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公开(公告)号：CN118135590A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211538981.6
申请日：2022-12-02
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视源人工智能创新研究院有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种笔迹提取方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括获取书写板中待拍摄区域的当前图像，对当前图像进行滤波，获得滤波后的图像，对滤波后的图像进行边缘检测，获得待拍摄区域内的笔迹。本实施例提供的笔迹提取方法，通过采用图像拍摄的方式，获取书写板上待拍摄区域的当前图像，并对当前图像进行滤波和边缘检测，获得待拍摄区域内的笔迹，能够避免受到遮挡物的干扰，提高了笔迹提取的准确度。
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公开(公告)号：CN116953947A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210387793.1
申请日：2022-04-13
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视源人工智能创新研究院有限公司
Abstract: 本公开提供了一种双成像系统，包括分光模块、第一成像系统和第二成像系统，其中，分光模块用于将收集的场景主光束分离为两束场景分光束。第一成像系统和第二成像系统分别与分光模块连通，并且第一成像系统的第一取景光轴和第二成像系统的第二取景光轴共线，由第一成像系统和第二成像系统各自接收一束场景分光束。本公开中，在保证第一成像系统的第一取景光轴和第二成像系统的第二取景光轴共线的前提下，第一成像系统和第二成像系统各自接收一束场景分光束，从而实现在相同环境条件下对单个场景的拍摄，便于后续根据两个成像系统拍摄所得的图像对这两个成像系统进行比对、解析。
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公开(公告)号：CN116152586A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111408728.4
申请日：2021-11-19
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视源人工智能创新研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，适用于融合网络模型，融合网络模型回归网络和空间变换网络，该方法先获取包括至少一组训练图像对的训练集，每组训练图像对包括不同设备对同一场景拍摄得到的第一训练图像和第二训练图像，然后将每组训练图像对中的第一训练图像输入回归网络，得到第一特征图，将第一特征图输入空间变换网络，得到空间变换后的第二特征图，将第二特征图输入回归网络，得到第一训练图像对应的训练输出图像，最后根据各训练输出图像、各第二训练图像以及回归损失函数，对融合网络模型进行迭代训练，直至回归损失函数收敛至预设值。本申请通过将回归网络与空间变换网络融合，提升了图像对齐精度和效率。
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公开(公告)号：CN118096540A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211435052.2
申请日：2022-11-16
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视源人工智能创新研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，揭示了一种书写轨迹提取方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取目标摄像设备发送的第i个初始图像帧，其中，i是大于0的整数，所述目标摄像设备安装在黑板的背面；采用所述目标摄像设备对应的参考图像帧，对第i个所述初始图像帧进行残差滤波，得到第i个标准化图像帧；采用预设的时间窗和暗通道处理方法，对第i个所述标准化图像帧进行滤波，得到第i个书写轨迹图像帧。从而避免了红外传感器定位的不透明遮挡物体导致的确定的书写轨迹准确度不高的问题，提高了确定的书写轨迹准确度。
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公开(公告)号：CN118115762A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211521532.0
申请日：2022-11-30
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视源人工智能创新研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及图像数据处理技术领域，特别是涉及到一种双目立体匹配模型训练方法、装置、设备及存储介质。通过构建构造具有几何意义的多尺度初始几何代价体，优化了匹配代价体构造时涉及的频繁内存访问和拷贝过程，以及优化代价聚合阶段代价体的视差范围，无需显式构造大视差范围的代价体，内存访问率和拷贝率低，后续代价聚合模块的资源消耗少，在移动端计算平台具有良好的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117994137A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211337358.4
申请日：2022-10-28
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视源人工智能创新研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，揭示了一种文字增强方法、装置、设备及介质，其中方法包括：对所述目标图像进行二值化处理，得到第一图像；对所述目标图像进行排序滤波，得到第二图像；对所述第一图像进行蒙版处理，得到第三图像；对所述目标图像、所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像进行融合处理，得到文字增强后图像。通过二值化处理得到了黑字白底的第一图像，通过排序滤波，使得白边得到去除，通过蒙版处理，得到白字黑底的第三图像，从而在进行融合处理时，基于第二图像能有效的消除白边，基于黑字白底的第一图像和白字黑底的第三图像的融合以提高文字和背景的对比度，提高了文字增强的效果。
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公开(公告)号：CN117156268A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210547806.7
申请日：2022-05-18
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视源人工智能创新研究院有限公司
Abstract: 本申请提供一种快速自动对焦方法，包括：根据初始搜索步长，计算电机连续位移过程中各个位置对应的图像清晰度评价值，其中，以电机开始移动的方向为正向；基于所述各个位置对应的图像清晰度评价值，根据变步长策略重新确定电机的搜索步长，直至找到图像清晰度评价值最大的位置作为第一对焦位置；根据所述第一对焦位置所对应的最大图像清晰度评价值，电机进行反向搜索，直至找到最佳对焦位置，从而减少了电机总的移动次数，加快对焦搜索的速度、缩短对焦时间。
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公开(公告)号：CN116500798A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202210071913.7
申请日：2022-01-21
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视源人工智能创新研究院有限公司
Abstract: 本公开揭示了一种分束装置及分束器，所述分束装置包括：棱镜底座，棱镜，定位面，固定结构；所述棱镜置于所述棱镜底座的上表面；所述定位面置于所述棱镜底座的上表面，且与所述棱镜垂直于所述棱镜底座的上表面的相邻的两个面贴合，以实现对棱镜的定位；所述固定结构通过与所述定位面、所述棱镜底座的上表面以及所述棱镜的上表面相抵，使得所述棱镜与所述棱镜底座紧固。本公开能够保证在大口径光学系统中，分束装置具有良好的分光效果，保证光程相同，提高系统精度。
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公开(公告)号：CN119514626A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202311581497.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 华南理工大学 , 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视琨电子科技有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/0455 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法、图像处理方法和相关装置，属于深度学习技术领域。其中，模型训练方法包括：获取训练数据集，并将训练数据集中的各个训练数据输入共享编码器；其中，训练数据包括带标注的第一训练数据以及无标注的第二训练数据；当输入共享编码器的是第一训练数据时，通过第一解码器输出第一输出结果，并通过第二解码器输出第二输出结果；当输入共享编码器的是第二训练数据时，仅通过第二解码器输出第二输出结果；计算当前的模型损失，并根据当前模型损失对深度学习模型进行迭代训练。本申请改善了数据分布不一致导致的模型退化问题。
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公开(公告)号：CN119110161A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310675659.6
申请日：2023-06-08
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司 , 广州视琨电子科技有限公司
IPC: H04N23/67
Abstract: 本申请涉及一种对焦方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：基于镜头马达在对焦过程中的多个目标位置的实际清晰度，获得马达的位置与清晰度的拟合关系，根据拟合关系确定马达在目标位置的预测清晰度，根据多个预测清晰度和实际清晰度确定清晰度的稳定性系数，根据清晰度的稳定性系数判断清晰度的稳定性，在清晰度的稳定性符合要求时，确定马达的目标位置，提高了镜头的对焦效果，通过清晰度的稳定性系数来确定清晰度是否稳定，在清晰度的稳定性不符合要求的情况下重新触发对焦，在清晰度的稳定性符合要求的情况下完成对焦，提高了对焦的成功率。
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