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公开(公告)号：CN116916135A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310819164.6
申请日：2023-07-05
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: H04N23/54 , H04N23/55 , H04N23/951 , H04N23/957
Abstract: 本申请公开了一种事件相机获取图像信息的方法及相关装置，通过增加移位开关控制单元，使得可以通过移位开关控制单元控制每个电流信号发送给指定的差分电路，进而可以将某个像素点当前时刻的目标参数值和某个像素点周围的指定像素点的前一时刻的目标参数值进行比较，实现静态图像明暗边界的边缘检测，准确获取物体的轮廓图像。
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公开(公告)号：CN116866546A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310857043.0
申请日：2023-07-13
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: H04N17/00
Abstract: 本申请实施例提供了一种编解码算法性能测试方法、装置、设备及介质，在该方法中，将测试图像输入到特征提取网络，基于特征提取网络，提取测试图像的第一图像特征；将第一图像特征封装为待测试编码算法对应的第二图像特征；利用待测试编码算法对第二图像进行编码，确定第三图像特征；利用待测试编码算法对应的待测试解码算法对第三图像特征，确定第四图像特征；将第四图像特征输入机器视觉检测模型，基于机器视觉检测模型，确定待测试编码算法和待测试解码算法的第一性能测试结果，在性能测试过程中更关注图像特征，而非面向人眼的图像，关注图像特征相当于关注任务精度，因此可以适用于机器视觉编解码算法，可以满足多样的测试需求。
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公开(公告)号：CN119919725A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411999851.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N20/10 , G06N20/20
Abstract: 本申请提出一种基于联合模型的图像鉴伪方法、电子设备和存储介质，属于图像处理技术领域。该方法中，频率分析模块根据待检测图像不同频率段的信息和攻击类型，生成不同攻击类型对应的特征图；知识微调模块根据不同攻击类型对应的特征图，对各个适配器子模块中的中心差分卷积与原始卷积之间的分配率进行微调，知识重组模块可根据不同攻击类型对应的特征图，确定各个适配器子模块分别对应的输出权重。由此，可使得编码器模块基于微调后的适配器子模块对待检测图像进行特征提取，得到每一适配器子模块分别对应的图像特征，并根据确定的各个适配器子模块分别对应的输出权重，对各个图像特征进行加权融合，以此，能够对多种伪造方法进行精准有效的鉴伪检测。
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公开(公告)号：CN119277084A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202310827426.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: H04N19/172 , H04N19/42 , H04N19/44
Abstract: 本申请涉及一种视频编码方法、视频解码方法、装置和通信设备。所述方法通过对视频帧对应的多个视频特征进行融合以及编码，得到编码特征，再将编码特征发送至接收设备。该方法通过融合不同视频特征后进行编码，具备了针对多数量和/或多尺度的视频特征进行编码的能力，在一定程度上提高的视频数据的编码效率，进而当需要对大量的视频特征进行编码后传输时，可以在一定程度上提高视频数据传输的速率。另外，由于对不同视频特征进行了融合处理，可以去除多个视频特征中存在的语义冗余的特征，可以在一定程度上提高编码效果，进而可以提高后期基于编码特征进行解码和还原后的特征的还原度。
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公开(公告)号：CN119850468A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411994437.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种图像盲去模糊方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待处理图像的语义掩码；通过训练完成的图像盲去模糊模型提取所述待处理图像的图像特征，将所述图像特征和所述语义掩码进行融合处理，得到融合特征；训练完成的图像盲去模糊模型是利用预训练的美学属性分布预测模型，对待训练的图像盲去模糊模型进行训练得到的；将所述融合特征和所述融合特征的图像特征进行多次融合处理，得到所述待处理图像的目标融合特征；对所述目标融合特征的图像特征进行图像重建处理，得到所述待处理图像的去模糊图像。采用本方法，能够提高去模糊图像的清晰度和美学质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119722790A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311268653.3
申请日：2023-09-27
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06T7/73 , G06T7/77 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种点位信息识别方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中无法实现每个摄像头的点位信息的自动获取的问题。在该方法中，基于点位识别模型对待确定点位信息的图像和预设的每个点位信息对应的提示模板进行处理，得到了图像对应的图像特征向量以及预设的每个目标样本场景类别对应的样本场景特征向量，根据图像特征向量与每个样本场景特征向量的相似度，确定图像对应的摄像头的点位信息，从而实现了对视联网中每个摄像头的点位信息的自动获取，提高了点位识别的效率。
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公开(公告)号：CN119621933A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411688564.9
申请日：2024-11-22
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/334 , G06F16/335 , G06N5/04
Abstract: 本公开实施例是关于一种检索增强生成方法及装置、计算机程序产品、电子设备，涉及人工智能技术领域，该方法包括：确定目标模型的输入集合，并将所述输入集合划分为训练集以及验证集；确定候选集合以及结果集合，并基于所述训练集确定所述候选集合中的每个元素的参数信息，以确定加入所述结果集合的元素；对所述结果集合中的每个元素基于所述验证集进行验证处理，确定目标检索结果数量；将所述目标检索结果数量对应的检索结果输入目标模型，生成输出结果。本公开能够准确地确定用于检索增强的目标检索结果数量，提高检索增强生成效果。
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公开(公告)号：CN119600304A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411644456.1
申请日：2024-11-15
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开是关于一种模型训练方法、目标检测方法及装置、设备和产品，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：获取训练图像集，通过初始适配器网络对多个训练图像进行特征提取处理，得到第一图像特征；获取初始目标检测模型；由头部检测模型对多个训练图像进行特征提取处理，得到第二图像特征；基于第一图像特征与第二图像特征确定特征损失值并对初始适配器网络进行训练，得到适配器网络；根据适配器网络与主体检测模型，构建目标检测模型。本公开将适配器转换解码特征作为目标检测模型的输入，只需很小的代价就可以训练一个低复杂度的适配器网络，无需重新训练大参数量的目标检测模型，可以大量减少训练过程中的显存占用。
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公开(公告)号：CN119599091A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411640210.7
申请日：2024-11-15
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/213
Abstract: 本公开提供了一种领域自适应方法、领域自适应组件、电子设备及可读介质，属于计算机技术领域。该方法可以应用在预训练的初始模型，该初始模型在来源于合成域的第一样本上训练获得。获取该初始模型中第一特征提取模块从第二样本中提取的第一特征，该第二样本来源于自然域与合成域；进而可以根据该第一特征判断第二样本的来源域，以及基于来源域确定第一特征的对抗性损失绝对值，并以对抗性损失绝对值最大为目的在反向的过程中通过梯度反转更新第一特征提取模块。基于此，该方法能够实现特征提取的领域自适应，降低了对自然域样本数量与特征标签的需求，还能够灵活应对复杂模型的领域自适应需求，可以即插即用式灵活应用。
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公开(公告)号：CN119484892A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410773493.6
申请日：2024-06-14
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 本公开提供了一种面向机器视觉任务的视频编码方法、解码方法及相关设备，涉及机器视觉技术领域。该解码方法包括：对待解码视频码流进行解码，得到解码后的视频序列和时域采样信息；根据时域采样信息，对解码后的视频序列执行时域恢复处理。本公开能够在保证视觉任务的情况下，提高视频数据的传输效率。
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