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]图像处理方法及设备-CN202111101796.6在审
  • 赵突;张耿祥;甘易 - 北京字节跳动网络技术有限公司
  • 2021-09-18 - 2021-12-17 - G06T3/40
  • 本公开实施例提供一种图像处理方法及设备,该方法包括:获取低分辨率图像的像素的哈希值,根据哈希值查询到对应的滤波器组,根据滤波器组中多个滤波器,对低分辨率图像的像素的对应区域分别进行滤波,使得每个滤波器输出一个滤波像素值,将各个滤波像素值写入高分辨率图像的对应的坐标位置,从而实现对图像的超分辨率处理,得到高分辨率图像。本公开由于是对低分辨率图像中像素进行滤波的,进行滤波处理的像素数量少,处理效率得到较大提升。
  • 图像处理方法设备
  • [发明专利]一种手势识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN201910088225.X有效
  • 赵突 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2019-01-29 - 2021-08-20 - G06K9/00
  • 本发明实施例提供了一种手势识别方法、装置及计算机可读存储介质,方法包括:在目标视频中识别目标手势,得到手势类别和手势位置;根据所述手势位置更新跟踪模型,并利用更新后的所述跟踪模型跟踪所述目标手势,得到多个手势位置跟踪结果;对所述多个手势位置跟踪结果进行平滑滤波,并结合所述手势类别得到手势识别结果。本发明实施例手势识别结果中目标手势的类别和位置是较准确对应的,在实际的应用场景中,根据该手势识别结果在目标视频中添加特效时,能较好克服特效位置与视频中的手势位置不对应的情况,使得加特效效果较好。
  • 一种手势识别方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种手势轨迹的识别方法和装置-CN201911424253.0在审
  • 赵突 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2019-12-31 - 2020-05-19 - G06K9/00
  • 本申请涉及一种手势轨迹的识别方法和装置,其中,该方法包括:通过目标关键点检测模型检测视频中的手势关键点的坐标,得到第一长度的坐标序列,其中,第一长度的坐标序列用于指示视频中所展示的手部的手势轨迹,目标关键点检测模型是使用关键点检测样本对初始关键点检测模型进行训练得到的,关键点检测样本是标注了手势关键点对应坐标的样本图像;将第一长度的坐标序列与第二长度的模板坐标序列进行匹配,其中,第二长度的模板坐标序列用于指示目标手势轨迹;在第一长度的坐标序列与第二长度的模板坐标序列匹配成功的情况下,确定在视频中识别出目标手势轨迹。本申请解决了手势轨迹的识别准确度较低的技术问题。
  • 一种手势轨迹识别方法装置
  • [发明专利]手势关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911413461.0在审
  • 赵突 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2019-12-31 - 2020-05-15 - G06K9/00
  • 本申请涉及一种手势关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待检测图像,待检测图像中包含手势特征;通过已训练的手势检测模型提取待检测图像中的手势特征,输出手势特征所在的区域,得到至少一个目标区域;通过已训练的关键点回归模型提取各个目标区域中的关键点的特征,输出各个目标区域的关键点的位置信息,已训练的手势检测模型和已训练的关键点回归模型是单独训练得到的。首先采用手势检测模型进行定位手势所在区域,将定位到的区域输入关键点回归模型,直接回归出各个目标区域的关键点的位置信息,降低模型的复杂度,从而提高检测效率。
  • 手势关键检测方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]手势识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911413447.0在审
  • 赵突 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2019-12-31 - 2020-05-08 - G06K9/00
  • 本申请涉及一种手势识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取包含至少一个手势特征的图像;输入图像至已训练的关键点检测模型,得到各个手势特征的关键点的位置信息;按照各个手势特征对应的关键点位置信息计算各个关键点之间的位置关系;输入各个手势特征的关键点的位置信息和对应的位置关系至已训练的手势识别模型,输出各个手势特征对应的识别结果,其中已训练的手势识别模型和已训练的关键点检测模型为分别训练得到的模型。采用已训练的关键点检测模型进行关键点检测,采用已训练的手势识别模型对手势进行识别,将关键点检测和手势识别分开执行,加快了模型的开发周期。
  • 手势识别方法装置计算机设备存储介质

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