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[发明专利]一种视频通信方法、装置及系统-CN201510623739.2在审
发明人：谢峰;李乃鹏;陈一帅;郭宇春 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2015-09-25 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： H04N7/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种视频通信方法、装置及系统，该方法包括发送端采集视频图像及语音信号；对视频图像进行图像语义特征处理，获取图像语义特征信息；对语音信号进行编码，获取语音编码信息；发送图像语义特征信息及语音编码信息；接收端接收图像语义特征信息及语音编码信息；调用图像语义特征数据库，根据图像语义特征信息生成视频图像；图像语义特征数据库包括图像语义特征信息与视频图像碎片的映射关系；根据语音编码信息生成语音信号；输出视频图像及语音信号通过本发明的实施，在传输过程中，仅传输图像语义特征信息及语音编码信息，在信道质量较差时，也可以继续正常视频图像，解决了现有视频通信在信道质量差时存在的无法正常视频的问题。
一种视频通信方法装置系统

[发明专利]图像分割方法和装置以及图像分割模型的训练方法和装置-CN202210625054.1在审
发明人：王伟农;戴宇荣 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：所述训练方法可包括：获取样本图像的第一图像语义特征，第一图像语义特征与第一分辨率对应；依据第一图像语义特征，获取样本图像的语义编码特征；依据第一图像语义特征，获取样本图像的第二图像语义特征，第二图像语义特征与第二分辨率对应，第二分辨率高于第一分辨率；依据语义编码特征和第二图像语义特征，得到样本图像的图像分割结果；基于图像分割结果和预设图像分割结果的差异，确定训练损失，在训练损失满足预设条件时，获得图像分割模型。
图像分割方法装置以及模型训练

[发明专利]一种基于双支路特征提取的语义分割方法-CN202310270094.3在审
发明人：朱仲杰;刘婷娜;白永强 -专利权人：浙江万里学院
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双支路特征提取的语义分割方法，特点是构建训练集；设置训练参数，将待语义分割的图像输入至经过训练集训练后的语义分割模型中，得到待语义分割的图像的语义分割结果；其中语义分割模型包括特征提取模块、特征注意力融合模块、联合特征金字塔模块和解码模块；特征提取模块包括浅层空间特征提取网络和深层语义特征提取网络；深层语义特征提取网络包括依次连接的四个深度语义特征提取模块和一个深度卷积归一化模块；优点是不但能更好地平衡分割精度和计算成本之间的关系
一种基于支路特征提取语义分割方法

[发明专利]动作生成方法及装置、设备、介质-CN202211185775.1在审
发明人：黄星;郭益林;高远;申婷婷;宋丛礼;万鹏飞;卢海怡;杨林;徐智伟;张栋楠 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本公开提供一种动作生成方法及装置、设备、介质，该方法：通过第一网络提取待处理图像中目标对象的高层语义特征，高层语义特征用于表征待处理图像包含的抽象语义信息；通过第二网络对待处理图像和预先设置的目标动作信息进行处理，得到待处理图像中目标对象执行目标动作的低层语义特征，低层语义特征用于表征目标对象执行目标动作时视觉可见的特征；通过第一网络对低层语义特征与高层语义特征进行融合，生成目标图像，该目标图像表示目标对象执行目标动作的图像该方法有效融合高层语义特征和低层语义特征中的图像语义信息，在保证目标动作质量的情况下提高图像生成效率，保证图像生成过程的实时性。
动作生成方法装置设备介质

[发明专利]一种基于深度自编码器的未知攻击识别方法-CN201811439938.8有效
发明人：刘启和;陈宇;周世杰;廖永建 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于深度自编码器的未知攻击检测方案，通过对所有攻击类型进行一定的语义描述，语义描述基于外部文本数据进行标准化的语义文本提取，并进行自然语言处理形成语义特征描述向量，语义特征空间是所有特征的语义特征描述向量，最终通过攻击数据集训练到语义特征的深度自编码模型。自编码模型获得隐层输出，即训练集数据到语义特征的映射模型，新型攻击的数据特征通过自编码模型得到新型攻击的语义特征，并与语义特征空间进行比较，通过向量相似度的计算，得到新型攻击最接近的攻击类型从而达到预测新型攻击的目的
一种基于深度编码器未知攻击识别方法

[发明专利]语义分割方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202110725811.8在审
发明人：纪德益;王浩然 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本公开实施例所提供了一种语义分割方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待处理图像；采用语义分割模型，对待处理图像进行语义分割处理，得到待处理图像的语义分割结果；其中，语义分割模型是以参考语义模型输出的第一中间特征进行轮廓分解或增强处理的第一变换特征为参考，结合待训练的语义分割模型输出的第二中间特征进行轮廓分解或增强处理的第二变换特征训练得到的；第一中间特征和第二中间特征包括以下至少一组：第一纹理特征和第二纹理特征；第一语义特征和第二语义特征；第一变换特征和第二变换特征包括以下至少一组：第一轮廓特征和第二轮廓特征；第一增强特征和第二增强特征。
语义分割方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于希尔伯特-施密特独立性和度量学习的零样本学习方法-CN202011069204.2在审
发明人：许磊;殷俊 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于希尔伯特‑施密特独立性和度量学习的零样本学习方法，包括：提取训练样本的图像特征和对应类别的语义特征；根据训练样本的图像特征和对应类别的语义特征，构造训练样本的图像特征协方差矩阵、对应类别的语义特征协方差矩阵以及图像特征和对应类别的语义特征的互协方差矩阵并将其代入典型相关分析公式，以构建图像特征和语义特征的公共特征空间；将公共特征空间中的训练类别的图像特征和语义特征投影至马氏距离协方差矩阵，得到使训练类别的图像特征和训练类别的语义特征的关联性最大的马氏距离协方差矩阵；使用最近邻分类器，距离待测类别图像特征最近的待测类别语义特征所对应的类别，就是所预测的图像类别。
一种基于希尔伯特施密特独立性度量学习样本学习方法

[发明专利]基于预测进行特征传播的视频语义分割方法及装置-CN201910120021.X在审
发明人：鲁继文;周杰;朱文成;饶永铭 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-02-18 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预测进行特征传播的视频语义分割方法及装置，其中，该方法包括：根据浅层的神经网络预测视频帧的语义差异，获取视频帧中的多个关键帧和多个非关键帧；根据图片语义分割网络获取多个关键帧的高阶语义特征，根据高阶语义特征的时序性信息，预测多个非关键帧的高阶语义特征；对多个关键帧的高阶语义特征和多个非关键的高阶语义特征进行分类，并采样到预设大小，生成视频语义分割结果。该方法不需要对高阶和低阶特征做出假设，通过预测和微调得到视频语义分割，能够在保证视频分割准确度的前提下，降低算法的时间复杂度。
高阶语义特征视频语义关键帧预测非关键帧视频帧分割神经网络预测时间复杂度时序性信息低阶特征分割结果视频分割网络获取语义差异语义分割准确度采样浅层预设传播算法微调分类保证图片

[发明专利]一种图像语义分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210461550.8在审
发明人：周涛;李天鹏;庄林志;邵蒙悦;吴婕;王清如 -专利权人：济南博观智能科技有限公司
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像语义分割方法，应用于包含图像语义分割模型的电子设备，所述图像语义分割模型包括下采样模块、稀疏多层感知机模块，所述图像语义分割方法包括：获取原始图像，利用下采样模块提取原始图像的下采样特征图；对下采样特征图进行线性编码，得到线性编码特征图；利用稀疏多层感知机模块对线性编码特征图进行特征提取，得到输出特征；利用输出特征训练图像语义分割模型，并利用训练后的图像语义分割模型执行图像语义分割任务，本申请能够平衡图像语义分割的速度与精度，使得图像语义分割操作具有较快的速度与较高的精度。本申请还公开了一种图像语义分割装置、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。
一种图像语义分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]语义分割方法、语义分割模型的训练方法、装置及设备-CN202210386561.4在审
发明人：孙小飞;张勃;初祥祥 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种语义分割方法、语义分割模型的训练方法、装置及设备，属于计算机视觉技术领域，该方法包括：获取原始图像和语义分割模型，语义分割模型包括语义分类模型和融合注意力机制的特征提取模型；调用融合注意力机制的特征提取模型提取得到融合原始图像的空间位置分布的结构特征的目标特征图；将该目标特征图输入语义分类模型，基于语义分类模型输出的原始图像中各个像素点的语义类别，获取该原始图像的语义分割结果。该方法使得获取的目标特征图强化了与原始图像的空间位置分布相关的上下文信息融合，进而使得根据该目标特征图获取的语义分割结果的性能得到了提高。
语义分割方法模型训练装置设备

[发明专利]一种基于语义对齐的深度神经网络可解释方法-CN202210596265.7在审
发明人：孙洁 -专利权人：宁波工程学院
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于语义对齐的深度神经网络可解释方法，引入语义概念，通过隐层特征与语义概念的对齐，来对DNN模型的输出结果做出有语义价值的解释，同时对数据集导致的语义偏差做出纠正。该方法提出了一个语义对齐模块，可插入到现有的神经网络中。该模块的主要算法流程包括：步骤S1，隐层特征归一化，令隐层特征具有单位方差；步骤S2，隐层特征解耦，消除隐层空间特征之间的相关性；步骤S3，语义筛选，去除与语义集偏差较大的元素；步骤S4，语义对齐，令隐层特征落入到语义线性子空间，从而获得语义解释。本发明的有益效果在于，1）在不影响预测结果和性能的同时，提供了基于语义的解释；2）通过语义筛选避免了数据集导致的语义偏差问题。
一种基于语义对齐深度神经网络可解释方法

[发明专利]一种点云补全的方法、装置、设备及介质-CN202310790431.1在审
发明人：王金波;郭振华 -专利权人：天翼交通科技有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种点云补全的方法、装置、设备及可读介质，方法包括：计算传感器采集到的点云数据的第一高维语义特征，并计算第一高维语义特征的全局语义特征；计算点云数据聚类后点簇的特征，并计算点簇的特征的第二高维语义特征；将第二高维语义特征与全局语义特征进行拼接得到融合特征图；计算融合特征图的高维语义特征，对高维语义特征进行解码计算得到补全后的点云。
一种点云补全方法装置设备介质

[发明专利]模型训练方法以及相关产品-CN202210478030.8有效
发明人：刘子璐 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：模型训练方法包括：获取对象的对象信息和多媒体数据的属性信息；采用双塔特征提取模型对对象的对象信息进行特征提取处理，得到对象的底层语义特征和高层语义特征；并采用双塔特征提取模型对多媒体数据的属性信息进行特征提取处理，得到多媒体数据的底层语义特征和高层语义特征；采用交互增强模型对目标底层语义特征进行增强处理，得到目标增强特征；基于对象的高层语义特征与多媒体数据的高层语义特征之间的相似差异性，以及目标高层语义特征和目标增强特征之间的相似差异性，对交互增强模型及双塔特征提取模型进行同步训练。采用本申请，可以提升特征提取模型提取特征的准确性。
模型训练方法以及相关产品

[发明专利]基于多层语义监督式注意力模型的细粒度零样本分类方法-CN201811115665.1在审
发明人：冀中;于雪洁 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于多层语义监督式注意力模型的细粒度零样本分类方法，利用卷积神经网络提取在细粒度图像中所选定部位的局部视觉特征，利用类别的文本描述信息作为类别语义特征对细粒度图像的局部视觉特征的分类进行监督，为细粒度图像的局部视觉特征逐步赋予权重；用类别语义特征引导映射到隐空间局部视觉特征，得到多层语义监督注意力模型的损失函数；将细粒度图像的全局视觉特征与经过多层语义监督注意力模型赋予权重后的局部视觉特征结合，作为图像的新的视觉特征；将类别语义特征嵌入到新的视觉特征空间，将多层语义监督注意力网络输出的视觉特征与语义特征进行对齐，利用softmax函数进行分类。本发明可输入提取好的视觉特征和类别语义特征，输出图像的分类结果。
细粒度语义局部视觉视觉特征语义特征多层注意力模型图像监督样本分类权重卷积神经网络分类结果输出图像损失函数特征结合网络输出文本描述对齐分类映射赋予嵌入注意力全局

[发明专利]一种基于密度估计的人群计数方法及系统-CN202110865293.X有效
发明人：张世辉;李贺;李群鹏;赵维勃 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于密度估计的人群计数方法及系统，涉及图像处理领域，方法包括：利用第一尺度感知金字塔注意力层对低层语义特征图提取尺度感知信息特征，得到低层多尺度语义特征图；利用第二尺度感知金字塔注意力层对中层语义特征图提取尺度感知信息特征，得到中层多尺度语义特征图；利用第三尺度感知金字塔注意力层对高层语义特征图提取尺度感知信息特征，得到高层多尺度语义特征图；利用特征融合层对低层多尺度语义特征图、中层多尺度语义特征图和高层多尺度语义特征图进行融合，得到多层次多尺度的融合特征图；利用人群密度图估计层对多层次多尺度的融合特征图进行人群密度估计，得到估计的人群密度图。
一种基于密度估计人群计数方法系统