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[发明专利]一种材质提取方法、装置、设备及存储介质-CN202310708769.8在审
发明人：张云东;尚鸿;王碧杉;郑嘉文;孙钟前 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种材质提取方法、装置、设备及存储介质，用于提高材质提取精度以及还原建筑墙面还原精度。该方法包括：对待处理图像进行分割处理，得到目标分割区域，并将目标分割区域划分为N个待处理图像块，其中，目标分割区域用于表示待处理图像中的非背景区域，N为大于的整数；分别计算每两个待处理图像块之间的特征互信息，并基于特征互信息，从N个待处理图像块中确定目标图像块；将目标图像块与候选材质图像集合中的每个候选材质图像分别进行纹理匹配，得到每个候选材质图像对应纹理匹配结果；基于每个候选材质图像对应纹理匹配结果，从候选材质图像集合中确定目标材质图像。
一种材质提取方法装置设备存储介质

[发明专利]面部贴图重建方法、装置、计算机可读介质及电子设备-CN202310179866.2在审
发明人：陈星翰;杨凯;石天阳;裴翰奇;尚鸿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T15/04 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种面部贴图重建方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该面部贴图重建方法包括：获取目标对象不同视角的面部图像；将不同视角的面部图像所对应的面部纹理信息映射到纹理空间，得到不同视角的纹理贴图；将不同视角的纹理贴图进行拼接，得到拼接后的面部贴图；将拼接后的面部贴图与贴图模板进行融合，得到贴图重建结果。本申请实施例的技术方案可以保留目标对象对应的原始面部图像中较为全面的面部纹理信息，并且可以还原得到质量较高的贴图重建结果。
面部贴图重建方法装置计算机可读介质电子设备

[发明专利]图像识别方法、装置、系统及内窥镜图像识别方法、装置-CN201910872399.5有效
发明人：王晓宁;付星辉;尚鸿;孙钟前 -专利权人：腾讯医疗健康（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像识别方法、装置、系统及内窥镜图像识别方法、装置，涉及人工智能领域。该方法包括：获取原始图像，将所述原始图像输入至图像识别模型，所述图像识别模型包含网络主体结构和与所述网络主体结构连接的多个对应不同任务的输出层；通过所述网络主体结构对所述原始图像中的目标对象进行特征提取，以获取与所述目标对象对应的图像特征；通过各所述输出层对所述图像特征中与各所述任务对应的子图像特征进行分类，以输出与所述目标对象对应的分类结果和表征信息。本公开能够使用户根据表征信息和经验判断图像识别获得的分类结果的可信度，提高了图像识别效率和图像识别结果的精准度，进一步减少了人工成本。
图像识别方法装置系统内窥镜

[发明专利]一种消化道影像的处理方法、装置、以及医疗系统-CN201910782632.0有效
发明人：陈豪;尚鸿;付星辉;孙钟前 -专利权人：腾讯医疗健康（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请提供一种消化道影像的处理方法、装置、以及医疗系统，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取待处理的消化道影像；获得所述消化道影像中各个病灶像素点的病灶类别；根据确定出的各个病灶像素点的病灶类别，获得标识有病灶区域和病灶类别的消化道分割影像；其中，病灶区域是由相同病灶类别的病灶像素点形成的，病灶区域的病灶类别为形成该病灶区域的像素点的病灶类别。该方法通过以像素点为处理单位，确定各个病灶像素点的病灶类别，提高病灶类型的准确率。
一种消化道影像处理方法装置以及医疗系统

[发明专利]基于内镜图像对机器学习模型进行训练的方法、装置和存储介质-CN201911397441.9有效
发明人：王晓宁;孙钟前;付星辉;尚鸿;郑瀚 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于对机器学习模型进行训练的方法及装置。该方法包括：第一阶段：输入未标注样本集；基于经初始化或经预训练的机器学习模型通过主动学习从未标注样本集中选择待标注样本；对待标注样本进行标注，并将经标注的样本存储在标注数据集中；将标注数据集划分为训练数据集和验证数据集；使用训练数据集对机器学习模型进行训练，得到经训练的机器学习模型；使用验证数据集对经训练的机器学习模型进行验证，得到经训练的机器学习模型的性能；以及第二阶段：在经训练的机器学习模型的性能小于预定性能指标时，重复第一阶段中的步骤；直到经训练的机器学习模型的性能大于等于预定性能指标。
基于图像机器学习模型进行训练方法装置存储介质

[发明专利]建筑立面图像的素材匹配方法、装置、设备和存储介质-CN202310278778.8有效
发明人：王碧杉;尚鸿;张云东;郑嘉文;孙钟前 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本申请涉及一种建筑立面图像的素材匹配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。可应用于人工智能领域、地图领域，所述方法包括：对原始建筑物图像进行透视畸变矫正，得到建筑立面图像；从所述建筑立面图像中提取包含有目标对象的目标图像；分别对所述建筑立面图像和所述目标图像进行特征提取，得到全局图像特征和局部图像特征；将所述全局图像特征和所述局部图像特征进行融合，得到融合特征；基于所述融合特征，在素材库中选取与所述目标对象匹配的模型素材。采用本方法能够提高对建筑立面图像的素材匹配的准确性。
建筑立面图素材匹配方法装置设备存储介质

[发明专利]医学图像处理方法、装置、设备、介质以及内窥镜-CN201911168526.X有效
发明人：付星辉;郑瀚;邱俊文;尚鸿;孙钟前 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：公开了一种医学图像处理方法、装置、设备、介质以及内窥镜。所述医学图像处理方法包括：对所述医学图像执行目标检测，以确定所述医学图像中存在的目标对象的目标掩码以及具有参考尺寸的参考对象的参考掩码，其中所述目标掩码指示所述目标对象的位置和所述目标对象的边界，以及所述参考掩码指示所述参考对象的位置和所述参考对象的边界；基于所述目标掩码确定所述目标对象的特征尺寸；基于所述参考掩码确定所述参考对象的特征尺寸；基于所述参考对象的特征尺寸、所述目标对象的特征尺寸以及所述参考尺寸确定所述目标对象的目标尺寸，其中所述参考尺寸和所述参考对象的特征尺寸之间具有预定义的映射关系。
医学图像处理方法装置设备介质以及内窥镜

[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN201911235579.9有效
发明人：卓嘉璇;孙钟前;郑瀚;付星辉;尚鸿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本公开提供一种图像处理方法、装置以及相关设备，该方法包括：获取待处理图像；通过神经网络模型的目标卷积结构提取所述待处理图像的第一特征信息；通过所述神经网络模型的第一级联结构对第一特征信息进行处理，获得第一特征信息的多个特征图，根据多个特征图获得第二特征信息，其中不同特征图上的像素点在第一特征信息上映射的区域大小不同；根据第一特征信息和第二特征信息获得融合特征信息；在神经网络模型的多个重建通道中确定目标图像重建通道；根据目标图像重建通道对融合特征信息进行处理，获得将待处理图像放大目标放大倍数的目标图像。本公开提供的方法，可以按照不同的目标放大倍数将低分辨率图像重建为提供更多细节的高分辨率图像。
图像处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种信息处理方法及服务器、计算机存储介质-CN201710331113.3有效
发明人：熊彪;尚鸿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-05-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F9/448 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息处理方法、服务器及计算机存储介质，其中，所述方法包括：以静态方式逆向遍历二进制文件中的函数代码；解析所述函数代码，获取所述函数代码中全局的函数拓扑关系；以动态方式获取所述函数代码运行时函数被调用的实际地址；根据所述函数被调用的实际地址得到局部的函数拓扑关系；根据所述局部的函数拓扑关系，对所述全局的函数拓扑关系中缺失的数据进行补齐，得到函数调用关系链。
一种信息处理方法服务器计算机存储介质

[发明专利]医疗内窥镜图像的识别方法、系统、设备和内窥镜影像系统-CN201910372711.4有效
发明人：章子健;孙钟前;付星辉;尚鸿;王晓宁;杨巍 -专利权人：腾讯医疗健康（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-06 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明揭示了一种医疗内窥镜图像识别方法、系统、设备和内窥镜影像系统。所述方法包括：根据医疗内窥镜视频流获取原始内窥镜图像；通过神经网络过滤获取的原始内窥镜图像生成目标内窥镜图像；通过神经网络的分类预测识别目标内窥镜图像对应的器官信息；根据所对应器官信息，通过分类网络识别目标内窥镜图像适用的图像类型；在图像类型对应的拍摄模式下，根据器官信息指示的部位定位目标内窥镜图像中的病灶区域和所属病灶类别。过滤来消除内窥镜在消化道内的拍摄切换和晃动、遇到各种液体和异物情况下存在的大量低质量、噪声图像，鲁棒性得到增强，并且为所进行的内窥镜拍摄全过程实现分类预测，实现了系统而完整的影像识别。
医疗内窥镜图像识别方法系统设备影像

[发明专利]内窥镜图像展示方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010067143.X有效
发明人：邱俊文;孙钟前;付星辉;尚鸿;郑瀚 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本申请是关于一种内窥镜图像展示方法、装置、计算机设备及存储介质。涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取由内窥镜采集得到的内窥镜图像；从内窥镜图像中定位出目标区域图像；将目标区域图像输入编码网络，获得编码网络输出的，目标区域图像的语义特征；将目标区域图像的语义特征与各个图像样本的语义特征进行匹配，获得匹配结果；在内窥镜图像显示界面显示内窥镜图像，以及匹配结果。通过上述方法，使得在内窥镜的使用过程中，通过对内窥镜图像中的病灶的图像进行定位和匹配，提高了借助于内窥镜进行辅助诊断的准确性。
内窥镜图像展示方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]对象检测模型训练及对象检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010090909.6有效
发明人：卓嘉璇;尚鸿;孙钟前;郑瀚;付星辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-02-13 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本申请涉及一种对象检测模型训练及对象检测方法、装置、计算机设备和存储介质。该对象检测模型训练方法包括：将未标注的第一样本图输入本轮的初始检测模型，输出针对目标对象的第一预测结果；对第一样本图和第一预测结果中目标对象的第一预测位置区域进行变换，得到第二样本图和第二样本图中目标对象的预测变换结果；将第二样本图输入初始检测模型，输出目标对象的第二预测结果；根据第二预测结果和预测变换结果的差异，得到无监督学习的损失值；根据损失值，调整初始检测模型的模型参数，并将下一轮作为本轮，返回将第一样本图输入本轮的初始检测模型的步骤以进行迭代训练，直至满足训练结束条件，得到对象检测模型。本申请方案能够节省成本。
对象检测模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于人工智能的图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN202010286926.7有效
发明人：郑瀚;尚鸿;王晓宁;姚建华 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于人工智能的图像处理方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请实施例根据两个领域的样本人体组织图像之间的图像分布差异，对源领域的人体组织图像进行图像转换，转换后得到的目标样本图像符合目标领域的人体组织图像的图像分布规律，且携带有对应的目标处理结果，则无需由人工再标注，从而省去了人工标注步骤，减少了人工成本，提高了模型训练的效率，进而提高了图像处理效率。通过获取目标领域的人体组织图像即可通过图像转换，自动获取到训练样本，该方法更具有通用性，适用性更高。
基于人工智能图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]图像分析方法、图像分析装置及图像分析系统-CN202010250222.4有效
发明人：王晓宁;姚建华;尚鸿;郑瀚 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：提供了一种图像分析方法、图像分析装置及图像分析系统。该图像分析方法包括：获得要分析的图像；用图像分类网络对图像进行图像分类，以获得关于图像的图像类别的图像分类结果，图像类别包括第一类别和与第一类别不同的第二类别；用对象检测网络对图像进行对象检测，以获得关于与第一类别相关联的目标对象的对象检测结果；以及基于图像分类结果和对象检测结果，生成图像的图像分析结果。本发明能够提高目标检测的准确度。
图像分析方法装置系统

[发明专利]基于人工智能的医疗影像的噪声数据识别方法和相关装置-CN202010170514.7有效
发明人：陈豪;尚鸿;孙钟前 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请实施例公开了基于人工智能的医疗影像的噪声数据识别方法和相关装置，针对具有标签的医疗影像，若需要识别其中是否具有噪声数据，可以将该医疗影像作为待识别标签数据，并通过第一识别模型对其进行识别。由于第一识别模型具备较好的抗噪能力，根据该第一识别模型得到的识别结果，其体现的置信度可以有效表达出待识别标签数据属于噪声数据的可能性，以此从具有标签的医疗影像中有效的筛选出标签标注错误的医疗影像，提高了噪声数据的确定准确性。
基于人工智能医疗影像噪声数据识别方法相关装置

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