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公开(公告)号：CN114255257B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202010946949.6
申请日：2020-09-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。方法包括：将待处理的当前视频帧输入第一神经网络，得到当前视频帧的分类概率；其中，分类概率为当前视频帧中包含目标的概率；响应于分类概率小于或等于第一阈值，将当前视频帧输入第二神经网络，得到当前视频帧的特征向量；不同视频帧的特征向量之间的距离用于表征不同视频帧之间的相似度；响应于当前视频帧的特征向量与指定向量之间的距离小于第二阈值，确定当前视频帧中包括目标，并在下一个视频帧中继续跟踪目标；其中，指定向量为多个前景图像的特征向量的平均值。本公开能够提升目标跟踪过程中分类的准确性，进而能够避免误跟踪或者漏跟踪的情况出现。
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公开(公告)号：CN112767489B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110125682.9
申请日：2021-01-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开公开了一种三维位姿确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法为：获取包括目标建筑物的图像；将图像输入关键点检测模型，获得各个角点的二维坐标；根据各个角点在世界三维坐标系下的初始三维坐标以及各个角点的二维坐标，确定初始姿态参数；根据初始姿态参数和各个角点在世界坐标系下的第一三维坐标，确定第一三维坐标对应的相机三维坐标系下的第二三维坐标，并根据第二三维坐标和图像二维坐标系与相机三维坐标系的投影对应关系，确定各个角点的预测二维坐标；根据各个角点的预测二维坐标与各个角点的二维坐标的比对结果，确定优化姿态参数，并根据优化姿态参数确定目标建筑物的三维位姿。本公开提高了三维位姿检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN113743169B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202010479621.8
申请日：2020-05-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V40/10
Abstract: 本公开关于一种手掌平面检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，能够提高手掌平面检测的效率。具体方案包括：手掌平面检测装置获取目标图片，目标图片中包括手部；确定目标图片中的手部的第一边界框；采用手部关键点识别模型对第一边界框内的手掌进行关键点识别，得到手掌的N个预设位置的关键点，N个预设位置的关键点至少包括：食指、中指和小拇指的指根关键点、手掌底部中心的关键点；根据N个预设位置的关键点，确定第一矩形包围框，第一矩形包围框围成的区域用于表征手掌；根据第一矩形包围框，确定目标手掌平面。
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公开(公告)号：CN110751223A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911023586.2
申请日：2019-10-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Inventor： 刘裕峰
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像匹配方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：分别生成两个待匹配图像的描述子矩阵；计算两个待匹配图像的描述子矩阵的相似度矩阵；将相似度矩阵输入至预先训练完成的神经网络模型，得到两个待匹配图像的匹配概率矩阵；该匹配概率矩阵为：以分属于两个待匹配图像的每两个像素点的匹配概率为元素的矩阵；基于匹配概率矩阵，确定两个待匹配图像的图像匹配结果。本公开实施例提供的方案，可以提高对图像进行匹配处理的成功概率，尤其对于纹理重复较多或者纹理较弱的图像来说，也可实现有效的图像匹配。
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公开(公告)号：CN110414402A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910661429.8
申请日：2019-07-22
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种手势数据标注方法、装置、电子设备及存储介质，解决了手势数据标注准确度低的问题，该方法包括：采用手势检测模型对基于切割同一样本手势图像获得的切割手势图像集合进行检测，得到相应的手势包围框，以及各个手势包围框包含的各个内角关键点，针对表征同一相对位置的各个第一内角关键点集合，将离心距离最远的N个内角关键点删除，基于各个第二内角关键点集合中各个内角关键点的距离集合，确定各个第二内角关键点集合在样本手势图像中新的坐标位置，并基于各个新的坐标位置，重新标注样本手势图像中的手势数据。基于各个第二内角关键点集合新的坐标位置，重新标注样本手势图像中的手势数据，降低人工标注手势数据的不稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114065928B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202010750439.1
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种虚拟数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：选取预先构建的虚拟建筑物模型，虚拟建筑物模型由多个建筑物平面构成，每个建筑物平面设置有相应的建筑物标签；对虚拟建筑物模型进行多视角采样，获得虚拟建筑物模型的多个视角图像，每个视角图像中包括至少一个建筑物视角平面，每个建筑物视角平面为其对应的建筑物平面在视角图像所对应视角下的视图；对每个视角图像中的每个建筑物视角平面及该建筑物视角平面对应的建筑物标签进行增强处理，获得每个建筑物视角平面对应的训练平面及训练标签；将训练平面及训练标签作为用于神经网络训练的虚拟数据。应用本公开提供的方法，能够有效提升神经网络的训练数据的质量。
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公开(公告)号：CN110942007B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN201911148790.7
申请日：2019-11-21
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 作相对简单，便于提高效率。本公开关于手部骨骼参数确定方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：根据目标手型的二维图像，预测目标手型中节点在二维图像中的二维坐标；构建初始手型中手掌上节点的三维坐标、第一旋转矩阵、平移向量、目标手型中手掌上节点的三维坐标之间的第一关联关系；基于以第一关联关系表达的目标手掌上节点在二维图像中的二维坐标，以及预测的目标手型中手掌上节点在二维图像中的二维坐标，确定第一旋转矩阵和平移向量。根据本公开的实施例确定手部骨(56)对比文件邹北骥 等.适用于单目视频的无标记三维人体运动跟踪《.计算机辅助设计与图形学学报》.2008,(第08期),第1047-1055页.殷磊 等.虚拟现实环境下虚拟手控制技术研究《.系统仿真学报》.2009,(第02期),第448-451、456页.张迪.基于运动捕捉数据的三维人体运动合成《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2016,第2016年卷(第1期),第I138-903页.杨道谈.基于Kinect的实时运动重定向技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2015,第2015年卷(第10期),第I138-477页.敖琳.基于Kinect骨骼信息的人体动作识别与行为分析《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2019,第2019年卷(第1期),第I138-4512页.Xiong Zhang 等.End-to-End Hand MeshRecovery From a Monocular RGB Image.《arXiv》.2019,第1-11页.Y. Hamada 等.Hand shape estimationusing image transition network.《Proceedings Workshop on Human Motion》.2002,第161-166页.Jan-Cheng Lin 等.3D hand posturetracking with depth gradient estimationon a RGB-D camera《.2013 IEEEInternational Symposium on ConsumerElectronics (ISCE)》.2013,第109-110页.Keisuke Kitano 等.Estimation of jointcenter and measurement of finger motionby inertial sensors《.2016 38th AnnualInternational Conference of the IEEEEngineering in Medicine and BiologySociety (EMBC)》.2016,第5668-5671页.
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公开(公告)号：CN110930482B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201911113853.5
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于人手骨骼参数的确定方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：采集目标手型；确定目标手型中每个手指上的第j代子节点在世界坐标系中的坐标C#ij；根据旋转后的目标手型中第j代子节点在局部坐标系CS'ij中的坐标C'ij和坐标C#ij的关联关系，计算局部坐标系CS'ij相对于局部坐标系CS'i(j‑1)在人手骨骼中的旋转矩阵R'ij。根据本公开的实施例，对于需要确定旋转矩阵的目标手型，无需人工绘制目标手型，而是可以直接采用本实施例构建坐标Cij和坐标C'ij的关联关系，并根据该关联关系自动确定出目标手型中每个节点相对于其父节点的旋转矩阵，有利于减少在确定旋转矩阵的过程中人工的参与，以便降低成本和耗时。
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公开(公告)号：CN110796096B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201911047039.8
申请日：2019-10-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本公开关于一种手势识别模型的训练方法、装置、设备及介质，用以解决相关技术中手势识别准确度低，影响用户体验的问题。本公开的手势识别模型的训练方法，包括：从预先获取的包含手势的图片样本中通过标注获得手势关键点数据、手部数据和背景数据；利用所述手势关键点数据和对初始手势识别模型进行训练，得到用于识别手势关键点的主干网络，所述初始手势识别模型包括编码器网络和解码器网络；从所述主干网络中提取出所述编码器网络，利用所述手部数据和所述背景数据对所述编码器网络进行二次训练，得到手势识别模型，所述二次训练包括多分类训练、包围框回归训练和二分类训练。
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公开(公告)号：CN114255257A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010946949.6
申请日：2020-09-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T7/20
Abstract: 本公开关于一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。方法包括：将待处理的当前视频帧输入第一神经网络，得到当前视频帧的分类概率；其中，分类概率为当前视频帧中包含目标的概率；响应于分类概率小于或等于第一阈值，将当前视频帧输入第二神经网络，得到当前视频帧的特征向量；不同视频帧的特征向量之间的距离用于表征不同视频帧之间的相似度；响应于当前视频帧的特征向量与指定向量之间的距离小于第二阈值，确定当前视频帧中包括目标，并在下一个视频帧中继续跟踪目标；其中，指定向量为多个前景图像的特征向量的平均值。本公开能够提升目标跟踪过程中分类的准确性，进而能够避免误跟踪或者漏跟踪的情况出现。
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