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公开(公告)号：CN116361658B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202310370283.8
申请日：2023-04-07
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/40 , G06F18/213
摘要： 本公开提供一种模型训练方法、任务处理方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能领域，具体涉及图像识别、人脸识别技术，可应用在智慧城市、城市治理、应急管理场景下。包括：利用教师模型和初始学生模型对至少一个第一样本进行特征提取，得到每个第一样本的第一特征和第二特征；基于每个第一样本的第一特征和第二特征的差异调整初始学生模型的参数，得到过渡学生模型；利用教师模型和过渡学生模型对至少一个样本对进行特征提取，得到每个样本对中的第二样本的第三特征和第四特征；确定每个样本对中两个第二样本的第三特征的第一相似度和第四特征的第二相似度；基于对应的第一相似度和第二相似度调整过渡学生模型的参数，得到目标学生模型。
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公开(公告)号：CN117332108A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311397648.2
申请日：2023-10-26
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F16/535 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06Q50/26
摘要： 本公开提供了一种图像检索方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、图像处理和深度学习等技术领域。该方法的一具体实施方式包括：从人脸信息库中查找与对象的比对图像匹配的第一样本人脸图像；从人体信息库中查找与第一样本人脸图像关联的第一样本人体图像；从人脸信息库中召回与第一样本人脸图像对应的人脸图像集，并从人体信息库中召回与第一样本人体图像对应的人体图像集；基于人脸图像集中的人脸图像的召回分数和召回次数，更新人体图像集中的关联的人体图像的召回分数和召回次数；基于更新后的召回分数和更新后的召回次数，从人体图像集中确定对象的图像检索结果。该实施方式提高了图像检索的召回率和准确率。
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公开(公告)号：CN116758372A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310716469.4
申请日：2023-06-15
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/74 , G06V40/16 , G06V10/82
摘要： 本公开提供了一种样本处理方法、标注界面展示方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，具体涉及人脸识别、数据标注技术领域，可应用在智慧城市场景下。具体实现方案为：从样本图像集中确定第一候选图像集，第一候选图像集中的第一候选图像为样本图像集中的与对照图像之间的相似度满足第一相似度条件的样本图像；从除第一候选图像集外的其余样本图像集中确定第二候选图像集，第二候选图像集中的第二候选图像与第一候选图像集中的任一第一候选图像之间满足第一预设时空条件；基于第一候选图像集和第二候选图像集，确定对照图像对应的待标注图像集，本公开提供的方案能够提升标注质量，有利于提高利用标注后的样本图像集进行训练的模型的精确度。
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公开(公告)号：CN114860975A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210602976.0
申请日：2022-05-30
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F16/532 , G06F16/535 , G06F16/55 , G06K9/62 , G06V10/74 , G06V10/762
摘要： 本公开提供了一种查询图片的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及图像识别、大数据技术领域，可应用在智能云、智慧城市、城市安防场景下。具体实现方案为：响应于接收到待查询图片，根据待查询图片，从多个图片集合中召回M个候选图片集合，多个图片集合各自包括至少一个子集合，至少一个子集合各自包括至少一个图片；根据图片集合和子集合的对应关系，确定M个候选图片集合中的N个子集合；以及根据与N个子集合各自相对应的第一相似度和第二相似度中的至少一个，从N个子集合中确定目标子集合，作为目标图片集合；1≤M≤N，第一相似度是子集合与待查询图片之间的相似度，第二相似度是子集合与参考子集合之间的相似度。
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公开(公告)号：CN115880776B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202211617345.2
申请日：2022-12-13
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
摘要： 本公开提供了一种关键点信息的确定方法和离线动作库的生成方法、装置，涉及人工智能领域，具体涉及增强现实、虚拟现实、计算机视觉和深度学习等技术领域，可应用于元宇宙和虚拟数字人等场景。关键点信息的确定方法的具体实现方案为：根据识别目标对象在当前图像帧中的当前动作姿态得到的第一关键点信息，预测目标对象在在后图像帧中的动作姿态，得到预测动作姿态的关键点信息；根据第一关键点信息和预测动作姿态的关键点信息，确定与当前图像帧对应的第一动作特征；确定离线动作库中与第一动作特征之间的特征距离小于距离阈值的目标动作特征；根据目标对象在目标动作特征所对应图像帧中动作姿态的第二关键点信息，确定当前动作姿态的关键点信息。
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公开(公告)号：CN115934724A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211633718.5
申请日：2022-12-19
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/28 , G06F18/22 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/532 , G06F16/732
摘要： 本公开提供了构建数据库索引的方法、检索方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及大数据、人工智能、数据检索等技术领域。具体实现方案为：获取待入库向量；从数据库中筛选出与待入库向量的相似度最高的向量簇，得到待加入簇；将待入库向量添加到待加入簇的倒排索引中；在待加入簇与待入库向量之间的相似度低于第一阈值的情况下，在待加入簇之外的候选向量簇中筛选出至少一个补充簇；将待入库向量分别添加到每个补充簇的倒排索引中。基于本公开实施例提供的方式可以提高向量的召回率，提高检索效率。
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公开(公告)号：CN115240226A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210954215.1
申请日：2022-08-10
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本公开提供了一种基于人工智能的行人重识别方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及图像识别、视频分析技术，可应用在智慧城市、城市治理、公安应急场景下。具体实现方案为：确定各待对比图像中的行人区域以及行人关联的交通工具的类型；根据所确定的行人区域，获得各待对比图像中出现的行人间的视觉相似度；根据各待对比图像的拍摄时间、摄像机标识和行人关联的交通工具的类型，确定各待对比图像中出现同一行人的时空概率；基于所述视觉相似度和所述时空概率，进行行人重识别。应用本公开实施例提供的方案能够提高重识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115294395B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202210963834.7
申请日：2022-08-11
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/44
摘要： 本公开提供了一种基于人工智能的图像处理方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能领域，具体涉及人脸识别、图像聚类、视频分析技术，可应用在智慧城市、城市治理、应急管理场景下。具体实现方案为：获取待处理时段的图像数据；对待处理时段的图像数据进行分类，得到待处理时段的多个图像类；针对每一个图像类，将该图像类添加到待处理周期的相应对象的周期图像集合中，或在待处理周期中将该图像类添加为一个新的周期图像集合；针对每一个周期图像集合，将该周期图像集合添加到全量库的相应对象的全量图像集合中，或在全量库中将该周期图像集合添加为一个新的全量图像集合。可以实现千万级别图片的准实时聚类。
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公开(公告)号：CN114926713A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210659118.X
申请日：2022-06-10
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本公开提供了一种样本图像数据生成方法和装置、一种深度学习模型的训练方法和装置、一种目标对象检测方法和装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能领域，尤其涉及目标识别和深度学习技术领域，可用于智慧城市、智能安防和智能云场景等。具体实现方案为：根据多个原始图像，得到多个原始图像中的多个面部图像、多个全身图像以及多个面部图像和多个全身图像之间的对应关系；对多个面部图像的特征向量进行聚类，得到多个面部类别簇；以及根据多个全身图像、对应关系以及多个面部类别簇，得到多个全身图像各自的标签信息。
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公开(公告)号：CN113361402A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110628556.5
申请日：2021-06-04
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
摘要： 本公开提供了一种识别模型的训练方法，涉及人工智能领域，尤其涉及图像处理、深度学习和人脸识别领域。具体实现方案为：获取样本图像集，样本图像集包括多个第一对象图像以及表示多个第一对象图像关联同一对象的准确率的标签；根据多个第一对象图像之间的相似度构建多个第一对象图像的第一图像关系图；使用识别模型基于第一图像关系图来确定多个第一对象图像关联同一对象的准确率，作为确定结果；根据标签和识别结果之间的差异调整识别模型的参数。本公开还公开了一种识别模型的训练方法和装置、确定准确率的方法和装置、设备以及存储介质。
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