专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]生成图像检索索引的方法及装置、电子设备和介质-CN202310728813.1在审
  • 许顺楠;付琰;陈亮辉 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2023-06-19 - 2023-10-13 - G06F16/51
  • 本公开提供了一种生成图像检索索引的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,涉及人工智能领域,尤其涉及图像识别、大数据技术领域,可应用在智慧城市、城市治理和应急管理场景下。实现方案为:获取第一图像和图像簇集合,其中,图像簇集合包括多个第一图像簇,每个第一图像簇被用于图像检索的索引;对第一图像进行特征提取,以得到第一图像特征;计算第一图像特征与每个第一图像簇的簇特征的第一相似度,以得到多个第一相似度;根据多个第一相似度确定图簇关系,其中,图簇关系指示第一图像与每个第一图像簇之间是否存在关联关系;以及根据第一图像特征和图簇关系更新图像簇集合,以更新每个第一图像簇的簇特征。
  • 生成图像检索索引方法装置电子设备介质
  • [发明专利]样本处理方法、标注界面展示方法、装置及电子设备-CN202310716469.4在审
  • 付琰;陈亮辉;许顺楠;范斌 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2023-06-15 - 2023-09-15 - G06V10/774
  • 本公开提供了一种样本处理方法、标注界面展示方法、装置及电子设备,涉及人工智能领域,具体涉及人脸识别、数据标注技术领域,可应用在智慧城市场景下。具体实现方案为:从样本图像集中确定第一候选图像集,第一候选图像集中的第一候选图像为样本图像集中的与对照图像之间的相似度满足第一相似度条件的样本图像;从除第一候选图像集外的其余样本图像集中确定第二候选图像集,第二候选图像集中的第二候选图像与第一候选图像集中的任一第一候选图像之间满足第一预设时空条件;基于第一候选图像集和第二候选图像集,确定对照图像对应的待标注图像集,本公开提供的方案能够提升标注质量,有利于提高利用标注后的样本图像集进行训练的模型的精确度。
  • 样本处理方法标注界面展示装置电子设备
  • [发明专利]图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202310564974.1在审
  • 许顺楠;付琰;陈亮辉 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2023-05-18 - 2023-08-29 - G06F16/532
  • 本公开提供了图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及图像处理技术领域,尤其涉及大数据技术领域和智能搜索技术领域。具体实现方案为:在接收到与目标对象相关的查询图像的情况下,从查询图像中,确定局部查询图像块,局部查询图像块与目标对象的局部元素相关;根据局部查询图像块与待匹配局部图像块之间的匹配结果,从待匹配局部图像块集中确定第一候选局部图像块,待匹配局部图像块为从待匹配图像中得到的;根据与第一候选局部图像块各自对应的第一候选局部元素属性,确定与局部查询图像块对应的目标查询局部元素属性;以及根据目标查询局部元素属性,从包含有待匹配图像的待匹配图像集中,确定与查询图像相匹配的匹配图像。
  • 图像匹配方法装置电子设备以及存储介质
  • [发明专利]一种图像的聚类方法和装置-CN202110220248.9有效
  • 甘露;付琰;周洋杰;陈亮辉;许顺楠 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-02-26 - 2023-06-13 - G06V10/762
  • 本公开公开了一种图像的聚类方法和装置,涉及人工智能技术领域,进一步涉及大数据技术领域。具体实现方案为:获取新增图像,对新增图像进行聚类,以获取第一聚类簇;从已有的历史聚类簇中,获取与第一聚类簇相似的历史聚类簇,作为第二聚类簇;获取第一聚类簇与第二聚类簇之间的距离;基于距离,对第一聚类簇和第二聚类簇进行融合,以生成目标聚类簇。本公开的一种图像的聚类方法和装置,在基于新增图像的情况下无需对已有的历史聚类簇进行二次聚类处理,而是直接对新旧聚类簇进行融合,可以将新聚类簇中的新增图像批量融合到历史聚类簇中,不仅可以解决二次聚类占用较大资源的问题,而且提高了新增图像的聚类效率。
  • 一种图像方法装置
  • [发明专利]向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法-CN202211625427.1在审
  • 陈亮辉;周科科;付琰;范斌;许顺楠;孙珂 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-12-16 - 2023-04-04 - G06F16/23
  • 本公开提供了一种向量数据库的更新方法及基于向量数据库的人脸识别方法,涉及人工智能领域,尤其涉及人脸识别、视频分析技术,可应用在智慧城市、城市治理、应急管理场景下。具体实现方案为:获取第一向量数据库中的人脸图像的图像特征向量;第一向量数据库为与初始模型对应的向量数据库;第一向量数据库中包括人脸图像的图像特征向量;对图像特征向量进行向量转换处理,得到与图像特征向量对应的第一向量;根据第一向量,更新第二向量数据库,得到更新后的第二向量数据库;第二向量数据库为与修改后的初始模型对应的向量数据库,修改后的初始模型为对初始模型进行参数调整后得到的模型。通过进行向量转换,提高向量数据库的更新效率。
  • 向量数据库更新方法基于识别
  • [发明专利]图像数据处理方法、装置、设备以及存储介质-CN202211653875.2在审
  • 许顺楠;付琰;陈亮辉;范斌;孙珂 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-12-22 - 2023-03-31 - G06V10/74
  • 本公开提供了图像数据处理方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能领域,尤其涉及云计算、大数据和图像搜索技术,可应用在智能云场景下。具体实现方案为:基于预设簇集合所包含的第一簇的第一簇特征,选取出与目标第一图像的第一图像特征对应的至少一个目标第一簇;所述目标第一图像为待建立归属关系的多个第一图像中之一;所述预设簇集合包含多个第一簇,所述多个第一簇中第一簇的第一簇特征是基于与第一簇具有归属关系的多个第二图像的图像特征所得;基于所述至少一个目标第一簇的簇相关信息,确定与所述目标第一图像相匹配的目标簇;将所述目标第一图像与所述目标簇建立归属关系。
  • 图像数据处理方法装置设备以及存储介质
  • [发明专利]基于人工智能的图像检索方法、装置、设备及存储介质-CN202211153215.8在审
  • 许顺楠;付琰;陈亮辉;范斌;孙珂 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-09-21 - 2022-12-16 - G06F16/583
  • 本公开提供了一种基于人工智能的图像检索方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能领域,具体涉及图像识别、视频分析技术,可应用在智慧城市、城市治理以及应急管理等场景下。具体实现方案为:对待搜索图像的人脸特征进行提取,得到目标人脸特征;基于目标人脸特征,从人脸特征库中召回待搜索图像对应的召回图像,得到一次召回图像集;基于待搜索图像与一次召回图像集中各召回图像之间的相似度,从一次召回图像集中确定正样本图像;基于正样本图像的人脸特征,从人脸特征库中召回正样本图像对应的召回图像,得到二次召回图像集;从一次召回图像集和二次召回图像集中,确定待搜索图像的检索结果,提高了待搜索图像的召回率和召回准确率。
  • 基于人工智能图像检索方法装置设备存储介质
  • [发明专利]查询图片的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210602976.0在审
  • 许顺楠;彭玉龙;付琰;陈亮辉;范斌;孙珂 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-05-30 - 2022-08-05 - G06F16/532
  • 本公开提供了一种查询图片的方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能领域,尤其涉及图像识别、大数据技术领域,可应用在智能云、智慧城市、城市安防场景下。具体实现方案为:响应于接收到待查询图片,根据待查询图片,从多个图片集合中召回M个候选图片集合,多个图片集合各自包括至少一个子集合,至少一个子集合各自包括至少一个图片;根据图片集合和子集合的对应关系,确定M个候选图片集合中的N个子集合;以及根据与N个子集合各自相对应的第一相似度和第二相似度中的至少一个,从N个子集合中确定目标子集合,作为目标图片集合;1≤M≤N,第一相似度是子集合与待查询图片之间的相似度,第二相似度是子集合与参考子集合之间的相似度。
  • 查询图片方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于人工智能的人像归档方法、设备及存储介质-CN202210224677.8在审
  • 许顺楠;甘露;付琰;陈亮辉;彭玉龙 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-03-07 - 2022-06-17 - G06V40/16
  • 本公开提供了基于人工智能的人像归档方法、设备及存储介质,涉及计算机视觉和人脸识别领域,具体可应用在智能云、云计算、智慧城市、安防和城市治理场景下。具体实现方案为:将档案中的低质图片从所在档案移至低质图片库,低质图片为档案中满足低质条件的人脸图片;根据当前档案中人脸图片的人像特征,基于人像特征的相似度,从低质图片库中召回每一人脸图片对应的召回图片;根据每一人脸图片的多维度特征信息,将与人脸图片属于同一人的召回图片合并入人脸图片所在档案中,多维度特征信息至少包括人像特征、人脸质量信息和采集时空信息,能将尽可能多的低质图片精准地归入正确的档案中,从而尽可能减少散档的情况,提高人脸图片档案的召回率。
  • 基于人工智能人像归档方法设备存储介质

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