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公开(公告)号：CN113129353A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010046284.3
申请日：2020-01-16
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种深度估计方法和装置，所述深度估计方法包括：获取图像，其中，所述图像的像素具有多个子像素；基于所述图像来获取多个子图像，其中，所述子图像的像素为所述子像素；获取子图像之间的视差；以及基于子图像之间的视差来获取所述图像的深度。
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公开(公告)号：CN119625468A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202311183119.2
申请日：2023-09-13
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法，包括：获得第一数据的第一BEV特征；获得第二数据的第二BEV特征；基于所述第一BEV特征和所述第二BEV特征，通过自注意力网络，得到所述第一数据的第三BEV特征和所述第二数据的第四BEV特征；以及对所述第三BEV特征和所述第四BEV特征进行融合处理，得到融合特征，其中，所述第一数据和所述第二数据为不同传感器采集的数据。可以提高融合性能。本公开提供的实施例中的相关步骤可以通过AI模型来实现。可以通过非易失性存储器、易失性存储器和处理器来执行与AI相关联的功能。
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公开(公告)号：CN118366069A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310084221.0
申请日：2023-01-18
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V20/40 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供一种图像处理方法及其装置。所述图像处理方法包括：对获取的图像进行特征提取得到所述图像的图像特征；基于所述图像特征生成所述图像的深度感知特征；基于所述深度感知特征与深度感知表示，得到所述图像的分割结果，其中，所述深度感知表示包括用于预测所述图像的分割结果的深度信息和表观信息。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：CN108073876A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201611025410.7
申请日：2016-11-14
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
CPC classification number: G06K9/00228 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T2207/20081 , G06T2207/30201
Abstract: 本发明提供一种面部解析设备和面部解析方法。根据本发明的面部解析方法，包括：将待测样本输入到残差网络模块；使用训练好的残差网络模块对待测样本进行处理，其中，所述残差网络模块包括沿着从输入到输出方向排列的多个顺序结合的残差块，将所述多个顺序结合的残差块中的预定的第N个残差块的输出发送到残差反卷积网络模块；使用训练好的残差反卷积网络模块处理所述第N个残差块的输出，以得到分类图，其中，残差反卷积网络模块包括多个顺序结合的残差反卷积块，所述多个残差反卷积块分别与所述多个残差块中的第一个到第N个残差块对应。采用本发明的面部解析方法，能够提升人脸解析的性能，同时该方法模型尺寸大幅度减小。
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公开(公告)号：CN109784353B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN201711124245.5
申请日：2017-11-14
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请涉及一种计算机实施的将无向图进行匹配的方法，包括：接收第一无向图和第二无向图；获得分别与第一无向图和第二无向图对应的第一点阵和第二点阵；以及对第一点阵和第二点阵进行匹配。通过所述通信方法，可以将无向图的匹配问题转化为点阵之间的匹配问题，从而降低求解的复杂度，并提高匹配的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118057477A
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202211449589.4
申请日：2022-11-18
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视频处理方法、电子设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取视频的视频特征；视频包括至少两个视频帧；使用神经网络，基于视频特征确定视频的目标物体表示；基于目标物体表示确定视频的全景分割结果。本申请的实施通过片段级的目标物体表示预测视频的全景分割结果，可以有效简化网络结构，提升分割精度和鲁棒性。同时，由电子设备执行的上述视频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：CN113129332A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010044865.3
申请日：2020-01-16
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种执行目标对象跟踪的方法和装置，所述方法包括：获取图像中的目标对象区域图像的第一深度特征和搜索区域图像的第二深度特征；根据第一深度特征与第二深度特征获得全局响应图，并根据全局响应图获得第一阶段目标对象包围框预测结果；根据第一阶段目标对象包围框预测结果对第二深度特征进行更新；基于第一深度特征获得多个局部特征块，根据所述多个局部特征块与更新后的第二深度特征获得局部响应图，并根据局部响应图获得第二阶段目标对象包围框预测结果。
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公开(公告)号：CN109784353A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711124245.5
申请日：2017-11-14
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请涉及一种计算机实施的将无向图进行匹配的方法，包括：接收第一无向图和第二无向图；获得分别与第一无向图和第二无向图对应的第一点阵和第二点阵；以及对第一点阵和第二点阵进行匹配。通过所述通信方法，可以将无向图的匹配问题转化为点阵之间的匹配问题，从而降低求解的复杂度，并提高匹配的精度。
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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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公开(公告)号：CN114693985A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011457838.5
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/11
Abstract: 提供了一种用于图像分割的优化装置和方法以及预测装置和方法。所述预测方法包括：获取输入图像中的像素属于多种预设类别中的每种类别的概率；基于像素属于与多类别区域对应的类别的概率与预定阈值的比较结果，确定像素的类别是与所述多类别区域对应的类别或者是根据像素属于多种预设类别中的每种类别的概率而确定的类别。同时，可以使用人工智能模型来执行由上述用于图像分割的优化/预测装置执行的用于图像分割的优化/预测方法。
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