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]双目3D视频转多目3D视频的方法-CN201310495786.4有效
  • 马杰 - 四川长虹电器股份有限公司
  • 2013-10-21 - 2014-02-12 - H04N13/00
  • 本发明涉及双目3D视频转多目3D视频的方法,包括:a.将视频转换为序列帧;b.设置渲染参数,将当前帧图拆分成左右两路图像进行缩放;c.设置滤波和图像分割参数,对图像进行滤波和图像分割;d.计算出初始视差值;设置消息迭代参数,进行平面拟合;e.将各分割区域的能量函数最小时的视差平面参数作为该区域最佳视差平面参数;f.对各分割区域的视差值重新估计,并进行高斯滤波处理;g.重复n次步骤c~f,计算出n帧图像的运动向量,并进行帧间平滑操作;h.渲染虚拟视点并拼接成多宫格图像,压缩成视频。本发明有效解决了裸眼3D片源匮乏的问题,在对普通3D格式视频转为多视点3D视频中,有效降低了3D制作成本,提高了3D显示效果。
  • 双目视频转多目方法
  • [发明专利]一种基于边界搜索智能体的时序动作片段分割方法-CN202010722304.4有效
  • 李平;曹佳晨;陈乐聪;徐向华 - 杭州电子科技大学
  • 2020-07-24 - 2021-05-04 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于边界搜索智能体的时序动作片段分割方法。本发明方法首先对视频采样处理,获得视频帧图像序列,通过特征提取器获得视频帧单元编码序列,然后构建动作发现网络获得动作单元,通过生成的边界搜索智能体得到动作单元所属动作片段的时序边界。本发明利用动作发现——边界搜索两阶段模型对视频帧之间的时序关系进行刻画,使用执行——评判网络结构的边界搜索智能体建立评判模型用于衡量边界搜索策略的优劣,基于强化学习机制设计具有记忆功能的智能体对动作边界进行跳转式搜索,更符合人的记忆机制和搜索习惯,通过双向迭代检测方法定位动作片段的时序边界,大幅提升了时序动作片段分割的平均精度,提高动作片段所属类别的识别率。
  • 一种基于边界搜索智能时序动作片段分割方法
  • [发明专利]视频解码方法、装置和存储介质-CN201980057670.8有效
  • 夜静;刘杉;许晓中;李翔 - 腾讯美国有限责任公司
  • 2019-08-19 - 2023-08-04 - G06T9/00
  • 本公开的各方面提供了视频解码方法、装置和存储介质。一种对已编码视频流的视频序列进行解码的方法,所述方法由至少一个处理器使用处于调色板模式的至少一个颜色调色板执行,其中,所述至少一个颜色调色板中的每个颜色调色板包括至少一个亮度值或至少一个色度值,所述方法包括:确定当前树结构是否为双树结构,其中,在双树结构中,亮度颜色平面的分割树结构与色度颜色平面的分割树结构不同;以及,基于所述确定当前树结构是否为双树结构,使用所述至少一个颜色调色板的一个或多个颜色调色板,解码所述视频序列的至少一个图像。
  • 视频解码方法装置存储介质
  • [发明专利]一种视频拷贝的检测方法和系统-CN200710122018.9有效
  • 潘雪峰;张勇东;李锦涛 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2007-09-19 - 2009-03-25 - H04N5/76
  • 本发明公开了一种视频拷贝的检测方法和系统。该方法包括下列步骤:将查询视频和被检测视频转化为统一格式的数字视频;对所述查询视频和被检测视频进行视频结构分析,分割视频中的镜头,提取关键帧;对被检测视频的关键帧建立索引,利用查询视频的关键帧在索引中进行视频拷贝的初步查找,得到与查询视频的关键帧具有相似内容的被检测视频,并将这些被检测视频作为下一步匹配的备选视频;计算查询视频的关键帧和备选视频的关键帧序列之间的相似度,对关键帧序列进行匹配,确认视频之间的相似度,相似度高的视频作为查询视频的拷贝视频源其减小视频拷贝检测的搜索空间,有效提高了检测效率。
  • 一种视频拷贝检测方法系统
  • [发明专利]基于多帧交互与多层融合的视频行人重识别方法及系统-CN202310751151.X在审
  • 陈思;达慧;王大寒;朱顺痣;吴芸;庄蔚蔚 - 厦门理工学院
  • 2023-06-25 - 2023-09-19 - G06V20/40
  • 本发明涉及一种基于多帧交互与多层融合的视频行人重识别方法及系统,该方法包括以下步骤:1)从数据集中抽取多个行人的视频序列,形成由视频序列组成的训练数据集;2)构建基于多帧交互与多层融合的视频行人重识别网络模型,所述视频行人重识别网络模型主要包括帧内空间交互模块、多帧时序交互模块、多级别局部增强模块、分割策略模块和多帧分类头结合模块;通过使用训练数据集对视频行人重识别网络模型进行训练,得到网络模型参数;3)将训练好的视频行人重识别网络模型用于检索测试视频中含有该行人的视频,实现视频行人重识别。该方法及系统有利于获得更加稳定、鲁棒、准确的视频行人重识别结果。
  • 基于交互多层融合视频行人识别方法系统
  • [发明专利]一种基于3D卷积的考试违规行为检测方法-CN202110864850.6在审
  • 刘栓 - 四川天翼网络服务有限公司
  • 2021-07-29 - 2021-12-28 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于3D卷积的考试违规行为检测方法,包括以下步骤:将考试实时监控视频分割为多个视频片段形成视频序列,并捕获视频序列中的短时依赖关系;并通过构建的空时金字塔池化网络提取视频片段内的中时依赖关系;将视频序列分别输入到空间流网络和局部多区域网络中进行特征提取,分别提取出全局空间特征和局部区域特征;将全局空间特征和局部区域特征进行融合并测试特征融合的结果,得到一个全局特征向量并输入到softmax本发明能大幅度减少了人力资源消耗和考试监控视频回放所需时间成本,能够对考生考室中的连续性违规行为进行分析,提高了违规行为的抓取效率。
  • 一种基于卷积考试违规行为检测方法
  • [发明专利]一种人体动作智能识别方法及装置-CN202210786027.2在审
  • 曾歆 - 江苏音律未来乐器科技有限公司
  • 2022-07-04 - 2022-09-20 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种人体动作智能识别方法及装置,包括:视频数据获取模块,用于获取存储的视频文件或通过摄像头采集视频流;视频预处理模块,用于对原视频中尺寸不合规范的数据集进行裁剪处理,并将尺寸裁剪后的视频序列分割成多个单帧图像;视频帧关键点提取模块,用于对以处理好的单帧图像进行关键点识别;无效人体过滤模块,用于过滤不符合要求的人体,并输出为单目标人体;连续帧关键点矩阵聚合模块,用于通过若干个连续帧关键点计算每个关节的空间位置信息本发明由于关键点序列往往数据量很小,因此本文基于关键点序列将行为的时空特征编码为一幅RGB图像,并保留原始的空间位置信息和时间的动态信息。
  • 一种人体动作智能识别方法装置

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