用户终端设备及其控制方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112215191A

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN202011133739.1

    申请日:2016-11-25

    Inventor: 姜诚玟 韩兴宇

    Abstract: 提供一种电子设备,包括:显示器;相机,被配置为获取捕捉的图像;以及至少有一个硬件处理器,被配置为运行人工智能(AI)自动分类器,被配置为在捕捉的图像中提取食物的特征信息,基于捕捉的图像中的食物的特征信息来识别捕捉的图像中的食物类型,并基于特征信息识别捕捉的图像中的食物的量,其中所述特征信息包括捕捉的图像中的食物的颜色、捕捉的图像中的食物的形状或者捕捉的图像中的食物的纹理中的至少一个;基于食物类型从数据库中获取食物类型的卡路里信息;以及基于卡路里信息、捕捉的图像中的食物的量以及捕捉的图像中的食物类型,控制显示器显示捕捉的图像中的食物的卡路里量,其中所述食物类型的卡路里信息包括食物类型的卡路里量。

    机器人及其控制方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117715733A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202280051166.9

    申请日:2022-06-21

    Inventor: 姜诚玟 韩兴宇

    Abstract: 公开了一种机器人。所述机器人包括图像传感器、驱动单元、存储器和处理器。处理器获取由图像传感器捕捉的第一图像;获取关于第一图像中包括的对象的第一信息;控制驱动单元使得机器人接近所述对象;在机器人接近所述对象的同时获取第二图像;基于第二图像获取关于所述对象的第二信息;基于第一信息和第二信息确定第一信息或第二信息中是否存在错误;以及基于确定结果控制机器人的操作。

    电子设备及其控制方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116097315A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202180051471.3

    申请日:2021-10-20

    Inventor: 韩兴宇 姜诚玟

    Abstract: 一种电子设备包括:相机;抓取器,配置为对抓取目标对象进行抓取;存储器,被配置为存储神经网络模型;以及处理器,被配置为:通过将由相机捕获的至少一个图像输入到神经网络模型来获得抓取器的移动信息和旋转信息,以及基于移动信息和旋转信息来控制抓取器。所述至少一个图像包括抓取器的至少部分和抓取目标对象的至少部分,并且神经网络模型被配置为基于所述至少一个图像输出用于将抓取器定位到接近抓取目标对象的移动信息和旋转信息,移动信息包括抓取器的第一方向移动、第二方向移动或移动停止中的一个,并且旋转信息包括抓取器的第一方向旋转、第二方向旋转或不旋转中的一个。

    用户终端设备及其控制方法

    公开(公告)号:CN108292420B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN201680069788.9

    申请日:2016-11-25

    Inventor: 姜诚玟 韩兴宇

    Abstract: 提供了一种用户终端设备。所述用户终端设备包括:相机,被配置为获取捕捉的图像;存储器,被配置为存储食物摄入历史;处理器,被配置为从捕捉的图像提取食物图像,并基于提取的食物图像的特征信息和先前存储的食物摄入历史确定包括在捕捉的图像中的食物项目的食物类型;显示器,被配置为显示关于确定的食物类型的相关信息。

    电子设备和用于控制该电子设备的方法

    公开(公告)号:CN114830177A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202080079361.3

    申请日:2020-09-09

    Inventor: 姜诚玟 韩兴宇

    Abstract: 一种控制电子设备的方法包括:获取图像和所获取的图像的深度信息;将所获取的图像输入到神经网络模型中,其中,所述神经网络模型被训练为获取与所获取的图像中包括的对象有关的信息;获取由所述神经网络模型的中间层输出的中间特征值;基于所述中间特征值识别针对所获取的图像中包括的对象中的至少一个对象的特征区域;并且基于针对所述至少一个对象的特征区域和所述深度信息来获取所述电子设备与所述至少一个对象之间的距离信息。

    电子设备和控制电子设备的方法

    公开(公告)号:CN110945505A

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201880049170.5

    申请日:2018-07-24

    Inventor: 姜诚玟 韩兴宇

    Abstract: 提供了一种用于控制电子设备的方法,该电子设备包括至少一个处理器,被配置为通过使用人工智能神经网络模型加密图像并将加密的图像上传到外部服务器。该方法包括:接收将图像上传到外部服务器的命令;基于命令,通过将图像和电子设备的密钥输入到被训练为基于输入图像和输入密钥识别特征值的神经网络模型中,获取与图像相对应的特征值;以及将图像的识别信息和特征值发送到外部服务器。

    电子设备及其操作方法
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110100253A

    公开(公告)日:2019-08-06

    申请号:CN201780079799.X

    申请日:2017-12-21

    Inventor: 韩兴宇 姜诚玟

    Abstract: 提供了一种电子设备。该电子设备包括:相机,被配置为通过捕获用户的图像来获得用户图像;以及处理器,被配置为执行存储在存储器中的一个或更多个指令,其中,处理器还被配置为通过使用基于多个用户的面部信息学习的第一识别模型从用户图像的面部区域识别用户,从用户图像提取关于识别的用户的附加特征信息,允许第一识别模型基于提取的附加特征信息进行附加学习,通过使用附加学习后的第二识别模型从用户图像的人物区域识别用户,并输出第二识别模型的识别结果。

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