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公开(公告)号：CN108777809B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201810319891.5
申请日：2018-04-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04N21/433 , H04N21/44 , H04N21/845
Abstract: 本发明公开了一种全景视频分片移动网络缓存方法及系统、全景视频下载方法。本方法为：1)在核心网EPC中设置一缓存节点，在接入网RAN的每一基站中分别设置一缓存节点；2)视频源服务器端将全景视频进行空间维度的分片，即将每一待缓存的全景视频k划分为M行N列，得到M×N个视频分片，在时间维度上将全景视频K划分为T个时间分片，表示第k个视频中第m行第n列时间为t的视频分片；确定视频k的每一的请求概率3)内容控制器根据该全景视频k的分片信息和网络开销状况，对全景视频k的视频分片进行优化计算；各缓存节点根据优化计算结果缓存全景视频分片。本发明提升了用户的观看体验。
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公开(公告)号：CN109166178A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810811052.5
申请日：2018-07-23
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种视觉特性与行为特性融合的全景图像显著图生成方法及系统。本方法为：1)将全景图像从等矩形域转换到球面域、再从球面域转换到视角域，得到该全景图像对应的视角平面图像；2)使用高斯差分滤波处理该视角平面图像，得到图像中每个像素在视觉空间的DoG值；3)利用每个像素对应的DoG值与平均DoG值之间的欧几里德距离值表示对应像素在整幅全景图像上的视觉特征显著性，得到该全景图像对应的视觉特征显著图SV；4)根据用户的实际头部运动数据得到用户观看全景图像的行为特性显著图Sb；5)将该视觉特征显著图SV与该行为特性显著图Sb融合得到最终的全景图像显著图S。本发明大大提升了全景图像的显示效果。
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公开(公告)号：CN105809624B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201610127287.3
申请日：2016-03-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种依赖观看条件的图像显示适配方法。本方法为：1)计算图像中傅里叶域中任一点处对应的图像模式的真实对比度、空间频率；2)计算缩放处理的最优缩放比例，根据该最优缩放比例对该图像进行缩放，得到一中间图像；然后对该中间图像进行变形处理，在变形过程中尽量保持每一受关注区域si形状不变，得到一与目标屏幕适配的目标图像。本方法利用对比敏感性概念首先建立图像观看条件与人类视觉系统响应的关系。然后决策图像受关注区域的最优目标缩放比例。得到最优目标缩放比例后，对不同图像区域朝着目标显示尺寸进行变形变换处理，得到最优的适配观看条件和显示设备的图像显示。
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公开(公告)号：CN119415749A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411548536.7
申请日：2024-11-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9032 , G06F16/9035 , G06N5/022 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于知识一致性的神经网络模型检索方法，所述方法包括：步骤S1：在离线阶段，利用黑盒对抗样本生成方法为神经网络模型生成边界样本，并获取语义向量；步骤S2：在线阶段，利用查询数据集的语义向量编码器为查询数据集生成语义向量；步骤S3：在线阶段，将神经网络模型的语义向量和查询数据集的语义向量进行知识一致性匹配，对齐各自语义向量中隐含的知识，筛选出最匹配的神经网络模型。本发明有效提升了模型检索的准确率，减小了敏感数据泄露的风险，对于神经网络模型的版权保护、云服务的安全访问等都大有益处。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118485070A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410632258.7
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出一种敏感词汇识别方法，包括：S1：输入文本到基础敏感词识别模型得到中间矩阵；S2：将中间矩阵输入敏感信息提取模块，变换得到#imgabs0#和#imgabs1#；S3：将#imgabs2#和#imgabs3#输入位置信息增强模块，得到四维矩阵#imgabs4#；S4：将#imgabs5#输入敏感信息筛选模块，得到筛选后的矩阵；S5：将筛选后的矩阵输入CRF层得到每个字的概率；S6：提取S2‑S4步的损失值，提高其在整体损失值中的比重。S7:通过敏感词识别模型模型进行迭代训练，保存精度最高的模型，进行词汇类别预测。本发明方法可提高敏感词汇的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113569636B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110693974.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种基于球面特征的鱼眼图像特征处理方法、系统及电子设备。该基于球面特征的鱼眼图像特征处理方法包括：提取鱼眼图像中的多尺度特征得到多尺度特征图；将多尺度特征图输入至经训练的鱼眼图像特征处理模型中，得到鱼眼图像特征处理模型输出的鱼眼图像的融合特征图，其中鱼眼图像特征处理模型用于从多尺度特征图提取平面特征和球面特征，并基于空间自注意力机制提取含有球域信息的平面特征，并将含有球域信息的平面特征与球面特征进行融合以得到融合特征图。
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公开(公告)号：CN112862670A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110179069.5
申请日：2021-02-08
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提出一种基于多视角融合的360°图像对抗样本生成方法，包括如下步骤：步骤1、通过视角投影的几何模型推导出视角域图像的失真补偿公式，对视角图像进行失真矫正；步骤2、在矫正后的视角图像上利用2D攻击方法生成对抗样本；步骤3、对多个视点采样得到的多个视角图像同时进行攻击，将攻击得到的多视角对抗样本基于视角图像融合算法重建球面对抗样本，融合到球面图像的不同区域，使得融合得到的球面图像能够覆盖整个球面。本方法可以直接在视角图上发起攻击，复用现有的2D方法，计算开销小，攻击成本低，对当前针对360°图像的深度学习系统具有较大的威胁。
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公开(公告)号：CN108777809A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810319891.5
申请日：2018-04-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04N21/433 , H04N21/44 , H04N21/845
Abstract: 本发明公开了一种全景视频分片移动网络缓存方法及系统、全景视频下载方法。本方法为：1)在核心网EPC中设置一缓存节点，在接入网RAN的每一基站中分别设置一缓存节点；2)视频源服务器端将全景视频进行空间维度的分片，即将每一待缓存的全景视频k划分为M行N列，得到M×N个视频分片，在时间维度上将全景视频K划分为T个时间分片，表示第k个视频中第m行第n列时间为t的视频分片；确定视频k的每一 的请求概率 3)内容控制器根据该全景视频k的分片信息和网络开销状况，对全景视频k的视频分片进行优化计算；各缓存节点根据优化计算结果缓存全景视频分片。本发明提升了用户的观看体验。
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公开(公告)号：CN105809624A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610127287.3
申请日：2016-03-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06T3/40
CPC classification number: G06T3/4084
Abstract: 本发明公开了一种依赖观看条件的图像显示适配方法。本方法为：1)计算图像中傅里叶域中任一点处对应的图像模式的真实对比度、空间频率；2)计算缩放处理的最优缩放比例，根据该最优缩放比例对该图像进行缩放，得到一中间图像；然后对该中间图像进行变形处理，在变形过程中尽量保持每一受关注区域si形状不变，得到一与目标屏幕适配的目标图像。本方法利用对比敏感性概念首先建立图像观看条件与人类视觉系统响应的关系。然后决策图像受关注区域的最优目标缩放比例。得到最优目标缩放比例后，对不同图像区域朝着目标显示尺寸进行变形变换处理，得到最优的适配观看条件和显示设备的图像显示。
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