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公开(公告)号：CN104954369A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510309512.0
申请日：2015-06-08
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L29/06 , H04L65/4061 , H04L65/602
Abstract: 本申请公开了一种多媒体内容的发送、生成和传输、播放方法和对应装置。其中的多媒体内容的发送方法包括：接收第一客户端上传的第一多媒体内容；将第一多媒体内容与预定多媒体内容合并以生成第二多媒体内容；确定第二多媒体内容的播放范围；以及将第二多媒体内容发送给播放范围内的第二客户端以供播放。按照本申请的方案，能使处于播放范围内的第二客户端接收到由第一客户端上传的多媒体内容。
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公开(公告)号：CN103873003A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410109936.8
申请日：2014-03-21
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H03G3/30
Abstract: 本发明实施例提供一种音频信号的增益调节方法及装置。本发明实施例通过获取音频文件的歌曲风格，进而根据歌曲风格与均衡参数的对应关系，获取与所述歌曲风格对应的均衡参数，使得能够利用所述均衡参数，对所述音频文件的音频信号进行增益调节，无需用户参与整个调节过程，操作简单，从而提高了音频信号的增益调节的效率。
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公开(公告)号：CN107807814B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201710892165.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F8/38
Abstract: 本发明提供一种应用组件的构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质。本发明实施例通过获取用户根据待构建的应用组件的组件任务，对组件搭建页面中所包含的至少一个操作控件的第一交互式操作，进而根据所述第一交互式操作，获得所述应用组件的训练数据、所述应用组件的机器学习算法和所述应用组件的输出方式，使得能够根据所述训练数据、所述机器学习算法和所述输出方式，构建所述应用组件，由于采用可视化界面的操作，将应用组件的构建过程中所需要的开发步骤可视化为若干个模块，用户只需要基于组件搭建页面进行交互式操作，就可以将这些模块组合起来，完成应用组件的构建，无需依赖专业的应用开发程序员和专门的程序开发工具，操作简单，且正确率高，从而提高了应用组件构建的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN107609057B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201710743642.4
申请日：2017-08-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/51
Abstract: 本发明的目的是提供一种用于获取商标图像的文字数据的方法与装置。本发明通过根据商标数据库中的映射关系，若待处理图像所对应的商标特征信息所对应的商标说明信息包含在所述待处理图像所对应的图像说明信息中，则将所述商标特征信息所对应的商标文字信息作为所述待处理图像所对应的商标图像的文字数据。与现有技术相比，本发明实现了自动获取商标图像的文字数据的方法，能够从商品图片中准确地提取到商标中的文字，能够在短期内为深度学习模型快速获取大量的训练数据，从而有效地提高模型的识别效率以及识别效果。
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公开(公告)号：CN105825228B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610143523.0
申请日：2016-03-14
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F16/53 , G06F16/583
Abstract: 本发明提供一种图像识别方法及装置。本发明实施例通过获取指定尺寸的待识别图像，进而从所述待识别图像中，提取差异区域图像，并根据所述差异区域图像，获得所述差异区域图像的图像特征，使得能够根据所述差异区域图像的图像特征和预先设置的模板特征，获得所述待识别图像的识别结果，无需基于几十万甚至上百万个训练样本采用深度学习的方法，就能够实现对类别数量有限的图像进行识别处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107908641A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710890130.0
申请日：2017-09-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F17/30268 , G06F17/2765 , G06N3/0454
Abstract: 本申请提供一种获取图片标注数据的方法和系统，所述方法包括：获取待标注的图片的识别结果；将待标注图片与候选字符显示于猜词界面，所述候选字符至少包括所述识别结果被拆分后得到的各字符；利用用户在猜词界面对所述候选字符的选择，获取所述待标注图片的标注数据。本申请所述获取图片标注数据的方法和系统，通过将待标注图片以猜词游戏的方式呈现给用户，用户通过猜词完成对该图片的标注；无需占用大量计算资源，且无需招募专业标注或外包人员，降低了图片标注数据的获取成本；由于用户进行游戏是根据自身意愿，并且每次标定的任务都能获得积分奖励，提高了用户进行游戏的成就感和积极性，基本消除了作弊可能，从而在一定程度上提高了准确性。
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公开(公告)号：CN104834356B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510226606.1
申请日：2015-05-06
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F3/04812 , G02B27/017 , G06F1/163 , G06F1/182 , G06F3/005 , G06F3/011 , G06T2207/10028 , G09G3/3406 , G09G5/003 , H04R5/0335 , H04R2460/17
Abstract: 本申请公开了头戴式设备及其视觉反馈的方法及装置。所述头戴式设备的一具体实施方式包括：支架，图像采集组件，显示组件及处理器；其中，所述图像采集组件和所述显示组件设置于所述支架上，并且，在所述头戴式设备处于使用状态时，所述显示组件在用户的视觉感知范围内；所述图像采集组件用于采集取景图像；所述处理器获取所述图像采集组件采集的取景图像，基于所述取景图像确定待显示的指示颜色，并控制所述显示组件显示所述指示颜色，以向用户指示所述图像采集组件的取景方位。该实施方式实现了向用户指示取景方位的目的，解决了现有技术中用于头戴式设备的视觉反馈的取景图像和用户的视野易相互干扰的问题，提高了信息传达的效率。
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公开(公告)号：CN107657269A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710737312.4
申请日：2017-08-24
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 李广
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/6256
Abstract: 本发明的目的是提供一种用于训练图片提纯模型的方法和装置。与现有技术相比，本发明对现有图片进行图片扩容，获得扩容后的图片，对扩容后的图片进行聚类，获得对应的聚类结果，在至少一个聚类结果中选择预定数量的图片作为样例图片呈现给用户，获取用户基于对聚类结果的相关操作所得到的正、负样本，根据用户所选择的正负样本，训练对应的图片提纯模型，进而可以利用该图片提纯模型进行图片质量提纯，实现了低成本获取高质量数据；区别于以往几万、几十万张的人工标注量，用户只需要花几分钟便完成小样本的标注任务，启动模型训练，得到用于海量图片质量提纯的图片提纯模型，进而用该图片提纯模型从海量的图片数据中挖掘出更多高质量的图片。
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公开(公告)号：CN107562838A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710735870.7
申请日：2017-08-24
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 李广
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明的目的是提供一种用于图像信息采集的方法和装置。与现有技术相比，本发明获取网络用户上传的图片，检测并标记该图片中图像的目标特征，根据该网络用户所选择的被标记出来的目标特征，载入该目标特征的候选相关信息供该网络用户进行选择确认，保存该网络用户从所述候选相关信息中选择确认的目标相关信息及其对应的目标特征，以供后续训练模型；本发明将模型预测的能力直接用于网络用户上传图片的阶段，当网络用户点击上传图片之后，系统直接给图片预测的结果，并且自动标记出相应的目标特征，网络用户只需要进行确认，或者修改标记的位置，然后完成提交到后台，后台标注人员只需要进行确认即可入库，提高了图像信息采集的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN105825228A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610143523.0
申请日：2016-03-14
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06K9/62 , G06K9/6276 , G06F17/30247
Abstract: 本发明提供一种图像识别方法及装置。本发明实施例通过获取指定尺寸的待识别图像，进而从所述待识别图像中，提取差异区域图像，并根据所述差异区域图像，获得所述差异区域图像的图像特征，使得能够根据所述差异区域图像的图像特征和预先设置的模板特征，获得所述待识别图像的识别结果，无需基于几十万甚至上百万个训练样本采用深度学习的方法，就能够实现对类别数量有限的图像进行识别处理。
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