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公开(公告)号：CN120014307A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202311527401.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本公开实施例提供了一种由电子设备执行的方法、对应的电子设备及存储介质，涉及计算机视觉和人工智能等领域。该方法包括：获取待处理图像对，所述图像对中的每个图像包括颜色图像和该颜色图像对应的深度图像；使用人工智能AI网络，获取所述图像对中像素的运动嵌入特征和非遮挡类别标签嵌入特征，基于所述运动嵌入特征和非遮挡类别标签嵌入特征，获得所述图像对对应的场景流。基于本公开提供的方案，可有效提供场景流估计的准确性，更好的满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN119645218A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202311195870.4
申请日：2023-09-15
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开关于一种用于视线跟踪的方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取反光点信息，其中，所述反光点信息基于事件相机捕获光源发出的光经过角膜球表面反射的反光点信号而获得；基于所述反光点信息估计角膜球中心点位置和眼球旋转中心点位置；根据所述角膜球中心点位置和所述眼球旋转中心点位置确定三维视线相关信息。
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公开(公告)号：CN110047101B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN201810036473.5
申请日：2018-01-15
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种物体姿态估计方法、获得稠密深度图像的方法、相应装置。所述物体姿态估计方法，包括：获取待估计物体对应的二维(2D)图像；提取待估计物体对应的2D图像的全局视觉特征和/或局部几何特征；根据提取的所述全局视觉特征和/或局部几何特征，对所述待估计物体进行三维(3D)姿态估计。
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公开(公告)号：CN114332214B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202011050187.8
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请提供了物体姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，该物体姿态估计方法，包括：根据物体的颜色图像和深度图像，确定所述深度图像的可靠性；当深度图像可靠时，基于三维关键点进行物体的姿态估计；当深度图像不可靠时，基于二维关键点进行物体的姿态估计。基于本申请提供的方法，能够有效提高物体姿态估计结果的准确性。
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公开(公告)号：CN110853073B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN201810829677.4
申请日：2018-07-25
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种确定关注点的方法、装置、设备、系统及信息处理方法，属于信息处理技术领域。该确定关注点的方法包括：获取场景的至少两幅图像；基于至少两幅图像，确定图像中的对象在场景中的关注点。本申请实施例的方案，无需对象佩戴任何设备，即可确定对象在真实场景中的关注点，该方案能够适用于无需对象配合佩戴使用额外设备的实际应用场景，能够为对象提供更自然的交互方式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111191492B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN201811359461.2
申请日：2018-11-15
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V20/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供一种信息估计方法，包括获取第一图像；以及利用神经网络对所述第一图像中的对象进行姿态和/或关键点估计。本公开还提供一种模型检索方法，包括获取图像，以及根据所述图像进行模型检索，获得与所述图像中的对象匹配的目标模型。本公开还提供一种模型对准方法，包括获取第一图像；以及将所述第一图像中的对象与目标模型。
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公开(公告)号：CN118135151A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211542904.8
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种图像处理方法及其电子设备。扩展现实XR系统包括滚动快门RS相机和全局快门GS相机，所述方法包括：基于XR系统对应的第一运动矩阵和XR系统坐标系到RS相机坐标系的转换系数，获得第二运动矩阵，其中，第二运动矩阵是针对与RS相机捕捉的RS彩色图像的第一扫描线的时间戳相应的GS相机捕捉的GS深度图像的时间戳的运动矩阵；基于第二运动矩阵，将当前帧RS彩色图像投影到GS彩色图像坐标系，获得当前帧GS彩色图像。
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公开(公告)号：CN111209770B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN201811389001.4
申请日：2018-11-21
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V20/56 , G06V10/70 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 提供了一种车道线识别方法及装置。该车道线识别方法包括：获取道路的第一图像和第二图像；根据获取的第一图像或第二图像生成车道线，并获取第一图像和第二图像之间的匹配代价信息；根据匹配代价信息获取车道线的深度；根据生成的车道线和获取的车道线的深度，得到3D车道线。
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公开(公告)号：CN108073936B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN201611025103.9
申请日：2016-11-15
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V10/62 , G06V10/25 , G06V10/766
Abstract: 本发明提供了目标跟踪方法、装置及设备，所述方法包括：获取当前帧中目标的候选区域；对获取的候选区域进行特征回归得到终选区域。利用本发明实施例，即使当前帧中的目标被干扰，例如目标被遮挡、目标发生形变或一定程度的旋转、或者目标之外的背景噪声较大，也可以对当前帧中目标的多个候选区域的信息进行特征回归，根据回归得到的候选区域的综合回归后的信息，确定出目标的终选区域；相比于传统的对单个候选区域或者单个在先的目标所在区域的信息进行回归，可以提升跟踪目标所在区域的鲁棒性、抗干扰性和稳定性，大大降低了跟踪时偏离目标所在区域的几率，提升了跟踪目标所在区域的精度；从而可以提升目标的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN117541821A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210910093.6
申请日：2022-07-29
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请关于一种目标跟踪方法和装置，所述目标跟踪方法包括：对短时滤波器和长时滤波器进行融合，得到混合滤波器，其中，所述短时滤波器是基于视频序列中的当前帧图像预测而得到的，所述长时滤波器是前一次得到的长时滤波器或者是基于目标模板特征池对前一次得到的长时滤波器进行优化而得到的；基于所述混合滤波器，对所述当前帧图像进行目标跟踪。
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