申请能够提高动作识别的准确率。
  • 动作识别姿势估计方法装置
  • [发明专利]一种数据处理方法以及相关装置-CN202211008671.3在审
  • 温良剑;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2022-08-22 - 2022-12-23 - G06F30/392
  • 一种数据处理方法,方法包括:获取电路版图的序列信息;其中,电路版图包括多边形元件,多边形元件包括多个边;序列信息包括每个边的边信息以及多个边之间的连接顺序,边信息包括边的方向和长度;通过机器学习模型,对序列信息进行处理,得到电路版图对应的处理结果。本申请可以显式建模电路版图的几何形状和版图布局等多边形级别的信息,可以高效无损压缩集成电路版图为序列信息,使得机器学习模型可以提取更准确的特征。
  • 一种数据处理方法以及相关装置
  • [发明专利]一种数据处理方法及其装置-CN202210857637.7在审
  • 李志豪;刘健庄;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2022-07-20 - 2022-11-22 - G06V40/20
  • 一种数据处理方法,涉及人工智能领域,包括:通过第一姿态识别模型,对目标图像进行处理,得到目标图像中目标对象的第一姿态信息;通过第二姿态识别模型,对目标图像进行处理,得到目标图像中目标对象的第二姿态信息;第一姿态信息和第二姿态信息用于描述目标对象的三维姿态;第二姿态信息用于确定目标对象的预测姿态的二维投影信息;根据第一姿态信息和第二姿态信息、以及二维投影信息和对应的标注构建损失,损失用于更新第二姿态识别模型。本申请通过引入一个不会或基本不会出现畸形的姿态信息作为训练姿态识别模型时的先验信息(第一姿态信息),来保证更新后的姿态识别模型输出的姿态信息所确定的姿态不会出现畸形。
  • 一种数据处理方法及其装置
  • [发明专利]一种图像处理方法及相关装置-CN202210764024.9在审
  • 余磊;林明远;汪涛;李卫;李琤;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2022-06-30 - 2022-10-25 - G06T5/00
  • 一种图像处理方法,可以应用于人工智能领域,方法包括:获取模糊图像的第一特征表示以及事件相机采集的事件数据的第二特征表示;第一特征表示和第二特征表示的尺寸一致;根据模糊图像的第一特征表示以及事件数据的第二特征表示,通过场景流预测网络,得到模糊图像对应的第一场景流、和事件数据对应的第二场景流;根据第一场景流,对第一特征表示进行仿射变换,得到第三特征表示;根据第二场景流,对第二特征表示进行仿射变换,得到第四特征表示;第三特征表示和第四特征表示用于对模糊图像进行去模糊处理。本申请通过多尺度双向场景流的对齐,可以实现模糊图像特征与事件信息特征的精细化对齐,进而提升模糊图片的去模糊效果。
  • 一种图像处理方法相关装置
  • [发明专利]一种无监督语义分割模型的训练方法及相关装置-CN202210603032.5在审
  • 朱艺;刘健庄 - 华为技术有限公司
  • 2022-05-30 - 2022-09-16 - G06V10/26
  • 本申请公开了一种无监督语义分割模型的训练方法,应用于人工智能技术领域。本方案中,基于图像中的对象所属的类别集合对图像的特征图聚类,得到图像中各个对象所对应的图像区域。通过在对图像特征进行聚类的过程中,基于图像中的对象所属的类别集合来进行聚类,能够在聚类过程中引入语义信息,提高聚类的准确性,从而保证聚类后得到的多个图像区域的分割准确性。然后,通过多模态模型对图像区域和类别集合的文本进行匹配,获得各个图像区域对应的类别,从而为图像引入含有语义信息的伪标注。最后,基于含有语义信息的伪标注对语义分割模型进行训练,能够使得语义分割模型在训练过程中学习到语义信息,提高训练得到的语义分割模型的精度。
  • 一种监督语义分割模型训练方法相关装置
  • [发明专利]一种物体检测方法及其装置-CN202210395863.8在审
  • 屈展;李卓凌;周洋;黄梓钊;袁凯轮;刘健庄;江立辉;张洪波 - 华为技术有限公司
  • 2022-04-15 - 2022-08-30 - G06T7/00
  • 本申请公开了一种物体检测方法,涉及人工智能领域,包括:获取目标图像;通过机器学习模型,对目标图像中的物体进行检测,输出物体的第一深度值以及目标信息,目标信息包括如下信息的至少一种:物体的几何特征、物体的关键点信息、物体的位置特征;根据目标信息,预测物体的至少一个第二深度值;对第一深度值以及至少一个第二深度值进行融合,以得到物体的目标深度。本申请通过机器学习模型输出的物体的相关属性信息(目标信息),基于不同的原理,对目标的中心点所在的深度进行估计,从而可以获得至少一个具有差异的、多样化的深度预测,进而可以基于通过多个不同方式获取的物体的多个深度值,来确定一个更准确的物体的深度值。
  • 一种物体检测方法及其装置

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