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[发明专利]一种2D视频转3D视频的方法、装置、设备及介质-CN202111333590.6有效
发明人： 吴方印;陈平;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H04N13/261 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种2D视频转3D视频的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，包括获得待进行3D转换的2D视频片段，所述2D视频片段包含多帧第一单目视图，所述第一单目视图为左目视图或右目视图；将各个第一单目视图输入到预先训练完成的视差图预测模型中，通过所述视差图预测模型预测各个第一单目视图对应的视差图；利用各个视差图对各个第一单目视图进行视图转换处理，得到各个第二单目视图，所述第二单目视图为所述第一单目视图的另一侧视图；通过预设图像处理方式对各个第一单目视图及第二单目视图进行处理，得到所述2D视频片段对应的3D视频片段。应用本发明实施例提供的方案，可以提高转换后的3D视频的质量。
一种视频方法装置设备介质

[发明专利]基于多技术融合的手势交互方法-CN202211176040.2在审
发明人： 吴方印;徐桢虎;高登科;苏忠莹;雷小炫 -专利权人：四川封面传媒科技有限责任公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，为了提高用户使用体验感，提供了一种基于多技术融合的手势交互方法，包括：动态手势预录阶段及动态手势识别阶段。通过引入人脸识别技术，单独为每一个操作人训练其动态手势分类模型，可在使用轻量化算法和模型的情况下，保证动作分类的准确性，同时满足实时的动态手势分类要求；通过人体识别技术的引入，可以在复杂的应用环境下，如有手部检测发生丢失，可自动恢复主操作人的锁定；通过对动态手势特征提取过程的设计，在保证动作分类精度不变的，大大减少使用者对某种动态手势的预录次数。
基于技术融合手势交互方法

[发明专利]一种2D视频帧的视差图像生成方法及装置-CN202111335323.2在审
发明人：陈平;吴方印;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种2D视频帧的视差图像生成方法及装置，涉及视频处理技术领域，上述方法包括：对2D视频帧进行级联下采样处理。对第一图像进行上采样处理。对上采样图像进行卷积处理。将上采样图像、卷积图像以及第二图像进行融合，得到融合图像，对融合图像进行上采样处理，若新的上采样图像的尺寸与2D视频帧的尺寸不同，则返回执行对上采样图像进行卷积处理的步骤。否则，根据第一卷积图像获得卷积图像，将上采样图像、卷积图像以及下采样图像进行融合，得到与2D视频帧存在视差的图像。应用本发明实施例提供的方案可以降低不同2D视频帧与所生成的图像的视差之间的差距。
一种视频视差图像生成方法装置

[发明专利]一种2D视频帧的视差图像生成方法及装置-CN202111335199.X在审
发明人：陈平;吴方印;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种2D视频帧的视差图像生成方法及装置，涉及视频处理技术领域，其中，上述方法包括：对2D视频帧进行级联下采样处理；基于数值固定的预设参数，对每一第二图像内像素的像素值进行调整；对第一图像进行上采样处理；对上采样图像进行卷积处理；将上采样图像、卷积图像以及与上述上采样图像尺寸相同的像素值调整后第二图像进行像素值融合；若融合图像的尺寸与2D视频帧的尺寸不同，则对融合图像进行上采样处理，并返回执行对上采样图像进行卷积处理的步骤；否则，将融合图像确定为与2D视频帧存在视差的图像。应用本发明实施例提供的方案获取与2D视频帧存在视差的图像，可以降低不同2D视频帧与所生成的图像的视差之间的差距。
一种视频视差图像生成方法装置

[发明专利]一种2D图像转3D图像的方法、装置、设备及介质-CN202111334466.1在审
发明人： 吴方印;陈平;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种2D图像转3D图像的方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，包括：获得待进行3D转换的2D图像，作为第一单目视图，其中，所述第一单目视图为左目视图或右目视图；将所述第一单目视图输入到预先训练完成的视差图预测模型中，通过所述视差图预测模型预测所述第一单目视图对应的视差图；利用所述视差图对所述第一单目视图进行视图转换处理，得到第二单目视图，其中，所述第二单目视图为与所述第一单目视图的另一侧视图；通过预设图像处理方式对所述第一单目视图及所述第二单目视图进行处理，得到所述2D图像对应的3D图像。应用本发明实施例提供的方案，可以提高2D图像转3D图像的效率。
一种图像方法装置设备介质

[发明专利]一种2D视频转3D视频的方法、装置及电子设备-CN201910381887.6有效
发明人：陈平;吴方印;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： H04N13/261 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种2D视频转3D视频的方法、装置及电子设备，方法包括：视频图像作为用于转换为3D视频的第一单目视图，其中，第一单目视图中标定有特效区域；将第一单目视图输入到预先构建的目标网络模型中，利用目标网络模型对第一单目视图中的特效区域和其他区域进行分析，得到视差图，其中，目标网络模型是利用标定有特效区域的图像样本训练得到的，其他区域为第一单目视图中除特效区域外的区域；按照第一单目视图及视差图，得到转换2D视频数据的第二单目视图；通过第一单目视图及第二单目视图进行处理，得到待转换2D视频数据对应的3D视频。本发明实现了将2D视频转换为3D视频，并实现了增强3D视频中特效区域的显示效果。
一种视频方法装置电子设备

[发明专利]视差图预测模型训练方法、预测方法、装置及电子设备-CN201910381648.0有效
发明人： 吴方印;陈平;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了视差图预测模型训练方法、预测方法、装置及设备，可以获得3D片源样本集；用基础样本子集对初始视差图预测网络训练获得过渡视差图预测网络；用非基础样本子集对初始转换参数网络训练获得非基础样本子集分别对应的转换参数；将非基础样本子集的样本输入过渡视差图预测网络，获得过渡视差图预测网络预测的中间视差图；按非基础样本对应转换参数和视差图转换公式，将非基础样本的中间左视差图和中间右视差图转换为预测左视差图和预测右视差图；按预设损失函数公式和预设方法确定出视差图预测网络模型是否为训练好的视差图预测网络模型。可见，应用本发明实施例，提高了视差图预测模型预测出的视差图的准确性。
视差预测模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种2D视频转3D视频的方法、装置及电子设备-CN201910381407.6有效
发明人：陈平;吴方印;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： H04N13/261 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种2D视频转3D视频的方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待转换2D视频数据的视频图像，将所述视频图像作为用于转换为3D视频的第一单目视图,其中，所述第一单目视图为左目视图或右目视图；将所述第一单目视图输入到预先构建的目标网络模型中，通过所述目标网络模型进行处理，得到所述第一单目视图对应的视差图；根据所述第一单目视图及所述视差图得到所述待转换2D视频数据的第二单目视图；通过预设图像处理方式对所述第一单目视图及所述第二单目视图进行处理，得到所述待转换2D视频数据对应的3D视频，本发明实现了2D视频转换为3D视频。
一种视频方法装置电子设备

[发明专利]图像转换、深度图预测和模型训练方法、装置及电子设备-CN201910381527.6在审
发明人： 吴方印;陈平;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了图像转换、深度图预测和模型训练方法、装置及电子设备，可以获取待转换为三维3D图像的二维2D图像；将2D图像作为用于生成3D图像的第一单目视图，输入到预先训练好的深度图预测网络模型；深度图预测网络模型为基于多个不同的3D片源样本对初始深度图预测网络模型和初始相机参数预测网络模型进行训练获得；获取深度图预测网络模型输出的第一预测深度图；基于所述第一预测深度图、2D图像的相机参数、预设的相机成像公式及预设的第一采样方式对所述第一预测深度图进行处理，获得第二单目视图；基于第一单目视图和第二单目视图，生成3D图像。可见，应用本发明实施例，可以实现基于一张2D图像的深度预测将2D图像转换为3D图像。
深度图预测网络模型目视图像转换图像装置及电子设备模型训练相机参数预设初始深度图采样方式深度预测相机成像二维三维样本输出转换应用

[发明专利]一种视差图预测方法、装置及电子设备-CN201910381923.9在审
发明人： 吴方印;陈平;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种视差图预测方法、装置及电子设备，可以获得待预测视差图的第一单目视图；将所述第一单目视图，输入到预先训练好的视差图预测网络模型；所述视差图预测网络模型为：基于多个3D片源样本对初始视差图预测网络模型和初始边缘识别网络模型进行训练获得；所述第一单目视图为左视图或右视图；获得视差图预测网络模型输出的第一预测视差图。可见，应用本发明实施例，基于多个3D片源样本，对视差图预测网络模型和初始边缘识别网络模型进行训练，获得的视差图预测网络模型在训练过程中引入物体边缘信息，可以使物体边缘的视差过渡明显，物体的边缘更清晰。
视差图网络模型预测目视装置及电子设备边缘识别物体边缘样本训练过程右视图左视图视差输出清晰引入应用

[发明专利]模型训练方法、文字识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质-CN201910111764.0在审
发明人： 吴方印 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-02-12 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请实施例公开了模型训练方法、文字识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法的实施例包括：获取样本集；从所述样本集中提取样本，执行如下训练步骤：将所提取的样本中的样本图像输入至预先训练的初始模型；基于所输入的样本图像的标注序列、初始模型的初始模型输出的信息、初始模型的卷积层提取的特征信息序列、预设的第一损失函数和第二损失函数，确定损失值；基于所述损失值，检测所述初始模型是否训练完成；若是，将训练后的所述初始模型确定为模型。该实施方式能够得到一种可以用于文字识别的模型，该模型有助于提高对中文文字的识别的准确性。
初始模型文字识别计算机可读介质样本电子设备模型训练损失函数样本图像特征信息序列训练步骤中文文字样本集卷积预设标注输出检测申请

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