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公开(公告)号：CN107797549A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710346796.X
申请日：2017-05-17
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G05D1/02 , B60R16/023
CPC classification number: G06K9/00791 , G01C21/26 , G01S19/42 , G05D1/0246 , G06K9/2027 , H04N5/2351 , H04N5/2355 , H04N5/238 , G05D1/0231 , B60R16/0231 , G05D1/0212 , G05D1/0274 , G05D1/0278 , G05D2201/0213
Abstract: 本发明提供一种用于控制自主车辆的视觉传感器的方法和设备。提供一种用于控制视觉传感器的方法和设备。所述设备和对应方法被配置为：预测主车辆的行驶路径上的预期点，其中，大于或等于阈值的照度变化被预期为发生于所述预期点；确定主车辆是否位于阈值距离内。所述设备和对应方法还被配置为：响应于主车辆位于阈值距离内，基于预期的照度变化，控制主车辆中的视觉传感器。
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公开(公告)号：CN103543851A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310288732.0
申请日：2013-07-10
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F3/0354
Abstract: 本发明提供了一种利用笔输入设备的输入方法和装置。在实施例中，接收笔输入设备的状态信息，基于所接收的状态信息，产生笔输入设备和终端之间的接触点的接触信息。基于接触信息，改变笔输入的表达效果，例如线条粗细、密度和纹理。这种利用笔输入设备的输入方法和电子设备可以简单方便地改变基于笔的输入的表达效果。在其他实施例中，根据实际接触点确定接触信息，且表达效果根据接触信息或者由实际接触信息得到的笔状态信息而改变。
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公开(公告)号：CN119648825A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411639182.7
申请日：2024-11-15
Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T11/00 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 提供一种图像生成、模型训练方法及装置、存储介质、计算装置。该图像生成方法包括：获取输入图像的特征图；将所述特征图与坐标图进行拼接，得到拼接结果，其中，所述坐标图用于提供所述特征图中的特征点的位置信息；基于所述拼接结果，利用机器学习模型预测所述特征图中的噪声；基于预测的噪声对所述特征图进行去噪，得到去噪特征图；以及基于所述去噪特征图生成目标图像，从而通过灵活地为特征图提供坐标信息来生成分辨率和高宽比不受限制的可变尺寸图像，提高了生成的可变尺寸图像的效果。
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公开(公告)号：CN119648528A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411638893.2
申请日：2024-11-15
Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06T5/60
Abstract: 本公开提供了一种用于图像超分辨率的图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及存储介质。所述图像处理方法包括：通过对低分辨率的含噪声的第一空域图像进行多级小波变换处理，获得第一多级小波频谱图；通过对第一多级小波频谱图进行分块处理，获得包括加噪低频分量和加噪高频分量的多个加噪数据块；通过对所述多个加噪数据块进行去噪处理，获得包括去噪低频分量和去噪高频分量的多个去噪数据块；通过对多个去噪数据块进行逆分块处理，获得第二多级小波频谱图；通过对第二多级小波频谱图进行逆多级小波变换处理，获得高分辨率的第二空域图像。
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公开(公告)号：CN119313900A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411365003.5
申请日：2024-09-27
Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 , 三星电子株式会社 , 西安交通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了点云数据的语义分割方法、语义分割装置及电子设备。所述语义分割方法包括：针对基于输入的点云数据转换得到的体素进行处理，得到初始特征；通过对初始特征进行预设次数的下采样处理，得到下采样特征；从下采样特征提取全局特征，并对全局特征和鸟瞰图特征进行融合，得到融合特征，其中，鸟瞰图特征从全局特征转换得到；通过结合预设次数的下采样处理的结果，对融合特征进行预设次数的上采样处理，得到上采样特征；基于上采样特征进行语义标签预测，从而得到语义分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295762A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411358546.4
申请日：2024-09-27
Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种关键点检测方法和关键点检测装置，其中，所述关键点检测方法包括：获取待检测图像中的目标对象的关键点的初步检测结果和第一方差信息，其中，所述初步检测结果包括关键点的位置信息；基于所述第一方差信息对所述初步检测结果进行关键点校验；基于所述关键点校验的结果，确定所述目标对象的检测结果。
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公开(公告)号：CN111091037B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN201910715664.9
申请日：2019-08-05
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种用于确定驾驶信息的方法和设备。所述设备从驾驶图像生成与将被检测的目标对象对应的概率图；从自驾驶图像检测的目标对象的候选区域提取多个代表性点；基于概率图提取所述多个代表性点中的一些代表性点；基于提取的一些代表性点计算目标对象的候选区域的置信度值；以及基于置信度值确定车辆的驾驶信息。
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公开(公告)号：CN111126592B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN201911029917.3
申请日：2019-10-25
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/084 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 提供了输出预测结果、生成神经网络的方法及装置和存储介质。根据示例实施例的生成第二神经网络模型的方法包括：将未标记的输入数据输入到第一神经网络模型；基于第一神经网络模型获得对应于未标记的输入数据的预测结果；基于第一神经网络模型的预测结果和预测结果的分布程度生成第二神经网络模型。
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