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公开(公告)号：CN116016807B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211724556.6
申请日：2022-12-30
申请人： 广东中星电子有限公司 , 中星电子股份有限公司 , 北京中星微电子有限公司
摘要： 本申请提供一种视频处理方法、系统、可存储介质和电子设备，用于对视频进行时域降噪，解决了基于块匹配的时域降噪方法的块效应问题。该视频处理方法包括：将第一视频帧划分为多个第一图像块；针对每个第一图像块，在第二视频帧中确定与第一图像块最为相似的第二图像块；将多个第一图像块各自对应的第二图像块进行聚合，得到第一视频帧对应的相似图像；基于相似图像对第一视频帧进行降噪，得到第一视频帧对应的降噪图像。通过本申请的方案，解决了视频降噪中使用块匹配方法导致像素叠加之后边界具有割裂感的问题，在不产生明显运动拖影的前提下提高了运动物体的降噪质量，具备很好的实用性。
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公开(公告)号：CN117241030A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311278818.5
申请日：2023-09-28
申请人： 广东中星电子有限公司 , 中星电子股份有限公司 , 北京中星微电子有限公司
IPC分类号： H04N19/176 , H04N19/513 , H04N19/42 , H04N19/52
摘要： 本说明书中实施方式提供了一种视频数据流的生成方法，应用于编码器，以对摄像头采集到的图像帧进行编码，所述图像帧被划分至少一个区块，所述方法包括：生成图像帧的第n个宏块相对于指定参考图像帧的运动矢量；在针对所述第n个宏块相对于所述指定参考图像帧的预测运动矢量生成失败的情况下，获取所述第n个宏块所属于的区块对应的区块运动矢量；所述区块运动矢量用于表征所述区块相对于所述指定参考图像帧的运动信息；根据所述第n个宏块的运动矢量和所述区块运动矢量，计算得出所述第n个宏块的运动矢量差值；针对所述第n个宏块的运动矢量差值进行编码处理，得到所述第n个宏块的数据流。通过本说明书的实施方式能够提高视频压缩率。
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公开(公告)号：CN116828180B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311092186.3
申请日：2023-08-29
申请人： 北京中星微人工智能芯片技术有限公司 , 中星电子股份有限公司 , 北京中星微电子有限公司
IPC分类号： H04N19/119 , H04N19/96
摘要： 本公开的实施例公开了视频编码方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待编码视频图像；对待编码视频图像进行第一拆分处理，得到待编码图像树单元集；基于预设的拆分尺寸，对待编码图像树单元集中的每个待编码图像树单元进行第二拆分处理以生成待编码图像叶子单元组，得到待编码图像叶子单元组集；对待编码图像叶子单元组集中的每个待编码图像叶子单元进行划分处理以生成待编码叶子单元划分信息，得到待编码叶子单元划分信息组集；基于待编码叶子单元划分信息组集，对待编码视频图像进行编码处理，得到视频编码信息。该实施方式提高了视频编码的效率。
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公开(公告)号：CN116828180A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311092186.3
申请日：2023-08-29
申请人： 北京中星微人工智能芯片技术有限公司 , 中星电子股份有限公司 , 北京中星微电子有限公司
IPC分类号： H04N19/119 , H04N19/96
摘要： 本公开的实施例公开了视频编码方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待编码视频图像；对待编码视频图像进行第一拆分处理，得到待编码图像树单元集；基于预设的拆分尺寸，对待编码图像树单元集中的每个待编码图像树单元进行第二拆分处理以生成待编码图像叶子单元组，得到待编码图像叶子单元组集；对待编码图像叶子单元组集中的每个待编码图像叶子单元进行划分处理以生成待编码叶子单元划分信息，得到待编码叶子单元划分信息组集；基于待编码叶子单元划分信息组集，对待编码视频图像进行编码处理，得到视频编码信息。该实施方式提高了视频编码的效率。
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公开(公告)号：CN110298318B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201910585306.0
申请日：2019-07-01
申请人： 北京中星微电子有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/764
摘要： 本发明提供了一种人头人体联合检测方法、装置和电子设备，方法包括：获取多个人头候选框和多个人体候选框；利用至少一个神经网络模型对多个人头候选框和多个人体候选框进行检测，分别得到至少一个人头检测框和至少一个人体检测框；利用至少一个人头检测框中的每个人头检测框和至少一个人体检测框中的任一人体检测框的结构关系，确定人头检测结果和人体检测结果。通过将人头人体分开检测，并对人头、人体的检测结果通过人头检测框和人体检测框的结构关系以及人体检测框得分进行进一步精确的比较分析，能够实现在密集人群场景下，精确检测人头和人体，避免人头被虚检以及人体被漏检。
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公开(公告)号：CN116708778A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310738203.X
申请日：2023-06-20
申请人： 中星智能系统技术有限公司 , 中星电子股份有限公司 , 中星微技术股份有限公司 , 北京中星微电子有限公司
IPC分类号： H04N19/11 , H04N19/176 , H04N19/102
摘要： 本公开提供一种视频编码方法及装置、电子设备及存储介质，涉及数字多媒体技术领域。该视频编码方法包括：确定目标图像帧中的目标预测块以及与目标预测块相邻的多个预测块；基于多个预测块各自的帧内预测模式，得到目标预测块使用多个预设帧内预测模式的概率；基于目标预测块使用多个预设帧内预测模式的概率，得到目标预测块的编码数据。以此，能够提高视频压缩效率。
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公开(公告)号：CN116597291A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310476856.5
申请日：2023-04-27
申请人： 重庆中星微人工智能芯片技术有限公司 , 中星微技术股份有限公司 , 中星电子股份有限公司 , 北京中星微电子有限公司
摘要： 本公开的实施例公开了人脸数据清洗方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待清洗人脸数据组集；从待清洗人脸数据组集中选取任一待清洗人脸数据组以及将去除第一目标人脸数据组的待清洗人脸数据组集确定为第二目标人脸数据组集；基于第一目标人脸数据组和第二目标人脸数据组集，执行如下处理步骤：确定第一目标人脸数据组与第二目标人脸数据组集中的第一个第二目标人脸数据组的相似度均值；将第一目标人脸数据组与第二目标人脸数据组进行合并处理，以生成目标人脸数据组；将目标人脸数据组确定为清洗后人脸数据组。该实施方式提高了人脸识别数据集的质量。
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公开(公告)号：CN116543133A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310473273.7
申请日：2023-04-27
申请人： 重庆中星微人工智能芯片技术有限公司 , 中星微技术股份有限公司 , 中星电子股份有限公司 , 北京中星微电子有限公司
IPC分类号： G06T19/20 , G06V40/16 , G06V10/774
摘要： 本公开的实施例公开了人脸图像生成模型训练方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对预设的初始人脸图像集进行优化处理，以生成人脸图像集；基于人脸图像集和预设的人脸图像特征向量集，对预设的初始人脸解码器进行训练处理，以生成训练后人脸解码器；基于预设的年龄数据集，对预设的初始年龄分类器进行训练处理，得到训练后年龄分类器；基于人脸图像集和训练后年龄分类器，对预设的初始年龄拟合模型进行训练处理，得到训练后年龄拟合模型；对人脸图像集中每个人脸图像进行训练，生成目标人脸图像；响应于确定人脸图像集中的各个人脸图像满足预设条件，生成人脸图像生成模型。该实施方式可以增加人脸年龄编辑的稳定性。
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公开(公告)号：CN111899151B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010735153.6
申请日：2020-07-28
申请人： 北京中星微电子有限公司
发明人： 屈有萍
摘要： 本公开的实施例公开了图片生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标型号全景相机的原始鱼眼图像；将该原始鱼眼图像划分成至少一个鱼眼图像块，其中，该至少一个鱼眼图像块中的每个鱼眼图像块在缓存中的占用空间相同，该每个鱼眼图像块在缓存中的占用空间与缓存中的每个缓存行的存储空间相同；基于该目标型号全景相机的坐标映射表和该至少一个鱼眼图像块，生成目标预取序列；基于该目标预取序列和该坐标映射表，生成矫正后图像。该实施例实现了简化原始的预取序列的长度，从而提高了读取缓存中的鱼眼图像块时的命中率。
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公开(公告)号：CN109739805B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201811615759.5
申请日：2018-12-27
申请人： 北京中星微电子有限公司
发明人： 万红星
IPC分类号： G06F15/78
摘要： 本发明提供了一种配置模块的参数的方法和配置模块的参数的装置。该方法包括：获取芯片的第N个模块的参数配置信息，其中，芯片的多个模块的参数配置信息和参数以链表形式存储，第N个模块的参数配置信息用于指示第N个模块的参数的存储地址；根据第N个模块的参数配置信息，对第N个模块的参数进行配置。通过将芯片的多个模块的参数配置信息以链表形式存储，并且由链表控制器读取芯片的模块的参数配置信息并对模块的参数进行配置，这样链表控制器可以代替CPU对多个模块的参数进行配置，从而可以降低CPU处理的负载，并且链表控制器可以根据当前的模块的参数基地址和参数数据偏移量，对芯片的当前模块的参数进行配置，可以缓解CPU处理的实时性要求。
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