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公开(公告)号：CN109711422B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201711015902.2
申请日：2017-10-26
申请人： 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种图像数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取待处理图像，将所述待处理图像输入已训练的图像哈希码提取模型，所述图像哈希码提取模型包括卷积神经网络，所述卷积神经网络包括嵌入卷积层之后的哈希映射层；所述图像哈希码提取模型的参数由图像分类模型训练得到，所述图像分类模型包括所述卷积神经网络，并在所述哈希映射层之后连接分类输出层；获取所述图像哈希码提取模型输出的所述待处理图像对应的哈希码，可以直接从图像中学习出更加鲁棒、紧凑，区分力更强的图像哈希码，还提出一种图像哈希码提取模型的建立方法、装置、计算机设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN110148088B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201810212524.5
申请日：2018-03-14
申请人： 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明实施例公开了一种图像处理方法、图像去雨方法、装置、终端及介质，其中图像处理方法包括：获取待处理的原始图像，所述原始图像包含噪声数据；调用优化的网络模型对所述原始图像进行去噪处理，得到目标图像，其中，所述网络模型包括第一网络和第二网络；所述优化的网络模型是通过所述第一网络与所述第二网络之间的对抗学习对所述网络模型进行优化所获得的；输出所述目标图像。通过优化的网络模型对待处理的原始图像进行去噪处理，不再采用分层去噪的方法，可以有效解决去噪后的图像模糊和信息丢失的问题，从而提高去噪后的图像的质量。
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公开(公告)号：CN112087286A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010986817.6
申请日：2020-09-18
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京邮电大学
摘要： 本申请涉及一种跨协议通信方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：第一协议的第一终端获取第二协议的至少一个第二终端各自的无线信道；无线信道传输有第二协议的辅助终端按照固定发送方式发送的第二协议数据包；确定在第二终端的无线信道覆盖范围下适配第一协议的目标无线信道；基于与第二终端对应的待发送的通信数据进行信息编码，获得第一协议数据包的包发送方式；包发送方式承载通信数据；按照包发送方式，并通过目标无线信道发送第一协议数据包，以使第二终端基于接收到的第二协议数据包确定第一协议数据包的包发送方式，并根据第一协议数据包的包发送方式解码出通信数据。采用本方法能够提高跨协议通信的通信效率。
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公开(公告)号：CN107193820B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201610143914.2
申请日：2016-03-14
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： G06F16/903 , H04W4/02
摘要： 本发明公开了一种位置信息获取方法、装置及设备，其中，所述方法包括：获取目标对象的指纹信息，其中，所述指纹信息至少包括对象的方位信息；比较所述目标对象的指纹信息与预存储的各对象的指纹信息，得到与所述目标对象对应的匹配对象的标识信息；根据所述匹配对象的标识信息确定所述匹配对象的位置信息；将所述匹配对象的位置信息输出。
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公开(公告)号：CN106161415B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201510224038.1
申请日：2015-05-05
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种信息处理方法及移动群智感知应用(MCS)平台，其中，所述方法包括：MCS平台接收MCS任务发起方所发布的满足预设规则的MCS任务；所述MCS平台公布所述MCS任务，所述MCS任务包含m个细分的子任务；m为大于零的正整数；所述MCS平台与MCS任务参与方采用第一传输协议进行针对所述子任务的通信交互，保护所述接收方的隐私不被所述发送方所知道；所述MCS平台与所述MCS任务参与方采用第一验证机制对针对所述子任务的通信交互进行验证，从验证通过的用户中寻找目标用户，以通过所述目标用户能最大限度增加高效完成的所述子任务的数量。
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公开(公告)号：CN109726726A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201711023244.1
申请日：2017-10-27
申请人： 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明公开了一种视频中的事件检测方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：对待检测的视频进行特征提取，得到单帧特征向量集合，所述单帧特征向量集合包括至少两个单帧特征向量，所述单帧特征向量中的每个分量表示所述视频中的关键帧属于概念集合中对应的概念的概率，所述概念集合包括所述视频中的事件；对所述单帧特征向量集合进行均值池化和最大值池化，得到视频特征向量；将所述视频特征向量输入预先训练得到的事件分类器中；将所述事件分类器输出的事件作为所述视频中的事件。本发明解决了只对特征向量进行均值池化，或者，只对特征向量进行最大值池化，导致检测结果不准确的问题，提高了事件检测的准确性。
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公开(公告)号：CN109711422A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201711015902.2
申请日：2017-10-26
申请人： 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明涉及一种图像数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取待处理图像，将所述待处理图像输入已训练的图像哈希码提取模型，所述图像哈希码提取模型包括卷积神经网络，所述卷积神经网络包括嵌入卷积层之后的哈希映射层；所述图像哈希码提取模型的参数由图像分类模型训练得到，所述图像分类模型包括所述卷积神经网络，并在所述哈希映射层之后连接分类输出层；获取所述图像哈希码提取模型输出的所述待处理图像对应的哈希码，可以直接从图像中学习出更加鲁棒、紧凑，区分力更强的图像哈希码，还提出一种图像哈希码提取模型的建立方法、装置、计算机设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN108537226A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810182391.1
申请日：2018-03-06
申请人： 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明公开了一种车牌识别方法和装置，所述方法包括：获取车牌图片，通过多层卷积神经网络对所述车牌图片进行特征计算，获得特征图；所述特征图的高度为偶数；以所述特征图高度的中心线为分割线对所述特征图进行分割，获得上部分特征图和下部分特征图；将所述上部分特征图和下部分特征图按从左至右的时序进行数据重排，获得重排特征图；通过长短时记忆网络对所述重排特征图进行预测处理，获得车牌识别结果。本发明通过多层卷积神经网络进行特征计算，充分利用卷积循环神经网络的优点，防止过拟合，具有训练速度快，准确率高的特点；通过对双排车牌特征图进行数据重组，实现准确高效的双排车牌识别。
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公开(公告)号：CN110148088A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201810212524.5
申请日：2018-03-14
申请人： 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明实施例公开了一种图像处理方法、图像去雨方法、装置、终端及介质，其中图像处理方法包括：获取待处理的原始图像，所述原始图像包含噪声数据；调用优化的网络模型对所述原始图像进行去噪处理，得到目标图像，其中，所述网络模型包括第一网络和第二网络；所述优化的网络模型是通过所述第一网络与所述第二网络之间的对抗学习对所述网络模型进行优化所获得的；输出所述目标图像。通过优化的网络模型对待处理的原始图像进行去噪处理，不再采用分层去噪的方法，可以有效解决去噪后的图像模糊和信息丢失的问题，从而提高去噪后的图像的质量。
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公开(公告)号：CN105550020A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201410588541.0
申请日：2014-10-28
申请人： 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明公开了一种对象选取的方法和装置，属于互联网技术领域。所述方法包括：接收目标任务的竞标请求，所述竞标请求中携带有第一子任务、第一竞标价格和第一对象标识；根据已记录的所述目标任务的中标对象对应的各子任务的总价值，以及所述第一子任务的价值，确定所述第一对象标识对应的对象的边际价值，将所述边际价值与第一竞标价格的比值确定为边际密度；获取根据已接收的所述目标任务的其它竞标请求对应的子任务的价值和竞标价格确定出的密度阈值，如果所述边际密度大于获取的密度阈值，则记录所述第一对象标识对应的对象为所述目标任务的中标对象。采用本发明，可以提高对象选取的效率。
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