相册视频生成方法、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112035685B

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202010826809.5

    申请日:2020-08-17

    Abstract: 本发明实施例涉及视频制作领域,特别涉及相册视频生成方法、电子设备和存储介质。本发明实施例使用聚类算法对素材集中的素材的人脸特征聚类,获取聚类结果,其中,聚类结果包括多个类别的人物簇;从所述聚类结果中获取第一类别的人物簇;根据所述多个类别的人物簇对应的人物与所述第一类别人物簇对应的人物的关联度筛选素材,得到关联度满足预设门限的素材;根据所述筛选得到的素材生成相册视频。本发明的实施方式无需用户进行手动筛选素材等繁琐操作,节约用户时间,解决了无法自动化和批量化的进行相册视频生成、不适用于实际生产环境的问题,能够按照素材中出现的人物的关联度来筛选素材,使生成的相册视频更贴近用户的实际需求。

    烟火检测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118799546A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202311595729.3

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种烟火检测方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取第一视频帧图像;基于第一视频帧图像进行烟火检测,得到第一视频帧图像中烟火的初始置信度和检测框坐标;基于检测框坐标,对第一视频帧图像进行烟火区域裁剪,得到目标区域图像;基于目标区域图像进行特征相似度计算,得到特征相似度;基于初始置信度和特征相似度,确定烟火检测结果。本发明实施例提供的烟火检测方法,基于特征相似度,可以实现对初期烟火检测结果中得到的初始置信度进行修正,进而确定烟火检测结果,提高烟火检测的准确度,同时,无需复杂算法对烟火检测过程进行计算,节省运行成本,从而提高算法性能,提高烟火检测效率。

    模型训练及图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116958721A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202210854245.5

    申请日:2022-07-14

    Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。其中,所述模型训练方法包括:获取至少一个第一样本图像;利用所述至少一个第一样本图像和孪生网络,对第一模型进行训练,所述第一模型包含第一层和第二层,所述第一层用于提取图像的特征,所述第二层用于整合提取的图像特征,所述第一模型用于对待分类图像进行特征提取,以利用提取的特征对所述待分类图像进行分类。本申请提供的方案,模型训练过程中,通过投影层对特征提取层提取的目标特征进行整合,能够减少无关因素对目标特征的影响,使得所提取的目标特征更准确,这样,在利用训练后的模型对图像进行目标特征提取,以进行图像分类时,提高了分类的准确率。

    视频剪辑方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111294524A

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN202010110983.X

    申请日:2020-02-24

    Abstract: 本发明实施例涉及计算机领域,公开了一种视频剪辑方法、装置、电子设备及存储介质,视频剪辑方法包括:采用目标检测算法检测视频中的视频帧,得到所述视频帧中的人体区域;其中,所述目标检测算法基于人体目标特征数据预先训练得到;获取所述人体区域内的运动矢量,并根据所述运动矢量确定所述视频帧中的人体是否存在运动;若存在运动,则输出所述视频帧;根据预设的跳帧步长确定下一待检测的视频帧并进行检测,当所述视频中剩余的视频帧的帧数小于所述跳帧步长时,合成所有输出的视频帧以形成剪辑后的视频。本发明有利于快速且准确地提取出包含有人体运动的视频帧。

    神经网络轻量化方法、装置、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN119089962A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411094400.3

    申请日:2024-08-09

    Abstract: 本发明提供一种神经网络轻量化方法、装置、设备、介质及产品,方法包括:确定转移难度系数的第一预设取值区间、量化裁剪范围的第二预设取值区间和量化位宽的第三预设取值区间;基于第一预设取值区间、第二预设取值区间和第三预设取值区间,构建搜索空间;在搜索空间中,确定各网络层的最优参数组合;基于各网络层的最优参数组合,对待量化模型进行逐层量化,得到量化后的模型。本发明提供的神经网络轻量化方法,综合考虑多种因素来构建搜索空间,使轻量化方法更加普适,适用于不同类型的网络结构,也能保证量化后模型可以保持精度,进一步选择各网络层的最优参数组合来实现模型轻量化,可以在保持精度的前提下,减少计算资源消耗并加快处理速度。

    一种信息确定方法、装置、设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN116958848A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202211484049.X

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本申请实施例公开了一种信息确定方法,该方法包括:获取待训练视频;其中,待训练视频包括多个图像;对待训练视频中的图像内容进行分析,得到第一图像特征和第二图像特征;其中,第一图像特征表征待训练视频的美学特征;第二图像特征表征待训练视频中目标对象的轨迹;对待训练视频中的图像质量进行分析,得到第三图像特征;其中,第三图像特征表征待训练视频的图像质量;基于第一图像特征、第二图像特征和第三图像特征对初始热度值预测模型进行模型训练,得到目标热度值预测模型;获取待处理视频,并采用目标热度值预测模型对待处理视频进行处理,得到待处理视频的目标热度值。本申请实施例还公开了一种信息确定装置、设备和计算机可读存储介质。

    视频目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112561956A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011345651.6

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域,公开了一种视频目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质。本发明中,方法包括:将目标参照图和跟踪视频帧输入特征提取网络得到第一图像特征及第二图像特征;将所述第一图像特征和所述第二图像特征输入回归特征提取网络中,得到第一回归特征和第二回归特征;将所述第一回归特征和第二回归特征输入回归子网络中,获取所述回归子网络输出的所述跟踪视频帧的包围盒信息。通过上述技术手段,在视频跟踪中,仅通过回归特征提取网络确定图像的位置,提高视频跟踪的精确度与鲁棒性。

    相册视频生成方法、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112035685A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202010826809.5

    申请日:2020-08-17

    Abstract: 本发明实施例涉及视频制作领域,特别涉及相册视频生成方法、电子设备和存储介质。本发明实施例使用聚类算法对素材集中的素材的人脸特征聚类,获取聚类结果,其中,聚类结果包括多个类别的人物簇;从所述聚类结果中获取第一类别的人物簇;根据所述多个类别的人物簇对应的人物与所述第一类别人物簇对应的人物的关联度筛选素材,得到关联度满足预设门限的素材;根据所述筛选得到的素材生成相册视频。本发明的实施方式无需用户进行手动筛选素材等繁琐操作,节约用户时间,解决了无法自动化和批量化的进行相册视频生成、不适用于实际生产环境的问题,能够按照素材中出现的人物的关联度来筛选素材,使生成的相册视频更贴近用户的实际需求。

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