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公开(公告)号：CN113592776B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110736622.0
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京旷视科技有限公司 , 北京迈格威科技有限公司 , 成都旷视金智科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/41 , G06T3/4053 , G06T5/70
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：获取待处理图像；对待处理图像进行边缘检测，生成边缘图；根据边缘图的梯度方向和梯度强度，将待处理图像划分为多种类别的纹理区域；针对不同类别的纹理区域，通过不同的锐化强度进行锐化处理，得到清晰化图像。本申请提供的技术方案，对于不同的纹理区域可以采用不同的锐化强度进行锐化处理，可以噪声区域可以减弱锐化，保证噪声不会被锐化放大，弱边缘区域可以加强锐化，使边缘更明显，从而使图像更清晰。
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公开(公告)号：CN113592776A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110736622.0
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京旷视科技有限公司 , 北京迈格威科技有限公司 , 成都旷视金智科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：获取待处理图像；对待处理图像进行边缘检测，生成边缘图；根据边缘图的梯度方向和梯度强度，将待处理图像划分为多种类别的纹理区域；针对不同类别的纹理区域，通过不同的锐化强度进行锐化处理，得到清晰化图像。本申请提供的技术方案，对于不同的纹理区域可以采用不同的锐化强度进行锐化处理，可以噪声区域可以减弱锐化，保证噪声不会被锐化放大，弱边缘区域可以加强锐化，使边缘更明显，从而使图像更清晰。
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公开(公告)号：CN111444788B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010173400.8
申请日：2020-03-12
Applicant: 成都旷视金智科技有限公司 , 北京迈格威科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种行为识别的方法、装置及计算机存储介质。该方法包括：获取待识别图像，并将其输入至预先训练好的神经网络；获取所述神经网络的输出，包括表示待识别图像中人物行为正常的概率的第一输出、表示该人物正在进行第一行为的概率的第二输出、表示该人物正在进行第二行为的概率的第三输出；根据输出确定该人物的行为。可见，本发明实施例能够利用预先训练好的神经网络确定待识别图像中人物的行为，具体地，该神经网络能够提取丰富的视觉特征，能够关注待识别图像中的人物的特定行为，使得行为识别的准确率更高。并且，本发明实施例的行为识别的方法能够满足实时性要求，能够进行实时运算，进而满足各种不同的应用领域的识别要求。
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公开(公告)号：CN112634183A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011225826.X
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京迈格威科技有限公司 , 成都旷视金智科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种图像处理方法及装置，包括：获取两帧待融合图像，两帧待融合图像中的像素点一一对应；基于预设维度的权重映射矩阵，获取两帧待融合图像中一一对应的两个像素点的融合权重值，并根据融合权重值，建立融合掩码矩阵；对融合掩码矩阵进行引导滤波操作，得到目标融合掩码矩阵；根据目标融合掩码矩阵，对两帧待融合图像进行图像融合，得到目标图像。在本发明中，由于像素点的融合权重值仅需在权重映射矩阵中按照索引进行查询得到，使得计算量极小，响应速度极快，相较于现有技术中泊松融合和曝光融合等方法，具有更快的响应速度，提升了HDR融合过程的融合速度。
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公开(公告)号：CN112804464B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202011607825.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京格视科技有限公司 , 北京迈格威科技有限公司 , 成都旷视金智科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种HDR图像生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取拍摄场景的待提取图像；提取所述待提取图像的亮度特征；根据所述待提取图像的所述亮度特征确定对应的所述拍摄场景的光线类别；根据所述拍摄场景的光线类别，获取与该光线类别对应的选帧策略；根据所述选帧策略获取所述拍摄场景的多个帧图像，并根据所述帧图像合成所述HDR图像。这样，通过拍摄场景首先获取待提取图像，通过待提取图像确定选帧策略并执行，最终得到合成的HDR图像，整个过程避开了固定的选帧策略无法适应极端场景的情况，从而避免了极端场景对HDR图像的动态范围和视觉效果的削弱，使得生产的HDR图像具有更好的动态范围和更好的视觉效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111444788A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010173400.8
申请日：2020-03-12
Applicant: 成都旷视金智科技有限公司 , 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种行为识别的方法、装置及计算机存储介质。该方法包括：获取待识别图像，并将其输入至预先训练好的神经网络；获取所述神经网络的输出，包括表示待识别图像中人物行为正常的概率的第一输出、表示该人物正在进行第一行为的概率的第二输出、表示该人物正在进行第二行为的概率的第三输出；根据输出确定该人物的行为。可见，本发明实施例能够利用预先训练好的神经网络确定待识别图像中人物的行为，具体地，该神经网络能够提取丰富的视觉特征，能够关注待识别图像中的人物的特定行为，使得行为识别的准确率更高。并且，本发明实施例的行为识别的方法能够满足实时性要求，能够进行实时运算，进而满足各种不同的应用领域的识别要求。
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公开(公告)号：CN112634183B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202011225826.X
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京迈格威科技有限公司 , 成都旷视金智科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种图像处理方法及装置，包括：获取两帧待融合图像，两帧待融合图像中的像素点一一对应；基于预设维度的权重映射矩阵，获取两帧待融合图像中一一对应的两个像素点的融合权重值，并根据融合权重值，建立融合掩码矩阵；对融合掩码矩阵进行引导滤波操作，得到目标融合掩码矩阵；根据目标融合掩码矩阵，对两帧待融合图像进行图像融合，得到目标图像。在本发明中，由于像素点的融合权重值仅需在权重映射矩阵中按照索引进行查询得到，使得计算量极小，响应速度极快，相较于现有技术中泊松融合和曝光融合等方法，具有更快的响应速度，提升了HDR融合过程的融合速度。
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公开(公告)号：CN112804464A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011607825.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京迈格威科技有限公司 , 成都旷视金智科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种HDR图像生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取拍摄场景的待提取图像；提取所述待提取图像的亮度特征；根据所述待提取图像的所述亮度特征确定对应的所述拍摄场景的光线类别；根据所述拍摄场景的光线类别，获取与该光线类别对应的选帧策略；根据所述选帧策略获取所述拍摄场景的多个帧图像，并根据所述帧图像合成所述HDR图像。这样，通过拍摄场景首先获取待提取图像，通过待提取图像确定选帧策略并执行，最终得到合成的HDR图像，整个过程避开了固定的选帧策略无法适应极端场景的情况，从而避免了极端场景对HDR图像的动态范围和视觉效果的削弱，使得生产的HDR图像具有更好的动态范围和更好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN112767268A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110051833.0
申请日：2021-01-14
Applicant: 北京迈格威科技有限公司 , 成都旷视金智科技有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本申请提供一种人物图像处理方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：获取YUV格式的待处理人物图像；从YUV格式的待处理人物图像中提取目标区域；按照预设变黑调节方式，降低目标区域内每个像素点的明亮度，获得YUV格式的中间图像；将YUV格式的中间图像转换成RGB格式输出。本申请上述实施例提供的技术方案，可以对人物图像的人脸、皮肤等区域进行变黑处理，丰富已有的人物图像处理功能，使图像中人物拥有黝黑健康的肤色。
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公开(公告)号：CN111046924B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201911171882.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 成都旷视金智科技有限公司 , 北京旷视科技有限公司
IPC: G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种数据处理方法、装置、系统及存储介质，方法包括：从训练集中获取预定数量的训练数据作为当前轮训练数据子集，并基于当前轮训练数据子集对神经网络进行训练，确定当前轮的训练参数，当前轮训练数据子集包括N类训练样本集，N为正整数；根据训练参数确定下一轮训练数据子集中各类训练数据的占比；基于下一轮训练数据子集对神经网络进行训练，得到数据处理模型；利用数据处理模型对待处理数据进行分类，确定待处理数据的分类结果。根据本发明的方法、装置、系统及存储介质，通过计算当前轮训练的训练参数确定下一轮训练数据的各类数据的占比训练得到模型进行数据处理，提高了数据处理的效率和准确性。
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