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公开(公告)号:CN119600164A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202311160890.8
申请日:2023-09-08
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开实施例提供了一种由电子设备执行的方法、电子设备和存储介质,涉及人工智能领域。该方法包括:获得视频中的帧图像和与所述帧图像对应的IMU数据;基于帧图像和IMU数据获得帧图像对应的相机位姿、稀疏地图和稠密地图,在帧图像是关键帧时,获得帧图像对应的相机位姿、稀疏地图和稠密地图包括:基于帧图像和IMU数据获得帧图像对应的相机位姿、三维路标点和IMU速度和偏差;基于包括帧图像的至少一个关键帧对应的相机位姿、三维路标点、IMU速度和偏差执行全局优化,稀疏地图是由优化后的三维路标点生成的;基于全局优化的结果、帧图像对应的深度图和帧图像经神经网络获得稠密地图。同时,由电子设备执行的上述方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号:CN118135083A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202211535932.7
申请日:2022-12-01
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T15/50 , G06T19/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本公开提供一种图像处理方法和模型训练方法及其装置。一种图像处理方法可包括:获取输入图像;利用图像处理模型预测所述输入图像对应的场景中的光源颜色信息以及与所述输入图像对应的全景图像;基于所述光源颜色信息和/或所述全景图像进行图像渲染,得到渲染图像。由电子设备执行的上述图像处理方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号:CN118096854A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202211512704.8
申请日:2022-11-25
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T7/593 , G06T3/4007
Abstract: 本发明关于一种深度估计方法、装置、电子设备及存储介质,所述深度估计方法包括:获取场景的飞行时间ToF图像、左图像和右图像;确定ToF图像中各ToF像素点的第一可靠度;根据所述第一可靠度确定是否基于左图像、右图像以及ToF图像来估计所述场景的深度图。由电子设备执行的上述深度估计方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号:CN110515513A
公开(公告)日:2019-11-29
申请号:CN201910807347.X
申请日:2014-10-08
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F3/0481 , G06F3/0484 , G06F3/0487
Abstract: 一种显示设备和使用所述显示设备的图像显示方法。在此公开的是一种利于对在一个划分的显示屏幕上分别示出不同特征的多个图像进行同时对比从而在屏幕上无缝显示图像的显示设备以及可通过使用所述设备执行的图像显示方法。所述显示设备包括:存储器,被配置为存储对象的多个不同类型的图像;输入装置,被配置为接收与同时显示不同类型的图像相关的命令的输入;以及显示装置,被配置为显示图像。当输入装置接收到命令时,显示装置将可显示对象的图像的屏幕划分成显示示出对象的一部分的第一图像的第一区域和显示示出对象的其他部分的第二图像的第二区域。
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公开(公告)号:CN104516627B
公开(公告)日:2019-09-24
申请号:CN201410525012.6
申请日:2014-10-08
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F3/0481 , G06F3/0484 , G06F3/0487
Abstract: 一种显示设备和使用所述显示设备的图像显示方法。在此公开的是一种利于对在一个划分的显示屏幕上分别示出不同特征的多个图像进行同时对比从而在屏幕上无缝显示图像的显示设备以及可通过使用所述设备执行的图像显示方法。所述显示设备包括:存储器,被配置为存储对象的多个不同类型的图像;输入装置,被配置为接收与同时显示不同类型的图像相关的命令的输入;以及显示装置,被配置为显示图像。当输入装置接收到命令时,显示装置将可显示对象的图像的屏幕划分成显示示出对象的一部分的第一图像的第一区域和显示示出对象的其他部分的第二图像的第二区域。
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公开(公告)号:CN109946611A
公开(公告)日:2019-06-28
申请号:CN201811423991.9
申请日:2018-11-27
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G01R31/367
Abstract: 一种处理器实现的电池状态估计方法,包括:在多个切换周期的每一个中确定多个电池的状态信息,并在切换周期的最后切换周期中输出电池的状态信息。该确定包括:针对每个切换周期,基于目标电池的电池模型和感测数据确定目标电池的状态信息,以及基于非目标电池的状态变化来确定非目标电池的状态信息。在多个切换周期的第一切换周期中设置的目标电池在多个切换周期的第二切换周期中被设置为非目标电池,并且在在多个切换周期的第一切换周期中的非目标电池被设置为第二切换周期中的目标电池。
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