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公开(公告)号：CN108985206A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810723901.1
申请日：2018-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种模型训练方法、人体识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取用于训练人体识别模型的样本图像；在该样本图像依次经过该多个第一卷积层处理时，根据该每个第一卷积层输出的第一特征图，确定该每个第一卷积层对应的第二特征图；根据所述每个第一卷积层对应的第二特征图，以及所述每个第一卷积层引出的分支中与所述第二损失层连接的第二卷积层对应的预设框，检测所述样本图像中的人体区域或人体部位区域；根据检测出的人体区域或人体部位区域，以及该样本图像中标注的人体区域或人体部位区域，确定该人体识别模型的参数。本发明实施例提高了人体区域或人体部位区域的检测精度。
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公开(公告)号：CN108921874A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810726681.8
申请日：2018-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供的人体跟踪处理方法、装置及系统，系统中视频采集处理装置内置智能芯片，在智能芯片向云端服务器上传视频数据之前，智能芯片对视频数据进行预处理，保留关键图像帧，并采用人体检测跟踪算法对关键图像帧进行人体检测和跟踪处理，得到第一人体检测跟踪结果，将第一人体检测跟踪结果发送给云端服务器，以使云端服务器对第一人体检测跟踪结果进行人体重识别算法处理和/或三维重建算法处理，得到第二人体检测跟踪结果。通过智能芯片的预处理过程，降低了人体跟踪系统对网络带宽的要求，减轻了对云端服务器资源的依赖，提高了系统整体的处理速度；通过云端服务器三维重建算法辅助人体重识别算法判定目标人体，提高了人体识别算法的准确率。
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公开(公告)号：CN108572939A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810390462.7
申请日：2018-04-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种VI-SLAM的优化方法，包括：如果发生变化的观测量满足更新条件，则根据发生变化的观测量对集束调整的优化方程中的观测方程进行重新线性化；根据重新线性化后的观测方程，对法向方程进行增量式更新；根据更新后的法向方程，对舒尔补方程进行增量式更新；采用预条件共轭梯度法对更新后的舒尔补方程进行增量式求解，获得观测量的最优解。本发明实施例通过利用VI-SLAM问题特殊的稀疏结构提升优化效率，以及通过利用SLAM问题的增量特性提升优化效率。同时，本发明优化效率的提升不依赖于运动方式，既适用于持续扩展地图的运动方式，又适用于在已扩展的地图中来回运动。
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公开(公告)号：CN208079276U
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201820355204.0
申请日：2018-03-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H04N13/106 , H04N13/156 , H04N13/204 , H04N13/257 , H04N13/271 , H04N13/293 , H04N9/31
Abstract: 本申请实施例公开了双目深度相机系统。该系统的一具体实施方式包括：散斑投影仪，用于向目标区域投射红外散斑图案；双目相机，包括两个具有红外摄像功能的红外相机，且双目相机中存在至少一个红外相机还具有彩色摄像功能；处理模块，用于利用双目视觉原理处理各红外相机利用红外摄像功能采集到的红外图像以生成红外深度图，并将红外深度图与红外相机利用彩色摄像功能采集到的彩色图像相叠加得到深度图像。该实施方式提供的双目深度相机系统缩小了其所在的双目深度相机的体积，降低了双目深度相机的成本。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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