-
公开(公告)号：CN117253010A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202211003837.2
申请日：2022-08-19
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及产品。其中方法包括：获取包含目标对象的N个图像，分别对N个图像中的目标对象的运动特征进行提取，得到目标对象的N个运动状态，根据N个运动状态确定目标对象在运动过程中的惯性力，基于目标对象在运动过程中的惯性力，确定目标对象在N个运动状态下的位姿加速度，根据目标对象在N个运动状态下的位姿加速度，模拟目标对象的三维运动。可见，通过目标对象在运动过程中的惯性力来确定目标对象在N个运动状态下的位姿加速度，使得目标对象在N个运动状态下的位姿加速度中包含了惯性力对目标对象的运动的影响，进而提高了目标对象的三维模型的仿真度。
-
公开(公告)号：CN107480213A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710624691.6
申请日：2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30705 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法，包括：基于原始数据构建时序文本网络；针对时序文本网络，构建基于关系图模型的生成模型；利用梯度下降法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对时序文本网络进行训练，提取出社区信息以及社区间的关系；根据提取出的社区信息，进行网络节点间的连接预测。本发明构建了全新的社区检测方法，并提出了社区相关度的概念，大幅提升了社区检测的准确性和解释性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114038058A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111305695.0
申请日：2021-11-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/25 , G06V20/80 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于姿态引导重识别特征的并行人体姿态检测跟踪方法，通过输入视频并检测人体区域后统一尺寸，然后检测人体姿态并提取姿态引导增强的重识别特征，最后利用多语义信息进行前后帧匹配，完成人体姿态检测跟踪。本发明能够同时输出姿态检测结果和人体重识别特征，其中人体重识别特征又可以利用人体姿态进行引导增强，利用包括重识别特征、人体检测框和姿态等多种语义信息进行跟踪匹配。
-
公开(公告)号：CN112651316B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202011509274.5
申请日：2020-12-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种二维和三维多人姿态估计系统及方法，包括：数据层、模型层和评估层，其中：数据层根据训练阶段和评估阶段所需的二维和三维姿态数据集或推理阶段输入的图片路径集进行解析和预处理得到模型图片的输入数据和监督目标，模型层根据输入数据与监督目标对基于卷积神经网络进行推理与训练，得到二维和三维姿态预测结果，评估层将二维和三维姿态预测结果坐标变换得到最终算法预测结果，并对预测结果评估打分。本发明可以同时端到端训练、评估、推理二维以及三维姿态估计。并对多任务有良好的应用性，识别性能非常理想，且内存占用较小，有较高的效率和实时性。
-
公开(公告)号：CN114038058B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111305695.0
申请日：2021-11-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/25 , G06V20/80 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/082
Abstract: 一种基于姿态引导重识别特征的并行人体姿态检测跟踪方法，通过输入视频并检测人体区域后统一尺寸，然后检测人体姿态并提取姿态引导增强的重识别特征，最后利用多语义信息进行前后帧匹配，完成人体姿态检测跟踪。本发明能够同时输出姿态检测结果和人体重识别特征，其中人体重识别特征又可以利用人体姿态进行引导增强，利用包括重识别特征、人体检测框和姿态等多种语义信息进行跟踪匹配。
-
公开(公告)号：CN112651316A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011509274.5
申请日：2020-12-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种二维和三维多人姿态估计系统及方法，包括：数据层、模型层和评估层，其中：数据层根据训练阶段和评估阶段所需的二维和三维姿态数据集或推理阶段输入的图片路径集进行解析和预处理得到模型图片的输入数据和监督目标，模型层根据输入数据与监督目标对基于卷积神经网络进行推理与训练，得到二维和三维姿态预测结果，评估层将二维和三维姿态预测结果坐标变换得到最终算法预测结果，并对预测结果评估打分。本发明可以同时端到端训练、评估、推理二维以及三维姿态估计。并对多任务有良好的应用性，识别性能非常理想，且内存占用较小，有较高的效率和实时性。
-
公开(公告)号：CN107480213B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201710624691.6
申请日：2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法，包括：基于原始数据构建时序文本网络；针对时序文本网络，构建基于关系图模型的生成模型；利用梯度下降法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对时序文本网络进行训练，提取出社区信息以及社区间的关系；根据提取出的社区信息，进行网络节点间的连接预测。本发明构建了全新的社区检测方法，并提出了社区相关度的概念，大幅提升了社区检测的准确性和解释性。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.025 seconds)
