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公开(公告)号：CN111942407B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010763409.4
申请日：2020-07-31
申请人： 商汤集团有限公司 , 本田技研工业株式会社
摘要： 本公开实施例提供一种轨迹预测方法、装置、设备及存储介质，其中，根据对象的时序位置信息和时序姿态信息，确定所述对象的运动意图；其中，所述时序位置信息为所述对象在预设时长内不同时间点的位置信息，所述时序姿态信息为所述对象在预设时长内不同时间点的姿态信息；根据所述时序位置信息、所述时序姿态信息以及所述运动意图，确定所述对象的未来轨迹；其中，所述不同时间点的姿态信息包括所述对象的多个部位在所述不同时间点的朝向信息。
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公开(公告)号：CN114997396A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210603093.1
申请日：2022-05-30
申请人： 商汤集团有限公司
摘要： 本公开提供了一种训练数据处理的方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：响应于针对用户端触发的训练数据选择指令，从各个预设训练数据集中选取目标训练数据集；确定与目标训练数据集对应的预训练神经网络；响应于针对预训练神经网络触发的训练指令，基于目标训练数据集对预训练神经网络进行训练；向用户端发送训练过程中产生的训练进度信息。本公开通过一站式低代码开发平台的设立，使得用户在对应的用户端即可实现有关训练数据集的选取以及对应的预训练神经网络的训练，无需用户编写代码，可视化地实现了神经网络模型的训练，这为后续的模型部署提供了更多的应用可能性。
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公开(公告)号：CN114943726A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210680626.6
申请日：2022-06-15
申请人： 商汤集团有限公司
摘要： 本公开涉及一种缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取目标对象的待检测图像；将所述待检测图像输入预先训练的第一神经网络，经由所述第一神经网络确定所述待检测图像对应的缺陷预测值；响应于至少所述缺陷预测值属于预设的复核区间，确定所述待检测图像对应的缺陷检测规则；基于所述缺陷检测规则，确定所述目标对象对应的缺陷检测结果。
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公开(公告)号：CN114694115A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210303623.0
申请日：2022-03-24
申请人： 商汤集团有限公司 , 本田技研工业株式会社
发明人： 程光亮
IPC分类号： G06V20/58 , G06K9/62 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请实施例提供一种道路障碍物检测方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取道路图像；基于所述道路图像，确定所述道路图像中的可行驶区域和理想行驶区域；基于所述可行驶区域和所述理想行驶区域，确定道路上的障碍物区域。
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公开(公告)号：CN108734653B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201810427162.1
申请日：2018-05-07
申请人： 商汤集团有限公司
IPC分类号： G06T3/00
摘要： 本申请公开了一种图像风格转换方法及装置。该方法包括：获取待处理图像的内容特征数据和风格图像的风格特征数据；分别对所述内容特征数据和所述风格特征数据进行映射处理，得到映射处理后的所述内容特征数据和映射处理后的所述风格特征数据；基于所述映射处理后的所述内容特征数据与所述映射处理后的所述风格特征数据，得到重组特征数据；将所述重组特征数据映射到所述风格特征数据所在域，得到转换特征数据；基于所述转换特征数据，得到风格转换图像。还公开了相应的装置。通过对待处理图像的内容特征数据和风格图像的风格特征数据进行映射、重组和转换，得到风格转换后的图像，可实现高效、通用地转换图像风格。
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公开(公告)号：CN114429187A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210094666.2
申请日：2022-01-26
申请人： 商汤集团有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06T7/00 , G10L15/22 , G06F40/289 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本申请公开了一种图像检测方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取第一待处理图像和输入的对象描述信息，其中，所述对象描述信息为对待识别的第一目标对象进行描述的第一语音或第一文本；对所述对象描述信息进行特征提取，得到对象描述特征；对所述第一待处理图像进行特征提取，得到第一图像特征；基于所述对象描述特征和所述第一图像特征，对所述第一待处理图像进行所述第一目标对象的检测，得到所述第一待处理图像的检测结果。
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公开(公告)号：CN114332503A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111601354.8
申请日：2021-12-24
申请人： 商汤集团有限公司
IPC分类号： G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06T7/11
摘要： 本公开涉及一种对象重识别方法及装置、电子设备和存储介质，通过确定包括目标对象的待识别图像和包括候选图像的图像集合，每个候选图像中包括至少一个对象。将待识别图像和图像集合输入重识别网络，得到包括的对象与目标对象匹配的目标候选图像。其中，重识别网络通过两阶段训练得到，第一阶段训练过程根据样本图像和对应的第一类别标签实现，第二阶段训练过程根据样本图像和对应的伪标签以及第一类别标签实现，每个样本图像的伪标签根据第一次训练后的重识别网络确定。本公开通过两阶段训练保证重识别网络的性能，提高识别结果的准确率。
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公开(公告)号：CN113867147A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111155048.6
申请日：2021-09-29
申请人： 商汤集团有限公司 , 博智感知交互研究中心有限公司
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本公开提供了一种训练及控制方法、装置、计算设备和介质，其中，训练方法包括：获取当前轮目标系统对应的各个智能对象的初始奖励信息；初始奖励信息用于表征对应的智能对象在当前轮中的任务完成度；针对目标系统中的至少一个智能对象中的每个智能对象，基于各个智能对象的位置信息、初始奖励信息、以及当前轮的局部协调系数，确定该智能对象在当前轮的目标奖励信息；以及，基于该智能对象在当前轮对应的目标奖励信息，调整该智能对象的运行网络的网络参数，基于调整后的该智能对象的运行网络的网络参数确定下一轮的初始奖励信息；重复执行上述步骤，直至对各个智能对象的运行网络的训练达到预设训练截止条件，得到训练好的各运行网络。
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公开(公告)号：CN108229525B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201710401484.4
申请日：2017-05-31
申请人： 商汤集团有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种神经网络训练方法、装置、电子设备和存储介质，以及，一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。其中，神经网络训练方法包括：获取带噪样本图像及对应的无噪样本图像；基于神经网络，生成带噪样本图像对应的无噪预估图像；根据无噪预估图像及无噪样本图像，对神经网络进行训练；其中，神经网络为双线性神经网络。采用本发明的技术方案，可以避免神经网络训练时易出现的图像噪声过拟合的问题，从而保证了训练得到的神经网络对图像中信息的影响，而且通过本实施例的神经网络训练方法训练得到的神经网络，可以实现对带雾带噪的自然图像进行的去雾去噪处理，并且有效地提高去雾去噪效果。
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公开(公告)号：CN113779889A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111128490.X
申请日：2021-09-26
申请人： 商汤集团有限公司
摘要： 本公开涉及布局信息生成方法、装置、存储介质以及电子设备，该方法包括：获取第一信息，上述第一信息与第一网络对应的输入信息具备相同维度；将上述第一信息输入上述第一网络进行布局预测，得到第二信息；其中，上述第二信息包括第一对象的矢量信息以及第二对象的矢量信息，上述第一对象为至少两个第三对象中的任一第三对象，上述至少两个第三对象从属于上述第二对象。本公开得到的第二信息可以通过矢量形式对第一对象以及第二对象进行表达，可以自动生成用于表征对象分布的矢量形式的布局信息，矢量形式的布局信息相较于栅格形式可以更精确地表达空间中对象之间的拓扑关系以及对象的几何位置信息，并且具备更高的真实度。
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