-
公开(公告)号：CN104732225A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201310724552.2
申请日：2013-12-24
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明提供一种图像旋转处理方法，包括如下步骤：通过预设的训练样本训练得到用于四方向校正的分类模型和用于角度拟合的回归模型；对输入的图像通过所述分类模型进行校正；检测所述图像中包含的线段，判断所述图像包含的线段的数量是否大于预设阈值；若是，则通过统计图像中包含的线段的倾斜角度，确定图像的旋转角度；若否，则根据分类模型和所述回归模型，将所述图像采用基于编码学习的方法确定所述图像的旋转角度。本发明技术对图像的旋转处理速度较快。
-
公开(公告)号：CN118674798A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410684562.6
申请日：2024-05-30
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本申请公开了一种底层视觉任务处理方法、装置及电子设备，该方法包括获取待处理的图像；将待处理图像输入训练好的图像处理模型进行目标视觉任务处理；图像处理模型包括主网络及任务提示器；基于任务提示器获取目标视觉任务的任务提示信息；通过主网络根据获取的任务提示信息对待处理图像进行目标视觉任务处理，以输出处理后的重建图像。本申请的底层视觉任务处理方法，采用了基于主网络及任务提示器构建的图像处理模型，其中主网络用于底层视觉任务的处理，并通过任务提示器引导主网络进行相应的视觉任务处理；该模型具有很强的泛化能力和适用性，在面对大量各类型的视觉处理任务时都可以准确完成，从而提高最终的图像重建效果。
-
公开(公告)号：CN112183359B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011048615.3
申请日：2020-09-29
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Inventor： 乔宇
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本申请属于图像处理领域，提供了一种视频的暴力内容检测方法、装置及设备。该方法包括：获取待检测视频；对所述待检测视频进行人像检测，提取待检测视频的帧画面中的人像所在区域的图像；根据所提取的人像所在区域的图像，确定待检测视频中的人像所对应的光流；将所述人像所在区域的图像和所述光流输入到已训练的暴力检测模型中处理，输出暴力内容的检测结果。由于本申请仅需对待检测视频中的人像区域进行处理，通过暴力检测模型对人像区域和人像对应的光流进行计算，有利于减少冗余信息干扰，有利于提升对视频的暴力内容的检测精度。
-
公开(公告)号：CN111859023B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010531316.9
申请日：2020-06-11
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F16/75 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80
Abstract: 本申请属于图像处理领域，公开了一种视频分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质。所述视频分类方法包括获取待分类视频；将所述待分类视频输入到已训练的视频分类模型中处理，输出所述待分类视频的分类结果；其中，所述视频分类模型包括特征提取层和全连接层，所述特征提取层用于通过二维卷积提取空间特征信息，通过池化提取时间特征信息，以及融合所述空间特征信息和时间特征信息输出融合特征信息，所述全连接层用于对所述融合特征信息进行全连接处理，得到所述分类结果。本申请实施例相对于三维卷积核计算，通过池化获得待分类视频的时间维度的特征信息，所采用的二维卷积可以大大的减少卷积参数的计算，有利于降低视频分类的计算量。
-
公开(公告)号：CN113139096B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110505869.1
申请日：2021-05-10
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06V20/40 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种视频数据集标注方法及装置。该方法包括：根据设定的动作类别选择规则确定数据集标签，该数据集标签表征短时间的瞬时动作和循环动作类型；根据所述数据集标签筛选出匹配的待标注视频；将待标注视频上传至标注工具平台进行动作行为检测和标注，以确定动作行为类型标签以及对应的起始帧和结束帧位置。本发明对于动作行为的边界定义更加精确，并且标注效率和标注质量均有显著提高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112836755B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110162777.8
申请日：2021-02-05
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了基于深度学习的样本图像生成方法及其系统，方法包括：获取原始图像集合，原始图像集合包含多个类别的图像；对原始图像集合进行主题类别计算，获取各个类别的主题图像集合；对主题图像集合进行预处理；根据预处理后的主题图像集合构建各个类别的图像生成模型；对各个类别的图像生成模型进行联合训练学习，获取各个类别的生成图像集合；对生成图像集合进行图像校验。本发明针对现有的图像生成技术中，生成图像的精度无法满足实际需求的缺陷，提出了基于深度学习的样本图像生成方法及其系统，基于深度学习网络对图像进行自动化生成，能有效提高生成图像的精度，同时兼顾了生成图像的多样性和稳定性，具有较高的实用价值。
-
公开(公告)号：CN117786058A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311627552.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 上海人工智能创新中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/783 , G06V20/40 , G06V20/62 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本申请提供了一种多模态大模型知识迁移框架的构建方法、装置、电子设备及存储介质，涉及视频识别领域。其中，该方法包括：基于对原视频进行视觉增强获取外部视觉特征；基于将原视频输入到视觉语言大模型进行对话，提取文本特征，其中，文本特征为对原视频的文本描述；在分类网络中插入自适应模块，并将所述外部视觉特征与所述文本特征融合到分类网络的训练中，基于所述分类网络训练收敛后确定知识迁移框架。本申请解决了相关技术中在开放域数据上使用多模态大模型效果并不好的问题。
-
公开(公告)号：CN116935339A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210319883.7
申请日：2022-03-29
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06V20/56 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种跨域目标检测方法和装置。该方法包括：构建目标检测器，该目标检测器包括区域提取模块、源域分支和目标域分支，其中区域提取模块针对源域图像和类目标域图像生成对应的候选框，源域分支基于对应候选框的特征生成第一检测头，目标域分支基于对应候选框生成第二检测头，并且类目标域图像的内容和标注与源域图像相同，类目标域图像的风格与源域图像不同；以设定的损失函数为目标训练所述目标检测器，训练过程分别用源域数据和类目标域数据联合训练所述源域分支和所述目标域分支。本发明针对域差异设计双流结构的网络模型，具有独特性，能够以无需标注的方式将网络模型迁移到新的测试场景，实现有效的跨域目标检测。
-
公开(公告)号：CN116796029A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210271286.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06F16/75
Abstract: 本发明公开了一种视频数据的采样方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待采样视频；根据预设窗口长度生成当前滑动窗口，根据当前滑动窗口对待采样视频进行数据采样；当满足采样条件时，确定当前滑动窗口所对应数据帧的数据类型，根据各数据帧的数据类型进行相应的窗口滑动，得到下一滑动窗口，并进行数据采样，其中，各数据类型中存在头部类时，窗口滑动的步长为第一当前滑动步长，各数据类型中不存在头部类时，窗口滑动的步长为第二当前滑动步长，第一当前滑动步长大于所述第二当前滑动步长；将下一滑动窗口作为新的当前滑动窗口并在满足采样条件时返回执行数据帧的数据类型的确定步骤。解决了视频中长尾问题和数据分布不均的问题。
-
公开(公告)号：CN116778369A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210220367.9
申请日：2022-03-08
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 深圳市博铭维技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种管道异常时间定位方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取待检测管道视频每帧图像的置信度，其中，所述置信度包括：正常置信度和16种缺陷的置信度；根据所述每帧图像的置信度确定至少一个异常区间，其中，所述异常区间由第一数量的连续异常帧图像组成；根据每个异常区间中每帧图像的16种缺陷的置信度确定每个异常区间对应的目标缺陷集合；根据每个异常区间对应的目标缺陷集合确定目标缺陷对应的目标时间信息。本发明实施例采用渐进式弱监督时间定位方法，通过缺陷分类‑分割的引导，有效定位时间区间，实现更可靠地在异常区间内找异常分类。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
196
records
(took 0.049 seconds)
