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[发明专利]一种语义分割模型的训练方法、装置、设备和存储介质-CN202310357364.4在审
发明人：励雪巍;祁仲昂;单瀛;李玺;吴涛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种语义分割模型的训练方法、装置、设备以及存储介质，用于提高全景图像的语义分割准确率。包括：获取样本图像、样本标签和初始语义分割模型；对样本图像和样本标签进行球面投影逆变换生成球面图像；对球面图像进行旋转，并再次球面投影变换得到预处理样本图像和预处理样本标签；获取预处理样本图像的卷积结果，并构建第一约束和第二约束；根据第一约束和第二约束计算卷积结果的第一约束损失值和第二约束损失值；获取预处理样本图像的预测分割结果；根据预测分割结果和预处理样本标签得到预测损失值；根据预测损失值、第一约束损失值和第二约束损失值训练得到语义分割模型。本申请可应用于人工智能、云技术、图像处理等领域。
一种语义分割模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]图像生成方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品-CN202310820471.6在审
发明人：王州霞;王鑫涛;谢良彬;祁仲昂;单瀛;罗平 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的图像生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品；方法包括：获取内容文本，并获取具有目标风格的风格图像；对所述内容文本进行文本编码处理，得到内容文本的内容文本编码，并从所述风格图像中提取风格编码；基于对应所述风格编码以及所述内容文本编码的双路交叉注意力机制，对噪声图像进行逆扩散处理，得到目标图像；其中，所述目标图像与所述内容文本的内容匹配，且所述目标图像具有所述目标风格。通过本申请，能够高效生成兼具指定语义以及参考风格的图像。
图像生成方法装置电子设备存储介质程序产品

[发明专利]用于对粉尘传感器进行标定的系统和方法-CN201610872046.1有效
发明人： 祁仲昂;于璐;胡卫松 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01N15/06 文献下载
摘要：本申请提供了一种用于对粉尘传感器进行标定的系统，包括：数据获取单元，被配置为在多个时间点上，获取粉尘传感器在多个环境变量下的输出值以及颗粒物标准值；确定单元，被配置为根据所获取的数据来确定标定函数；测量单元，被配置为对粉尘传感器的输出值和多个环境变量进行实时测量，并基于所述标定函数获得颗粒物标定值；以及修正单元，被配置为对颗粒物标定值进行修正。本申请还提供了一种用于对粉尘传感器进行标定的方法。本申请提出在对粉尘传感器进行标定的过程中同时采集各种环境变量值，从而能够对粉尘传感器进行更为精准的标定。
用于粉尘传感器进行标定系统方法

[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110882580.1在审
发明人：王鑫涛;谢良彬;祁仲昂;单瀛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质，用以实现对图像更具针对性的特定退化处理。其中，方法包括：将待处理图像输入初始退化处理模型，获取初始输出图像；基于初始输出图像对树池退化处理模型中各个神经元各自对应的网络参数进行梯度积分，获得各个神经元各自对于目标退化类型的影响因子；基于各个影响因子选取目标退化类型对应的目标神经元，对第一退化处理模型中的目标神经元进行更新，获得目标退化处理模型；基于目标退化处理模型对待处理图像进行图像处理，获得目标输出图像。本申请通过对模型网络参数进行梯度积分，获得更加具有针对性的目标神经元，以实现对图像更具针对性的特定退化处理。
一种图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于控制空气净化系统的设备和方法-CN201610871902.1有效
发明人：于璐;祁仲昂;胡卫松 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： F24F11/89 文献下载
摘要：本申请提供了一种用于控制空气净化系统的设备，包括：数据获取单元，被配置为获取室内和室外空气质量数据、室内空气净化历史数据和提前开启空气净化系统的时间的估计值；建模单元，被配置为基于所获取的数据并按照多个目标来建立多目标优化模型；以及控制单元，被配置为通过对所述多目标优化模型进行求解来控制空气净化系统的操作。本申请还提供了一种用于控制空气净化系统的方法。本申请在保证舒适的生活工作环境同时，尽可能地降低了空气净化系统的能耗。
用于控制空气净化系统设备方法

[发明专利]视频表征方法及装置-CN202210293495.6在审
发明人：苏冰;张恒;李昱;祁仲昂;单瀛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频表征方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取待处理视频片段；将待处理视频片段输入目标视频表征模型，得到待处理视频片段对应的第一视频表征数据。本申请实施例提供的技术方案中，通过训练样本中的视频片段对应的视频表征数据，可以确定视频片段之间的相似度信息，并在相似度信息的基础上引入视频片段之间的时序距离信息来确定距离衰减损失信息，以此在模型训练过程中调整时序距离信息与相似度信息之间的负相关程度，使得视频表征模型学习到不同视频片段在时间维度上的距离与其相似度之间的相关性，输出更加准确的视频表征数据对待处理视频进行特征表示，有效提升视频表征的准确性。
视频表征方法装置

[发明专利]预测模型构建方法和设备以及实时预测方法和设备-CN201510778908.X有效
发明人： 祁仲昂;刘博;胡卫松 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2015-11-13 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开涉及预测模型构建方法和设备以及实时预测方法和设备。所述预测模型构建方法包括：识别待训练数据中的多种不同的关联模式，其中多种不同的关联模式描述待训练数据中的影响因素与目标数据之间的多种不同的关联关系；利用与多种不同的关联模式相对应的多组数据分别进行训练，以得到适用于多种不同的关联模式的多个子预测模型；以及根据待训练数据构建多种不同的关联模式之间的关联模式转移模型，其中关联模式转移模型用于在预测过程中确定多个不同的子预测模型与待预测数据之间的匹配度。根据本公开的实施方式，可以得到与多种数据特征对应的多个预测模型，因此在预测时可以基于数据自身特征动态调整各个预测模型的权重，从而提高预测精度。
预测模型构建方法设备以及实时

[发明专利]视频标注方法、装置、计算机设备和计算机程序产品-CN202111676055.0在审
发明人： 祁仲昂;骆颖民;单瀛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/75 文献下载
摘要：本申请涉及一种视频标注方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：对于训练视频集合中的训练视频，获取训练视频对应的训练三元组；训练三元组包括视频标识、训练标签以及训练关系；分别获取视频标识、第一训练关系以及训练标签各自对应的语义表达特征；将视频标识对应的语义表达特征和视频标识对应的内容提取特征输入融合模型，得到训练融合特征；基于训练融合特征以及第一训练关系对应的语义表达特征，确定预测标签特征；基于训练标签对应的语义表达特征和预测标签特征之间的差异，调整各个语义表达特征以及融合模型的模型参数，得到各个目标语义表达特征以及目标融合模型。采用本方法能够提高视频标注时标签多样性。
视频标注方法装置计算机设备程序产品

[发明专利]视频分类方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110893350.5在审
发明人：王菡子;王晓;叶伟荣;祁仲昂;赵珣;单瀛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频分类方法、装置、设备及可读存储介质，涉及机器学习领域。该方法包括：获取目标视频；基于目标视频中的视频帧对目标视频进行特征提取，得到目标视频对应的视频特征；基于视频特征对目标视频进行语义分析，得到目标视频对应的语义特征；将视频特征和语义特征融合，得到目标视频对应的融合特征；对融合特征进行分类预测，得到目标视频所属的视频分类。在这一过程中，不仅充分考虑视频特征中所包含的分类信息，也从视频特征中提取得到与视频特征对应的语义特征纳入分析过程中，这样可以扩大对于视频特征信息的获取范围，避免了对视频进行分类过程中信息包含不全面的情况发生，提高了视频分类的准确率。
视频分类方法装置设备可读存储介质

[发明专利]小样本动作识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111087467.0在审
发明人：王菡子;王光格;祁仲昂;单瀛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F16/71 文献下载
摘要：本发明提供了一种小样本动作识别模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质，方法包括：对第二训练样本集合进行处理，得到第一视频帧序列；对查询视频进行处理，得到第二视频帧序列；对第一视频帧序列进行处理，得到第一时序关系描述子；对第二视频帧序列进行处理，得到第二时序关系描述子；根据第一时序关系描述子和第二时序关系描述子，对小样本动作识别模型的模型参数进行调整，以实现通过小样本动作识别模型对视频信息中的动作进行识别，由此，经过训练的小样本动作识别模型可以实现鲁棒并精确地对视频中的目标对象的动作进行准确地识别，可以增强模型的泛化性，同时小样本动作识别模型的训练过程减少了训练标记成本。
样本动作识别模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于对时空序列数据进行分类/预测的设备和方法-CN201510690684.7有效
发明人：刘博;杨文涛;祁仲昂;胡卫松;刘晓炜;邓敏 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2015-10-22 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的设备，包括：接收单元，被配置为接收时空序列数据；建模单元，被配置为基于时空序列数据产生与地理上的异构性有关的权重参数，并基于所产生的权重参数构建用于分类/预测的模型；以及分类/预测单元，被配置为采用所构建的用于分类/预测的模型对时空序列数据进行分类/预测。还提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的方法。本发明提出的地理加权极限学习机考虑到地理空间的异构性，能够提高对时空序列数据进行分类或预测的精度。
用于时空序列数据进行分类预测设备方法

[发明专利]用于预测室内空气质量的设备和方法-CN201610871833.4有效
发明人： 祁仲昂;于璐;胡卫松 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种用于预测室内空气质量的设备，包括：室外空气质量预测单元，被配置为预测室外空气质量；确定单元，被配置为确定室外空气质量与室内空气质量之间的关系；监测单元，被配置为监测室内空气质量异常；以及室内空气质量预测单元，被配置为根据室外空气质量、室外空气质量与室内空气质量之间的关系以及室内空气质量异常来预测室内空气质量。通过本申请，能够更加准确地预测室内空气质量，并且以较小的代价达到室内空气的净化。
用于预测室内空气质量设备方法

[发明专利]一种目标跟踪方法、系统及存储介质和终端设备-CN202110495900.8在审
发明人：徐僖禧;祁仲昂;单瀛;薛向阳;李斌 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种目标跟踪方法、系统及存储介质和终端设备，应用于基于人工智能的信息处理技术领域。目标跟踪系统会基于图像静态的外观特征对目标对象进行定位，即根据目标图片块和待处理帧图像的第一特征信息和第二特征信息，确定目标对象的第一候选位置信息；然后结合基于图像的运动特征对目标对象的定位，即根据参考帧图像和待处理帧图像的第一光流信息和第二光流信息及目标图片块的参考位置信息，确定目标对象的第二候选位置信息，进而根据第一候选位置信息和第二候选位置信息可以实现对目标对象的最终定位。这样通过图像的运动特征可以尽可能地抵消图像静态的外观特征在目标对象定位过程中的噪声，使得最终对目标对象的定位更准确。
一种目标跟踪方法系统存储介质终端设备

[发明专利]一种对象轨迹识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110049271.6在审
发明人：邱泰儒;陈冠先;祁仲昂;单瀛;李斌;薛向阳 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;复旦大学
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术领域，提供一种对象轨迹识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高视频中对象重识别的准确率。其中，方法包括：对待识别视频进行镜头分割，获得多个视频片段，每个视频片段对应一个镜头；对获得的各视频片段进行对象检测，分别确定在各视频片段中检测到的各对象的检测框；将同一对象在同一视频片段不同视频帧中的各检测框连接，分别获得各视频片段中，各对象各自的追踪轨迹；针对各对象，将同一对象在不同视频片段内的追踪轨迹进行连接，获得待识别视频中各对象的运动轨迹。本申请结合视频的特性，将对象轨迹识别过程划分为对象检测，轨迹追踪和重识别这三个部分，提高了对象重识别的准确率。
一种对象轨迹识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]动作分割模型的处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110200497.1在审
发明人：苏冰;李昱;祁仲昂;文继荣;单瀛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;中国人民大学
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种动作分割模型的处理方法、装置、计算机设备和存储介质，具体涉及人工智能的计算机视觉技术，包括：对样本视频的特征向量序列进行特征增强处理，得到增强特征序列；将增强特征序列中处于对数上下文内的增强特征向量，划分至多个对数上下文层级，根据划分至同一层级的增强特征向量获得样本视频对应的对数上下文特征序列，并根据对数上下文特征序列与增强特征序列之间的相似度，预测各视频帧对应的边界分类结果；根据增强特征序列，预测各视频帧对应的动作分类结果；基于各视频帧的动作类别标签、边界分类结果和动作分类结果更新模型参数后继续训练，直至获得训练好的动作分割模型。本申请实施例提供的方案能够提高对动作边界附近视频帧进行动作分类的准确度。
动作分割模型处理方法装置计算机设备存储介质

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