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[发明专利]基于Tensorflow框架的人脸定位方法及系统-CN202010413611.4有效
发明人：陶恺;吴晓腾 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供的基于Tensorflow框架的人脸定位方法及系统，其中方法包括以下步骤：基于Tensorflow框架重构MTCNN模型；将重构后得到的MTCNN模型转换为PB格式的定位模型；将该定位模型搭建于Java服务器上；将来自发送方的人脸图像上传给Java服务器的定位模型，获得人脸图像中的定位信息。该方法能够直接搭建于Java后台服务平台，解决现有技术的缺陷。
基于 tensorflow 框架定位方法系统

[发明专利]一种流量染色方法-CN202010018573.2有效
发明人：蔺昊;钟远君 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： H04L47/2441 文献下载
摘要：本发明提供的流量染色方法，包括以下步骤：将待处理流量按照预设的分层规则分成多个层级；获取待处理流量中的特征值；在每个层级中，结合所述特征值对待处理流量进行染色，以获得实验号。该流量染色方法，使用多层的方式对流量进行分层，还能够根据用户特征进行分流，可以增加并行实验数量，并且对于不同类型的用户进行更为细致的实验。
一种流量染色方法

[发明专利]人物背景分离方法、装置、设备及存储介质-CN202210919081.X在审
发明人：刘求索;张攀;刘露 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明涉及视频图像处理技术领域，公开了一种人物背景分离方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待处理图像，通过目标背景分离模型对待处理图像进行人物背景分离，目标背景分离模型为经过维度训练和调优训练后的背景分离模型。通过维度训练使得背景分离模型对图像中场景的理解扩展到三维，参考图像的深度信息可以使得图像分离时边缘精细度达到像素级；通过调优训练可以使得在数据有限时，明确人物主体信息并对边缘细节进行精细化处理，以达到在利用目标背景分离模型处理自然场景中人物背景分离的图像时，产生边缘精细度高以及前后景识别准确的图像处理结果。
人物背景分离方法装置设备存储介质

[发明专利]影像处理方法、装置、终端设备以及存储介质-CN202210725324.6在审
发明人：陈志科;蔺昊 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种影像处理方法、装置、终端设备以及存储介质，其影像处理方法包括：获取待处理影像及背景数据；将所述待处理影像输入预先创建的影像处理模型中进行处理，得到目标特征图，其中，所述影像处理模型基于预设的分割模型并通过预设的注意力机制训练得到；针对所述目标特征图及所述背景数据进行处理，得到处理后的影像。本申请解决了复杂场景下影像处理准确性低的问题，提高影像处理的准确性。
影像处理方法装置终端设备以及存储介质

[发明专利]视频切分方法、装置、设备及存储介质-CN202210081270.4在审
发明人：刘求索;刘露 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频切分方法、装置、设备及存储介质，属于视频切分技术领域。本发明通过获取待切分视频的初始切分点；将初始切分点对应的相邻两帧进行比较，并根据比较结果对需要关注区域进行调整，得到目标关注区域；通过预设卷积神经网络对相邻两帧的目标关注区域进行特征提取，得到对应的特征向量；根据特征向量进行余弦相似度计算，并根据计算结果得到候选切分点；将候选切分点对应的相邻两帧中的当前帧的余弦相似度和哈希相似度进行加权，得到综合相似度；将所述候选切分点对应的综合相似度通过预设排序规则进行排序，根据排序结果得到目标切分点；根据所述目标切分点对所述视频进行切分，提高了视频切分的准确性和灵活性。
视频切分方法装置设备存储介质

[发明专利]人脸脸型匹配方法、装置、设备及存储介质-CN202210097427.2在审
发明人：刘露;刘求索 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人脸识别技术领域，公开了一种人脸脸型匹配方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：通过预设人脸landmark检测算法分别对待匹配人脸图像和候选人脸图像进行检测，得到各自的landmark；根据待匹配人脸landmark生成目标阶数特征点函数；通过目标阶数特征点函数和候选人脸landmark对待匹配人脸图像和候选人脸图像进行匹配；由于本发明是通过待匹配人脸landmark生成目标阶数特征点函数，再通过目标阶数特征点函数和候选人脸landmark匹配待匹配人脸图像和候选人脸图像，相较于现有技术通过人脸形态指数匹配人脸，能够有效提高匹配人脸脸型的准确性和通用性，且降低设计形态指数的成本。
脸型匹配方法装置设备存储介质

[发明专利]彻底抠除绿幕的图像合成方法、装置、设备及存储介质-CN202210029692.7在审
发明人：陈志科;蔺昊 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种彻底抠除绿幕的图像合成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待处理绿幕图像的图像信息；根据预设绿幕抠图模型对所述图像信息进行抠图处理，得到四通道抠图结果，其中，所述预设绿幕抠图模型为根据绿幕视频数据得到的四通道样本绿幕图片训练得到的；根据四通道抠图结果得到目标合成图像。通过上述方式，实现了根据绿幕视频数据训练得到绿幕抠图模型，然后通过预设绿幕抠图模型对待处理绿幕图像进行自动抠图，然后自动合成得到目标合成图像，使得图像的自动抠图和合成更加方便快捷，并且根据绿幕视频数据训练得到的预设绿幕抠图模型的抠图处理效果也更佳。
彻底图像合成方法装置设备存储介质

[发明专利]视频人脸识别方法、系统及存储介质-CN202110910627.0在审
发明人：陈志科;蔺昊 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种视频人脸识别方法、系统及存储介质，包括：获取待跟踪视频的图像帧；对当前图像帧进行人脸检测；若当前图像帧包含有人脸特征，则获得当前图像帧的人脸特征，并执行下一步骤，否则，获取待跟踪视频的下一个图像帧，并返回上一步；将当前图像帧的人脸特征与人脸数据库中的人脸特征进行对比识别；若人脸数据库中不存在与当前图像帧的人脸特征相同的人脸特征，则将当前图像帧的人脸特征输入人脸数据库保存；重复上述所有步骤直至完成待跟踪视频的所有图像帧的人脸跟踪。本发明解决了在背景复杂、多人任意移动场景以及人脸随镜头时长消失的视频场景会彻底失效的问题，提高了人脸跟踪效果，降低了使用难度。
视频识别方法系统存储介质

[发明专利]人脸融合方法、装置、设备及存储介质-CN202110748532.3在审
发明人：陈志科;蔺昊 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种人脸融合方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取源人脸数据；根据所述源人脸数据确定源数据；将所述源数据进行分割，得到分割人脸图像；根据所述分割人脸图像确定源人脸特征；根据所述源人脸特征以及目标人脸属性生成融合人脸图像。通过上述方式，能够将源人脸数据分割出仅包含人脸的分割人脸图像，在根据分割人脸图像确定人脸特征，最后将人脸特征与目标人脸属性融合，从而能够得到高清的换脸图像。有效地缓解了换脸后人脸模糊、人脸不像源脸以及脸型需要高度相似才能替换的问题。
融合方法装置设备存储介质

[发明专利]基于深度学习的视频换脸方法、装置、设备及存储介质-CN202110754216.7在审
发明人：张攀;刘求索 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于换脸技术领域，公开了一种基于深度学习的视频换脸方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在接收到待换脸视频的换脸指令时，根据换脸指令获取预存换脸模型；提取待换脸视频中的待换脸视频帧；当待换脸视频帧中存在人脸信息时，将待换脸视频帧中的人脸信息通过预存换脸模型进行换脸图像确定，得到换脸图像；根据换脸图像对待换脸视频进行更新，得到目标视频。通过上述方式，可以在接收到换脸指令时获取预存换脸模型，然后提取出需要换脸的待换脸视频帧，当待换脸视频帧中存在人脸信息时再通过预存换脸模型确定换脸图像，最后根据换脸图像对待换脸视频进行更新，得到目标视频，使得视频换脸训练次数少，步骤耗时短并且资源消耗小。
基于深度学习视频方法装置设备存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202110723034.3在审
发明人：陶恺;蔺昊 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待识别图像，对各图像进行归一化处理获得归一化图像集；根据归一化图像集确定归一化矩阵数据；根据归一化矩阵数据和预先训练的卷积神经网络模型确定各图像的类别标签；根据各图像的类别标签对各图像进行标记，完成待识别图像的图像识别，由于本发明是通过对待识别图像中的图像进行归一化处理，根据归一化处理后的图像确定归一化矩阵数据，根据归一化矩阵数据和预先训练的卷积神经网络确定图像标签，并根据图像标签对各图像进行标记，从而完成待识别图像的图像识别，解决了现有技术中在识别大量图像数据时，误判率高的技术问题，提高了图像识别的准确率。
图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种关键帧提取方法、终端及计算机可读存储介质-CN202110408821.9在审
发明人：陈志科;蔺昊 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种关键帧提取方法、终端及计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取预设识别训练模型，并获取预设视频图像数据库中的多个视频图像数据；通过预设识别训练模型分别对多个视频图像数据进行识别，得到各视频图像数据对应的关键帧；对各视频图像数据对应的关键帧进行检测，并根据检测结果提取并显示满足检测条件的关键帧。本发明通过预设识别训练模型分别对多个视频图像数据进行识别，以深度学习模型的方式快速地提取各视频图像数据的关键帧，提高了视频图像数据中关键帧的提取效率；并且，通过对各视频图像数据对应的关键帧进行检测，可根据检测结果提取并显示满足检测条件的关键帧，提高了视频图像数据中关键帧的提取质量。
一种关键提取方法终端计算机可读存储介质

[发明专利]视频相似度检测方法、装置、终端设备以及存储介质-CN202110169759.2在审
发明人：刘求索;蔺昊 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种视频相似度检测方法，所述方法包括以下步骤：在获取到待检测视频时，在所述待检测视频中确定出待检测视频帧；利用所述待检测视频帧，在所述待检测视频中筛选出待检测视频段；将预设视频库中与所述待检测视频段满足预设条件的选定预设视频段和所述待检测视频段进行配对，以获得视频对；对所述视频对进行相似度检测，以获得所述待检测视频的相似度检测结果。本发明还公开了一种视频相似度检测装置、终端设备以及计算机可读存储介质。利用本发明的视频相似度检测方法，提高了视频相似度检测的效率。
视频相似检测方法装置终端设备以及存储介质

[发明专利]基于深度学习的动物识别方法、装置、设备及存储介质-CN202110194977.1在审
发明人：刘露;蔺昊 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2021-02-20 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的动物识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测图像，根据待检测图像通过目标检测模型检测得到待检测图像中各个动物的种类以及对应的位置区域；根据动物的种类筛选出目标动物，并根据目标动物确定所述目标动物所属的目标检测位置区域；根据目标检测位置区域对所述待检测图像进行调整，得到目标子图；通过关键点检测模型对目标子图进行关键点识别，得到目标关键点以及目标关键点在目标子图中的参考位置坐标，并结合目标子图确定目标关键点在待检测图像中的目标位置坐标，以通过所述目标位置坐标对动物进行识别。通过上述方式，能够在通用环境下实现对动物关键点的检测识别。
基于深度学习动物识别方法装置设备存储介质

[发明专利]目标图像获取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110066862.4在审
发明人：陈志科;陶恺 -专利权人： 深圳市英威诺科技有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本申请公开了目标图像获取方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取原始图像；利用第一预设模型对原始图像进行第一预设分割，得到原始图像对应的第一遮罩图形；利用第二预设模型对原始图像进行第二预设分割，得到原始图像对应的第二遮罩图像；获取根据第一遮罩图像和第二遮罩图像的交集图像得到的三分图，并利用第三预设模型对三分图进行处理，得到第三遮罩图像；将第三遮罩图像和原始图像进行叠加，得到目标图像，解决了相关技术中传统算法抠图效果很差无法实用，单一深度学习算法抠图效果远不如人工抠图，并且目前人工抠图时间耗费大的问题，可以根据用户的想法进行抠图，对抠图设备的硬件配置要求极低，操作简单，且可以实现批量抠图。
目标图像获取方法装置电子设备存储介质

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