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[发明专利]模型训练方法、视频插帧方法及对应装置-CN202110597190.X有效
发明人：黄哲威;胡晨;周舒畅 -专利权人：爱芯元智半导体（宁波）有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：本申请涉及视频处理技术领域，提供一种模型训练方法、视频插帧方法及对应装置。其中，模型训练方法包括：获取第一视频帧、第二视频帧以及参考中间帧；基于第一视频帧和第二视频帧，分别利用第一神经网络和第二神经网络获得第一中间帧光流和第二中间帧光流；利用第一中间帧光流对第一视频帧和第二视频帧进行映射，融合映射得到的第一映射视频帧和第二映射视频帧，获得第一中间帧，并类似获得第二中间帧；计算第一图像损失和光流损失，并根据第一图像损失和光流损失更新第一神经网络的参数；计算第二图像损失，并根据第二图像损失更新第二神经网络的参数。该方法提供了一种在缺少光流数据标注的情况下实现高质量视频插帧的解决方案。
模型训练方法视频对应装置

[发明专利]计算图的优化方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911249112.X有效
发明人： 周舒畅;王田 -专利权人：爱芯元智半导体（宁波）有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种计算图的优化方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法通过获取计算网络模型的计算图，再在计算图中插入至少一个检查节点，并当运行至每一个检查节点时，通过当前的检查节点获取当前性能裕量，然后根据当前性能裕量，确定优化策略，以及根据该优化策略对当前的检查节点之后的计算节点所需消耗资源进行优化。上述优化方法通过插入检查节点获取计算机设备在运行到各检查节点时的当前性能裕量，再根据当前性能裕量，选择符合计算机设备实际运行情况的优化策略对计算节点所需消耗资源进行优化，使计算机设备运行至上述计算节点的过程中，可以动态调整各计算节点计算时的资源使用情况，以提高计算机设备上的资源利用率。
计算优化方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010072550.X有效
发明人： 周舒畅;孙培钦 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在接收到目标视频流后，将目标视频流划分为R个待处理视频片段{P1,…,PR}，目标视频流的图像成像模糊不清晰，Pi为第i个待处理视频片段；提取每个Pi的各视频帧中人体骨骼关节点的坐标，并基于Pi的各视频帧中人体骨骼关节点的坐标，构造Pi的特征向量Ti；将Ti输入至目标网络模型进行处理，得到Pi的图像分类结果；基于至少一个Pi的图像分类结果，确定目标视频流中的人物行为。实施上述方法，可以基于目标网络模型对成像模糊不清晰的监控视频流进行处理，实现从不完全信息视频流中分析用户行为，从而避免监控场景中用户隐私泄露，实现对用户隐私的保护。
一种图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像生成方法、电子设备及存储介质-CN202310286679.4在审
发明人：刘伟舟;吴鑫;胡晨;周舒畅 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像生成方法、电子设备及存储介质，该方法包括：生成与提示文本对应的至少一张图像；生成每张图像的初始文字说明；提取提示文本中的实体词，并确定每个实体词所表征的物体在每张图像中的目标检测结果；根据每张图像的目标检测结果和初始文字说明，生成每张图像的目标文字说明；针对每张图像，将提示文本与图像的目标文字说明进行匹配，得到匹配结果；在不存在满足目标条件的匹配结果时，根据目标文字说明对提示文本进行更新，并基于更新后的提示文本，迭代执行上述各步骤，直至存在满足所述目标条件的匹配结果；从匹配结果满足所述目标条件的至少一张图像中确定目标图像。本申请实施例可以提高图像的生成效率。
图像生成方法电子设备存储介质

[发明专利]人脸识别方法、装置、系统、设备及介质-CN202010334793.6有效
发明人： 周舒畅;孙培钦;赵文亮 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种人脸识别方法、装置、系统、设备及介质，所示方法包括：获取待识别的人脸图像；根据所述人脸图像，生成与所述人脸图像对应的颜色特征图和位置特征图；其中，所述颜色特征图中的像素点的像素值表征该像素点在所述人脸图像中的颜色，所述位置特征图中的像素点的像素值表征该像素点在所述人脸图像中的位置；根据所述颜色特征图和所述位置特征图，对所述人脸图像进行识别。采用本发明的技术方案，可以提高人脸识别的准确度。
识别方法装置系统设备介质

[发明专利]任务处理方法、设备、存储介质以及计算机程序产品-CN202310194297.9在审
发明人：王亨;周舒畅;袁嵩 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本申请提供一种任务处理方法、设备、存储介质以及计算机程序产品，属于电力电子技术领域。该方法包括：获取目标任务所对应的目标数据；将目标数据输入目标处理模型中的首个子模块，通过首个子模块对目标数据进行相应的处理，并按照首个子模块所对应的数据压缩策略对所得到的处理结果进行压缩操作，将压缩操作后的数据传输至下个子模块；通过每个非首个子模块接收前一子模块发送的压缩操作后的数据，对压缩操作后的数据进行解压缩操作，对解压缩操作后得到的数据进行相应的处理，并按照其对应的压缩策略对所得到的处理结果进行压缩操作；通过最后一个子模块输出目标任务所对应的处理结果。本申请可以提高模型处理任务时进行数据传输的效率。
任务处理方法设备存储介质以及计算机程序产品

[发明专利]基于红外图像的深度估计方法、电子设备以及存储介质-CN202211397790.2在审
发明人：刘伟舟;胡晨;周舒畅 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于红外图像的深度估计方法、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取待处理红外图像；将待处理红外图像输入目标深度估计模型，获得对应的第一深度估计结果，第一深度估计结果是与待处理红外图像中的每个像素的深度相关的信息；基于第一深度估计结果，确定待处理红外图像所对应的第一深度信息；其中，目标深度估计模型利用合成红外训练数据训练获得，合成红外训练数据包括合成红外图像和标注深度信息，合成红外图像基于标注RGB图像生成，标注深度信息是标注RGB图像所对应的深度信息。目标深度估计模型由于利用合成红外图像训练获得，因此可用的训练数据较为充足，获得的目标深度估计模型性能也较为鲁棒。
基于红外图像深度估计方法电子设备以及存储介质

[发明专利]图像处理方法、图像采集系统、电子设备、存储介质-CN202211198675.2在审
发明人： 周舒畅;王亨 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04N13/282 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法、图像采集系统、电子设备、存储介质。方法包括：获取图像采集装置所采集的目标对象的目标图像，其中，目标对象置于至少一个光学镜的成像范围内，至少一个光学镜彼此之间成目标角度，目标图像包括目标对象的实体图像和至少一个光学镜中目标对象的镜像图像；基于目标图像确定实体图像、实体图像所对应的真实位姿信息、目标对象的至少一个镜像图像以及至少一个镜像图像各自对应的虚拟位姿信息，以获得目标对象在多个视角下的二维图像信息；其中，二维图像信息包括单视角图像和与单视角图像相对应的位姿信息，单视角图像为实体图像或至少一个镜像图像之一。这种方法能够实现多个视角的同步采集。
图像处理方法采集系统电子设备存储介质

[发明专利]一种抗CD97嵌合抗原受体、基因、表达载体、T细胞及应用-CN202211185848.7在审
发明人：尹金龙;师冰洋;周舒畅 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： C07K19/00 文献下载
摘要：本申请提供一种抗CD97嵌合抗原受体、基因、表达载体、T细胞及应用，涉及肿瘤治疗技术领域，该抗CD97嵌合抗原受体选择CD97作为脑胶质瘤的特异性抗原，并选择可以高效杀伤并清除实体肿瘤且还能有效抑制肿瘤的转移和复发的Th9细胞作为构建CAR‑T的细胞，得到的CD97‑CAR‑T细胞可以持久存在，CD97‑CAR‑T细胞可以靶向GSC实现精准治疗，实现对GBM的治疗作用，可以降低CAR‑T治疗的耐药性，提高CAR‑T对实体瘤的治疗效果。
一种 cd97 嵌合抗原受体基因表达载体细胞应用

[发明专利]一种车牌识别方法、装置、系统及存储介质-CN201810472844.4有效
发明人： 周舒畅;马灵威 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种车牌识别方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：获取待识别车牌图像；对所述待识别车牌图像进行字符识别，以得到所述字符的初步识别结果；基于车牌先验信息和所述初步识别结果确定最终识别结果。上述技术方案利用车牌先验信息来确定最终识别结果，能够降低车牌识别技术对图像质量的严重依赖。即使待识别车牌图像的质量较差，仍然能够基于车牌先验信息获得较理想的识别结果，从而显著提高了车牌识别精度。
一种车牌识别方法装置系统存储介质

[发明专利]图像检测方法、装置和系统及存储介质-CN201810118765.3有效
发明人： 周舒畅;杨弋;马灵威 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-02-06 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像检测方法、装置和系统以及存储介质。图像检测方法包括：压缩初始图像，以获得压缩图像；对压缩图像进行目标检测，以获得目标对象在压缩图像中的第一位置信息；以及根据第一位置信息确定目标对象在初始图像中的第二位置信息。根据本发明实施例的图像检测方法、装置和系统以及存储介质，将初始图像进行压缩之后进行目标检测，根据压缩图像的目标检测结果确定初始图像中的目标对象的位置。由于基于压缩图像而非初始图像进行目标检测，因此该图像检测方法可以在不影响初始图像的目标位置检测准确度的情况下减少所需的计算量和存储空间。
图像检测方法装置系统存储介质

[发明专利]图像强反光检测方法和装置-CN201610818280.6有效
发明人：姚聪;周舒畅;周昕宇;何蔚然;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： 2016-09-12 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V10/60 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像强反光检测方法和装置。该图像强反光检测方法包括：获取待检测图像；以及利用全卷积网络对所述待检测图像进行处理，以获得关于所述待检测图像中的强反光区域的位置信息的检测结果。根据本发明实施例的图像强反光检测方法和装置，利用全卷积网络可以有效、高精度地检测图像中的强反光区域，从而有助于提高图像识别任务中的图像识别的精度和可靠性。此外，该方法还具有处理速度快、模型体积小的特点，因此可以方便地部署到诸如智能手机、平板电脑等移动设备上。
图像反光检测方法装置

[发明专利]对象检测方法、装置和系统及存储介质-CN201810166037.X有效
发明人： 周舒畅;杨弋;孙培钦 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种对象检测方法、装置和系统以及存储介质。对象检测方法包括：获取待处理图像；以及将待处理图像输入神经网络，以获得神经网络输出的特征图，其中，特征图包括位置通道和属性通道，位置通道包括与待处理图像中的至少一个预测对象的至少一个候选位置分别对应的至少一组候选位置信息，属性通道包括与至少一个候选位置分别对应的至少一组候选属性信息。根据本发明实施例的对象检测方法和装置，通过共享特征图的方式同时获得对象的位置信息和属性信息，使计算量大大减小。这种方式可以有效节约计算资源和存储资源，便于实现轻量型的终端布署方案。此外，这种方式可以提高神经网络对每个图像的处理速度，能够实现对图像的实时处理。
对象检测方法装置系统存储介质

[发明专利]降噪模型的确定方法、装置、电子设备和计算机存储介质-CN201910915975.X有效
发明人： 周舒畅;张继栋 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种降噪模型的确定方法、装置、电子设备和计算机存储介质，包括：获取待降噪视频流；在多帧待降噪图像中，确定当前帧待降噪图像中的当前待降噪图像块的噪声级和图像属性；基于当前待降噪图像块的噪声级和图像属性确定目标降噪模型，以通过目标降噪模型对下一帧待降噪图像中的与当前待降噪图像块的位置对应的待降噪图像块进行降噪处理。该方法能够为待降噪视频流中的每个待降噪图像块都提供合适的目标降噪模型，这样，在对视频流中的图像帧进行降噪处理时，能够最大限度的减少计算量，降低功耗，缓解了现有技术确定的降噪模型对视频流中的图像帧进行降噪处理时，计算量浪费，功耗严重的技术问题。
模型确定方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]视频插帧方法、模型训练方法及对应装置-CN202010815538.3有效
发明人：黄哲威;衡稳;周舒畅 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：本申请涉及视频处理技术领域，提供一种视频插帧方法、模型训练方法及对应装置。其中，视频插帧方法包括：获取第一视频帧和第二视频帧；基于第一视频帧和第二视频帧，利用第一神经网络计算出第一视频帧与第一中间视频帧之间的光流和/或第二视频帧与第一中间视频帧之间的光流；利用第一视频帧与第一中间视频帧之间的光流对第一视频帧进行后向映射，获得第一映射视频帧，和/或，利用第二视频帧与第一中间视频帧之间的光流对第二视频帧进行后向映射，获得第二映射视频帧；根据第一映射视频帧和/或第二映射视频帧确定第一中间视频帧。该方法计算中间帧光流的准确性较高，因此最终获得的第一中间视频帧图像质量较好，且使用该方法插帧效率较高。
视频方法模型训练对应装置

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