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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111223136B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202010006265.8
申请日：2020-01-03
Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T7/50 , G06T7/73 , G06N3/0464
Abstract: 提供一种稀疏2D点集的深度特征提取方法及装置。稀疏2D点集的深度特征提取方法包括：根据输入的稀疏2D点集数据，生成所述稀疏2D点集数据的具有空间层次的包括关键点集和局部点集的点集结构数据；分别对关键点集和局部点集进行关系特征编码，得到关键点集的关系特征编码和局部点集的关系特征编码；根据关键点集的关系特征编码和/或局部点集的关系特征编码分别提取所述输入的稀疏2D点集数据的全局特征和/或局部特征，从而实现了稀疏点集深度网络特征的完整准确提取。此外，对稀疏2D点集进行深度特征提取得到的全局特征和/或局部特征可以用于估计预设对象的6自由度位姿，还可以用于对输入的稀疏2D点集数据进行分割。
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公开(公告)号：CN114840456B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210626146.1
申请日：2022-06-02
Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种存储设备的带外管理方法、基板管理控制器和存储设备。所述带外管理方法包括：通过基板管理控制器与存储设备的微控制单元进行通信，以获取存储设备的产品信息和存储设备的状态信息中的至少一种信息；基于所述至少一种信息，通过基板管理控制器对存储设备进行操作。
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公开(公告)号：CN111223136A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010006265.8
申请日：2020-01-03
Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种稀疏2D点集的深度特征提取方法及装置。稀疏2D点集的深度特征提取方法包括：根据输入的稀疏2D点集数据，生成所述稀疏2D点集数据的具有空间层次的包括关键点集和局部点集的点集结构数据；分别对关键点集和局部点集进行关系特征编码，得到关键点集的关系特征编码和局部点集的关系特征编码；根据关键点集的关系特征编码和/或局部点集的关系特征编码分别提取所述输入的稀疏2D点集数据的全局特征和/或局部特征，从而实现了稀疏点集深度网络特征的完整准确提取。此外，对稀疏2D点集进行深度特征提取得到的全局特征和/或局部特征可以用于估计预设对象的6自由度位姿，还可以用于对输入的稀疏2D点集数据进行分割。
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公开(公告)号：CN110503686A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910698047.2
申请日：2019-07-31
Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T7/73
Abstract: 提供了一种基于深度学习的物体位姿估计方法及电子设备，其中，物体位姿估计方法包括：分别从与事件流对应的图像帧序列和与图像帧序列对应的位姿序列，提取特征向量序列和位姿向量序列；基于特征向量序列和位姿向量序列，训练用于位姿估计的神经网络模型；利用训练的神经网络模型进行物体位姿估计。根据本公开，可基于与事件流对应的图像帧序列和与图像帧序列对应的位姿序列进行物体位姿估计，可提高效率。
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公开(公告)号：CN114840456A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210626146.1
申请日：2022-06-02
Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种存储设备的带外管理方法、基板管理控制器和存储设备。所述带外管理方法包括：通过基板管理控制器与存储设备的微控制单元进行通信，以获取存储设备的产品信息和存储设备的状态信息中的至少一种信息；基于所述至少一种信息，通过基板管理控制器对存储设备进行操作。
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