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]电视机节目索引方法-CN201010301268.0无效
  • 邹书强 - 四川长虹电器股份有限公司
  • 2010-02-05 - 2010-09-15 - H04N5/445
  • 其技术方案的要点可概括为:根据关键字划分节目事件类别,显示所有节目事件分类列表,焦点落在当前正在播放的节目事件名称和所在类别上,同时将该类别和名称至于列表的第一行;上下移动焦点时,展开焦点所在类别并显示详细节目事件名称列表,若失去焦点则收缩所在类别的详细节目事件名称列表;记忆最近用户观看的节目关键字类别。
  • 电视机节目索引方法
  • [发明专利]人脸图像处理方法及装置-CN201510834545.7在审
  • 王百超;龙飞;张涛 - 小米科技有限责任公司
  • 2015-11-25 - 2016-02-24 - G06T3/00
  • 本公开是关于人脸图像处理方法及装置,其中,该方法包括:检测人脸图像中的肤色区域和关键部位;根据所述肤色区域和关键部位,构造与所述人脸图像对应的掩模,所述掩模用于暴露所述肤色区域中的去除所述关键部位后的区域本公开中,终端设备仅对人脸中掩模暴露的区域进行线性滤波,由于掩模中仅暴露肤色区域中要处理的部分,不包括例如五官等具有细节的图像以及五官轮廓、脸部轮廓等线条的关键部位,因此,通过使用简单的掩模和线性滤波,
  • 图像处理方法装置
  • [发明专利]数据处理的方法、动捕去噪模型的训练方法及装置-CN202010844348.4有效
  • 张榕 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-08-20 - 2023-05-23 - G06T13/40
  • 本申请公开了一种数据处理的方法,该处理方法应用于人工智能领域,具体包括:获取目标动捕关键帧;根据目标动捕关键帧获取待处理动捕数据;基于待处理动捕数据,通过动捕去噪模型所包括的时序网络获取目标动捕关键帧所对应的噪声偏移向量;根据目标噪声特征向量以及噪声偏移向量,确定目标动捕关键帧所对应的关节去噪结果。本申请还公开了一种动捕去噪模型的训练方法及装置,本申请通过动捕去噪模型能够预测目标动捕关键帧在动画曲线上的噪声偏移向量,不仅能够保留动作细节原有的趋势,还可以节省动画制作的时间成本和人力成本。
  • 数据处理方法动捕去噪模型训练装置
  • [发明专利]用于处理图像的方法和装置-CN201911092813.7有效
  • 张振;王永亮 - 京东科技控股股份有限公司
  • 2019-11-11 - 2023-09-26 - G06T7/11
  • 该方法的一具体实施方式包括:获取非刚性形变的文档图像作为待处理图像;对该待处理图像进行分割,生成分割区域;基于该分割区域的轮廓,生成目标外接多边形;根据该目标外接多边形的顶点的位置,确定该待处理图像的关键点;根据该关键点对该待处理图像进行透视变换,生成处理后图像。该实施方式可以更多地体现非刚性形变的细节特征,有助于关键点的确定,从而实现了图像矫正准确度的提升。
  • 用于处理图像方法装置
  • [发明专利]图像生成方法、装置、电子设备和介质-CN202211469134.9在审
  • 付爱国;于子亿 - 海信视像科技股份有限公司
  • 2022-11-22 - 2023-03-10 - G06V40/16
  • 本发明涉及一种图像生成方法、装置、电子设备和介质,包括:基于目标人脸图像的至少两个关键点以及至少一个预设关键特征,生成目标人脸图像对应的目标人脸拓扑图像;其中,每个预设关键特征对应至少两个关键点;将待预测人脸图像以及目标人脸图像对应的目标人脸拓扑图像输入至训练好的目标图像生成模型中采用该方式利用目标人脸拓扑图像约束目标人脸图像包含的多个关键点间的拓扑性结构,且突出目标人脸图像的预设关键特征,从而在将待预测人脸图像和目标人脸拓扑图像输入目标图像生成模型时,获得具有较高精细度的数字人图像的细节信息
  • 图像生成方法装置电子设备介质
  • [发明专利]一种深度图像关键点的检测与描述模型及方法-CN202210436854.9在审
  • 李骏;李想;魏翼飞;周方明 - 苏州立创致恒电子科技有限公司
  • 2022-04-15 - 2022-07-29 - G06V10/40
  • 本申请涉及图像处理技术领域,提供一种深度图像关键点的检测与描述模型及方法,所述一种深度图像关键点的检测与描述模型包括主干特征提取模型、上采样模块、关键点检测器和关键点描述器。在实际应用过程中,一方面,为了增强网络对关键点的定位精度,上采样模块将多个层次的低分辨率特征图以双线性上采样的方式重新组织到原图分辨率,在原图分辨率上进行关键点检测,从而提高模型的关键点定位精度,另一方面,为了增强网络的局部形状细节的感知能力,关键点描述器将多层特征聚合到一起,并且利用可变形卷积层的动态感受野,实现对输入深度图像的内容感知,同时过滤掉浅层特征图上的噪声,此外,使用两层全连接网络筛选出鲁棒的关键点描述符
  • 一种深度图像关键检测描述模型方法

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