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公开(公告)号：CN108900733B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201810722898.1
申请日：2018-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 赵晨
IPC: H04N5/04 , H04B3/54 , H04N13/243 , H04N13/296
Abstract: 本发明提供的拍摄设备、同步拍摄系统及方法，在其同步拍摄系统中设置多个拍摄设备以及通过电力线与每个拍摄设备分别电连接的控制单元，其中，控制单元通过所述电力线将包括有同步时钟信号的电力线信号分别发送至所述多个拍摄设备，所述多个拍摄设备在接收到的同步时钟信号时执行拍摄操作。因此，本申请的控制单元通过将可用于控制拍摄设备执行拍摄操作的电力线信号通过电力线传输的方式发送至各拍摄设备，以使各拍摄设备根据电力线信号中的同步时钟信号进行同步拍摄操作，其部署成本和部署难度相较于现有技术均得到了有效降低，也便于后续根据这些拍摄设备同步拍摄的图像构建相应的三维视觉图像。
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公开(公告)号：CN107657663B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201710867785.6
申请日：2017-09-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 赵晨
Abstract: 本申请实施例公开了用于显示信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：监测镜头的焦距数据；通过焦距数据确定虚拟三维物体在虚拟空间中的放置位置，上述虚拟空间保存在智能终端上，包含预设尺寸的虚拟三维物体；将虚拟三维物体设置在上述放置位置后，在智能终端的显示屏上显示虚拟三维物体。该实施方式提高了虚拟物体在虚拟空间中放置位置的准确度，提高了虚拟物体在智能终端上的显示精度。
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公开(公告)号：CN109190504B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810910923.9
申请日：2018-08-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供的汽车图像数据的处理方法、装置及可读存储介质，通过根据采集获得的汽车图像样本数据和预设的随机噪音信息对预设的对抗网络进行训练，以获得用于生成汽车图像数据的训练完毕的对抗网络；根据预设生成目标，将所述汽车图像样本数据输入所述训练完毕的对抗网络，生成包括有多种随机噪音信息的汽车图像数据，其中，所述汽车图像数据用于训练汽车图像识别神经网络进行汽车图像识别，从而利用对抗网络生成可用于训练汽车图像识别神经网络的汽车图像数据，扩增了数据量也降低了数据获取成本。
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公开(公告)号：CN106682632B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201611258315.1
申请日：2016-12-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了用于处理人脸图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理人脸图像；提取待处理人脸图像的至少一项面部特征信息，生成待处理人脸图像的面部特征信息集合；获取用户选中的面部部位标识；获取目标参考人脸图像的面部特征信息集合，并从目标参考人脸图像的面部特征信息集合中提取与用户选中的面部部位标识相对应的面部特征信息，作为目标面部特征信息；基于待处理人脸图像的面部特征信息集合与目标面部特征信息对待处理人脸图像进行处理，生成处理后的人脸图像。该实施方式提高了人脸图像的处理效果。
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公开(公告)号：CN109614848A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811245356.6
申请日：2018-10-24
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本公开提供一种人体识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。方法包括：获取拍摄的第一张原始图片；根据获取的图片进行分辨率调整，得到目标图片；基于预设人体特征点检测模型对目标图片进行处理，确定目标图片中是否包括人体信息；若包括，则根据人体信息在原始图片中确定出人体区域信息，并将人体区域信息输入滤波器，以使滤波器根据人体区域信息确定目标人体区域信息；获取拍摄的下一张原始图片；根据目标人体区域信息，在下一张原始图片中确定可能人体区域，并根据可能人体区域执行分辨率调整的步骤，本公开提供的方案，能够根据图片中随着时间变化，人体区域的关联关系对原始图片进行处理，从而准确且快速的在图片中对人体进行定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109474851A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811277395.4
申请日：2018-10-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H04N21/4402
Abstract: 本发明实施例提供一种视频转换方法、装置及设备，该方法包括：获取第一视频的多个第一视频帧，每个第一视频帧中的图像为第一类型；通过视频转换模型对每个第一视频帧进行图像转换，得到每个第一视频帧对应的第二视频帧，每个第二视频帧中的图像为第二类型；根据每个第二视频帧，确定所述第一视频的转换视频。提高了视频转换的效果。
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公开(公告)号：CN107833264B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201711121488.3
申请日：2017-11-13
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明提出一种图片处理方法，包括：对待处理的图片进行特征对象检测，获得图片中的第一特征对象的名称和位置；根据第一特征对象的名称和位置、以及预设的动效加载策略，从第一特征对象中选择需要执行动效加载的特征对象作为第二特征对象；根据预设的动效加载策略，对第二特征对象执行增强现实(AR)动效渲染，并获得有动效的图片。本发明还提出一种图片处理装置、设备和计算机可读存储介质。通过实施本发明，能够提升图片的信息展现维度，使其内容丰富度得到提升，并同时保持图片的低成本优势。
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公开(公告)号：CN109242001A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810903034.X
申请日：2018-08-09
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供的图像数据处理方法、装置及可读存储介质，通过根据预设的至少两个超参数集建立用于待训练的至少两个机器学习算法模型；根据获取的同一图像数据训练集，对各待训练的机器学习算法模型进行训练，获得训练完毕的各机器学习算法模型并确定对应的收敛损失值；根据各机器学习算法模型的超参数集和对应的收敛损失值，确定最优超参数集，建立对应的待训练的最优机器学习算法模型；根据图像数据训练集对待训练的最优机器学习算法模型进行训练，获得训练完毕的最优机器学习算法模型并对待识别图像进行识别，获得图像识别结果，从而有效避免现有技术中根据经验值确定超参数而导致机器学习算法模型对图像识别的识别准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN109117897A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810902229.2
申请日：2018-08-09
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供的基于卷积神经网络的图像处理方法、装置及可读存储介质，通过采用构建卷积神经网络的网络架构，所述架构包括依次连接的卷积层、采用中值池化算法的池化层、全连接层和分类器层；根据采集获得的图像样本集对构建的卷积神经网络进行训练，获得训练完毕的卷积神经网络模型；根据训练完毕的卷积神经网络模型对待识别的图像进行识别；其中，所述训练完毕的卷积神经网络模型中的池化层采用中值池化算法，以使将待识别图像的各区块对应特征值中的中值作为最佳特征值输出至全连接层。从而可利用中值池化算法对卷积神经网络模型进行处理，有效解决了现有技术中由于采用最大值池化算法和均值池化算法而使得图像识别的准确率受到影响的问题。
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公开(公告)号：CN108520228A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810297698.6
申请日：2018-03-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06K9/00355 , G06F3/017 , G06K9/6201
Abstract: 本发明实施例提供一种手势匹配方法及装置，该方法包括：通过摄像功能捕获用户的第i个手势；将所述第i个手势与预设功能对应的N个预设手势中第i个预设手势匹配，i＝1、2、3……N，N为大于1的整数；在用户的N个手势均与所述预设功能对应的N个预设手势匹配完成、且顺序正确后，执行所述预设功能。实现了预设功能关联多个手势，且多个手势之间存在逻辑顺序关系，可以丰富人机互动的方式，且手势匹配的可靠性更好。
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