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公开(公告)号：CN118155274A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311870826.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种动作计数方法及相关装置、设备和存储介质，其中，动作计数方法包括：获取对目标对象拍摄的图像序列，并基于若干种基础动作类别，得到周期动作集合；其中，周期动作集合包含若干种周期动作类别，且周期动作类别由顺序排列的基础动作类别构成；识别图像序列内拍摄图像中目标对象的目标动作类别；基于各帧拍摄图像的目标动作类别，得到目标对象的有效动作序列；其中，有效动作序列包含顺序排列的基础动作类别；基于周期动作集合对有效动作序列进行检索，得到目标对象分别执行各种周期动作类别的累计数目。上述方案，能够在尽可能地减少感知的前提下，降低动作计数的成本，并提升动作计数的精度。
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公开(公告)号：CN117636461A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311550365.7
申请日：2023-11-16
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请涉及运动智能化技术领域，具体涉及一种跑步测评方法、装置、设备及存储介质。获取撞线者的撞线成绩和撞线者的人体图像，以及对撞线者的人体图像进行身体特征提取，得到撞线者的身体特征；通过将撞线者的身体特征与预先注册的各个测试者的注册身体特征进行匹配，从测试者中确定出与撞线者相似度最高的至少两个候选测试者，其中，测试者的注册身体特征，通过对测试者的注册人体图像进行身体特征提取得到；通过将撞线者的人体图像与候选测试者的注册人体图像进行匹配，从候选测试者中确定出与撞线者对应的目标测试者，并将撞线者的撞线成绩，确定为目标测试者的跑步成绩。本申请能够对跑步测试者的跑步成绩进行更精准、更高效地记录。
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公开(公告)号：CN114356201B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202111592814.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F3/0488 , G06F3/0354 , G06T5/70
Abstract: 本申请公开了一种书写美化方法、装置、设备和可读存储介质，该方法包括：采集多个书写轨迹点的信息，进行笔宽估计得到笔宽，并依次利用改进的三阶贝塞尔算法进行轨迹平滑得到多个插值轨迹点的信息，其中改进的三阶贝塞尔算法使用的控制点包括当前处理的书写轨迹点及其前三个书写轨迹点，多个插值轨迹点在当前处理的书写轨迹点之前的第一个书写轨迹点与第二个书写轨迹点之间，计算每个笔段的外轮廓，通过上述方式，每获取到一个书写轨迹点，就利用它更新改进的三阶贝塞尔算法的控制点，并对它之前的第一个书写轨迹点和第二个书写轨迹点之间进行平滑，能够降低电子屏书写平滑的延迟，也就能够降低电子屏书写美化的延迟。
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公开(公告)号：CN117292432A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311132804.2
申请日：2023-09-04
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V40/20 , A63B71/06 , G06V10/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，提供一种踩线评判方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法首先获取评判对象在体育项目开始前的图像，并确定图像中评判对象的脚部区域图像；然后将脚部区域图像输入至踩线检测模型，得到踩线检测模型输出的评判对象的双脚的踩线比例；最后基于踩线比例以及踩线阈值，判断评判对象是否踩线。该评判方法利用踩线检测模型确定评判对象双脚的踩线比例，可以量化踩线幅度，便于根据不同场景结合踩线阈值，实现精细化的踩线评判，进而提高踩线评判精度和准确性。该评判方法结合踩线阈值，判断评判对象是否踩线，不同场景可以设置不同的踩线阈值，不仅可以控制踩线评判的灵敏度，还具有较强的场景适应性。
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公开(公告)号：CN115862147A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211700126.0
申请日：2022-12-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种姿态估计方法、装置、电子设备和存储介质，属于计算机视觉技术领域，其中，姿态估计方法包括：获取同一用户的多个视图下的二维图像，对每个视图下的二维图像进行特征提取，得到每个视图下的二维图像对应的图像特征；基于图像特征，进行二维人体关键点定位，得到每个视图下的二维图像对应的二维人体关键点；基于二维人体关键点，预测得到三维人体关键点；将预测得到的三维人体关键点作为伪标签，建立多个视图下的二维点的对应关系；基于二维点的对应关系，对每个视图下的二维图像对应的图像特征进行特征加权融合，得到融合后的特征；将融合后的特征作为下一次迭代的图像特征，经过多次迭代后，得到用户的三维姿态估计结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115546688A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211193359.6
申请日：2022-09-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种跳远评测方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定跳远评测区域下的待测视频和刻度线坐标；从所述待测视频中的各帧中，确定落地帧；基于所述落地帧中人员的脚部骨骼点的坐标，对所述落地帧进行脚部分割，得到所述落地帧中的多个脚部轮廓点的坐标；基于所述落地帧中的多个脚部轮廓点的坐标，以及所述刻度线坐标，进行跳远成绩评定，克服了传统方案中跳远成绩测算不准确的缺陷，通过人体检测、姿态估计以及脚部分割分析测试人员所处的状态，以确定落地帧对应的落地帧，并据此进行成绩评定，提升了跳远成绩测算的准确性；此外，利用计算机视觉技术和循环状态机进行跳远评测，还提升了跳远评测效率和体育课堂的教学效率。
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公开(公告)号：CN113420983A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110700266.7
申请日：2021-06-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种书写评价方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标对象进行书写的笔迹点数据；根据笔迹点数据对书写文本进行识别，得到书写文本识别结果，其中，书写文本识别结果包括至少一个候选文本单元组，一个候选文本单元组包括多个候选文本单元，一个候选文本单元组为书写文本中一文本单元的候选识别结果；从书写文本识别结果中查找与标准文本中每个词条的每个文本单元匹配的候选文本单元；根据查找结果确定书写文本中内容书写正确的部分。本申请提供的书写评价方法可自动对目标对象书写的内容进行评价，并且不受书写位置和书写方向的影响，用户体验较好。
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公开(公告)号：CN119379780A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411222345.1
申请日：2024-09-02
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种球体高度估计方法及装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取目标图像；其中，目标图像包括参考物和球体；确定参考物在目标图像中的参考位置以及球体在目标图像中的球体位置；基于参考位置和球体位置，确定目标参考点；其中，目标参考点与参考位置处于同一高度、且目标参考点与球体位置处于同一深度平面；基于参考物的实际高度、球体位置和目标参考点，计算球体的实际高度。通过上述方式，本申请能够得到球体高度，并提高球体高度的准确度。
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公开(公告)号：CN117333546A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311270052.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明提供一种姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取不同视角下针对目标对象的多张图像；提取各图像中目标对象的多个关键点和各关键点对应的特征信息；基于所有图像中各关键点对应的特征信息，确定目标三维体素热图；针对目标三维体素热图的各维度，确定目标三维体素热图在维度上的一维热图；一维热图的分辨率大于目标三维体素热图在一维热图对应维度上的分辨率；基于各一维热图对目标对象进行姿态估计。基于此，可通过少量运算确定出目标三维体素热图在各维度上的高分辨率一维热图，基于各一维热图进行姿态估计，能减小量化误差，提高估计的准确度，同时还兼顾了计算量控制，实现了准确度和计算复杂度的平衡。
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公开(公告)号：CN112686134B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202011588676.9
申请日：2020-12-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V30/32
Abstract: 本发明提供一种手写识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待识别的轨迹点序列及其对应的笔迹图像；对所述笔迹图像进行空间特征提取，得到空间特征图；索引所述轨迹点序列中各个轨迹点对应在所述空间特征图中的特征，得到轨迹点空间特征序列；对所述轨迹点空间特征序列进行手写识别，得到识别结果。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过索引轨迹点序列中各个轨迹点对应在空间特征图中的特征，得到轨迹点空间特征序列用于手写识别，实现了手写识别在时间层面和空间层面上的特征融合，能够有效利用用户手写过程中在各个层面上的特征信息，从而有效提高手写识别的识别性能，以满足不同情形下的手写识别需求。
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