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公开(公告)号：CN118172302A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211587043.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请涉及一种异常检测方法及装置，所述方法包括：获取第一图像中每个像素点对应的第一局部特征信息，第一图像表示待检测产品的图像；在核心特征信息库中查找与各个第一局部特征信息匹配的第二局部特征信息，核心特征信息库中包括多个第二局部特征信息，多个第二局部特征信息属于多个特征类别且每个第二局部特征信息对应第二图像中的一个像素点，第二图像表示无缺陷产品的图像；根据各个第一局部特征信息以及与各个第一局部特征信息匹配的第二局部特征信息，生成第一图像对应的第一掩码图，第一掩码图用于指示第一图像中正常的像素点和异常的像素点。本申请实施例提供的异常检测方法及装置能够在仅有少量正样本的情况下完成高精度的异常检测。
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公开(公告)号：CN115580737A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110687105.9
申请日：2021-06-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 本公开的实施例提供了用于视频插帧的方法、装置及设备，涉及多媒体处理领域。在本公开的用于视频插帧的方法中，获取第一时间的第一图像、第二时间的第二图像以及由动态视觉传感装置采集的传感数据，传感数据包括第一时间和第二时间之间的动态事件数据。基于第一图像、第二图像以及传感数据确定至少一个目标图像，至少一个目标图像为第一时间和第二时间之间的至少一个目标时间对应的图像。由此，利用动态事件数据来帮助弥补已有的图像数据所缺失的运动信息，实现对中间图像的准确预测，提升图像预测效果。
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公开(公告)号：CN119722914A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311289044.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/42
Abstract: 本申请公开了一种三维重建的方法、装置、设备、存储介质及计算机程序，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：基于多个拍摄图像，确定多个候选前景区域，确定该多个候选前景区域中像素点的三维表面坐标和/或深度，基于该多个候选前景区域中像素点的三维表面坐标和/或深度，从多个候选前景区域中确定至少一个目标前景区域，基于该多个拍摄图像中除该至少一个目标前景区域之外的像素点，对目标物体进行三维重建。本申请能够基于多个拍摄图像中除该至少一个目标前景区域之外的像素点，对目标物体进行三维重建，从而避免前景物体对目标物体三维重建的干扰，有效提升目标物体的三维重建质量。
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公开(公告)号：CN118474410A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310133922.9
申请日：2023-02-08
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: H04N21/234 , G06V40/16 , H04N5/265 , H04N21/44
Abstract: 本申请涉及一种视频生成方法、装置和存储介质。该方法包括：获取目标人物的目标人物图像、目标人物设置的目标音频以及预置的驱动视频，驱动视频中人物的面部是动态的；将驱动视频中人物的动态面部特征迁移至目标人物图像，得到目标人物动态视频，目标人物动态视频中的目标人物的面部是动态的；根据目标音频与目标人物动态视频，生成音唇同步视频，音唇同步视频中的动态面部特征与目标音频是同步的；基于目标人物图像，对音唇同步视频中的动态面部特征以及画面质量进行增强，得到目标人物音唇同步视频。根据本申请实施例，能够以任意音频和任意视频驱动单张目标人物图像，有效地生成画面质量高且高音唇同步的目标人物音唇同步视频。
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公开(公告)号：CN115546004A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110729741.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，涉及机器视觉技术领域。本公开的数据处理方法包括：接收事件数据流，事件数据流至少包括第一事件数据项和第二事件数据项，第一事件数据项包括获取第一事件数据项的第一时间戳，第二事件数据项包括获取第二事件数据项的第二时间戳，第二事件数据项是在获取第一事件数据项之前最近一次获取的；获得与事件数据流对应的压缩事件数据流，压缩事件数据流至少包括与第一事件数据项对应的第一压缩事件数据项，其包括第一时间信息，第一时间信息为第一时间戳与第二时间戳之间的时间差。由此，实现了对事件数据项的时间信息的压缩，由于时间差对存储空间的需求更低，能够节省存储空间，进而后续处理的效率更高，速度更快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119862022A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202311364133.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F9/50 , G06F18/23213 , G06F18/2321
Abstract: 本申请公开了一种资源调度方法、装置及服务器，涉及通信技术领域。在接收到第一应用程序的执行请求的情况下，获取第一应用程序的第一指令流特征，第一指令流特征指示第一应用程序包括的多个第一指令的特征；根据第一指令流特征和第一应用程序调用的物理资源确定第一应用程序的第一资源分配模式；基于第一资源分配模式对第一应用程序调用的物理资源进行优化。通过应用程序的指令流特征确定的资源分配模式是与应用程序包括的多个指令相适配的，进而基于资源分配模式优化后的应用程序调用的物理资源与该多个指令相适配，实现了基于应用程序驱动的资源调度，使得资源调度的粒度较细，提高了针对不同应用程序的资源利用率。
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公开(公告)号：CN118279206A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211730817.5
申请日：2022-12-30
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06T5/90
Abstract: 本申请提供一种图像的处理方法，包括：获取事件数据，该事件数据基于事件相机采集的数据得到；确定事件数据的事件空间分布特征；将事件数据和事件空间分布特征作为编码器网络的输入，输出事件数据的特征表示；将事件数据的特征表示作为下游任务网络的输入，输出事件数据对应图像的处理结果。本申请提供一种图像的处理方法，实现针对事件相机采集到的事件数据对应的图像进行快速和高精度的处理，满足自动驾驶场景对图像的处理速度和处理准确性的需求。
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公开(公告)号：CN118229607A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211641441.0
申请日：2022-12-20
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/94 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06T5/60
Abstract: 一种图像处理的方法，可以用于来解决图像去模糊问题，得到高质量的重建图像。该方法包括在利用神经网络进行图像处理的过程中，引入事件信号对应的频域信号作为辅助信息，通过事件信号对应的频域信号对待处理图像进行增强处理。由于图像模糊通常表现在对象的边缘不清晰，而事件信号对应的频域信号为高频信号，而高频信号通常对应为对象的边缘信息或者形状信息。所以，本申请实施例提供的方案通过事件信号对应的频域信号对待处理图像的高频信号进行增强，可以很好的解决待处理图像存在的模糊问题。
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公开(公告)号：CN118014922A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211399390.5
申请日：2022-11-09
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种图像的异常检测方法、装置、设备和存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：对N个图像的预测分布进行还原，获得N个还原图像，N个图像包括待检测图像和/或对待检测图像进行缩放处理获得的图像，使用N个还原图像与N个目标分布还原得到的图像的N个比较结果，获得待检测图像的异常像素。采用本申请的方法，能够获得待检测图像的异常像素，实现像素级别的检测，从而能够提升检测能力。
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公开(公告)号：CN117011623A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202210446395.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N20/00 , G06V10/77 , G06V10/764
Abstract: 本申请实施例提供了数据处理方法和装置，涉及人工智能领域。该方法包括获取源域的源域数据的特征风格数据；将目标域数据输入特征提取模块，输出目标域数据的高维特征矩阵；将源域数据特征风格和目标域数据的初始高维特征矩阵，输入目标域特征自适应模块，根据源域数据的特征风格数据，对目标域数据的初始高维特征矩阵进行调整，以输出目标域数据的目标高维特征矩阵；将目标高维特征矩阵，输入任务处理模块，得到数据处理结果，任务处理模块是通过源域中的数据预训练好的。这样，不需要采集大量的目标域数据对预训练好的神经网络模型再次进行训练，减少了人力物力采集大量的目标域数据，适合端侧布置，提高了预训练好的神经网络模型的泛化能力。
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