-
公开(公告)号：CN118608605A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202310246251.7
申请日：2023-03-06
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T7/73 , G06T7/246 , G06T7/55 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G01C21/00
Abstract: 本公开提供一种图像处理方法及其设备。所述图像处理方法包括：获取第一图像帧的视觉相关特征和视觉外观特征，其中，所述视觉相关特征用于表征所述第一图像帧与第二图像帧之间的相关性，所述视觉外观特征用于表征所述第一图像帧和所述第二图像帧中的相同对象外观；根据所述视觉相关特征构建视觉重投影约束，并且根据所述视觉外观特征构建视觉特征度量约束；基于所述视觉重投影约束和所述视觉特征度量约束，进行即时定位和地图构建SLAM。上述图像处理方法可以使用人工智能模型来执行。
-
公开(公告)号：CN115115698A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110257474.4
申请日：2021-03-09
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请提供了设备的位姿估计方法及相关设备，涉及人工智能技术领域。其中，设备的位姿估计方法包括：在关键帧集合中获取设备采集的当前帧的相似关键帧；基于当前帧与相似关键帧之间的特征匹配关系，获取图像帧之间的数据关联信息；基于数据关联信息，获取设备的位姿；该方法的实施有利于提升位姿估计的速度和精度。同时，由电子设备执行的上述设备的位姿估计方法可以使用人工智能模型来执行。
-
公开(公告)号：CN107016319B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201610053455.9
申请日：2016-01-27
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请公开了一种关键点定位方法，包括：提取待检测图像的非线性特征；根据训练得到的回归因子矩阵与所述非线性特征，对形状系数进行迭代更新；根据更新后的形状系数与训练得到的统计形状模型，检测所述待检测图像的关键点位置。本申请还公开了一种关键点定位装置。应用本申请公开的技术方案，能够快速准确地定位出图像中关键点的位置信息，为后续的处理提供依据。
-
公开(公告)号：CN111340922A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201811550318.1
申请日：2018-12-18
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种定位与地图构建的方法和电子设备。所述方法可包括：获取当前帧的图像；基于所述当前帧的图像，确定与所述当前帧对应的设备位姿以及当前的全局稀疏地图。本公开的方法和电子设备，可提高确定的设备位姿和地图的准确性，并且具有鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN106921856A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201510993718.X
申请日：2015-12-25
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
CPC classification number: H04N13/246 , H04N13/128 , H04N13/183 , H04N2013/0092
Abstract: 本申请公开了一种立体图像的处理方法、检测分割方法及相关装置和设备，包括：从输入的立体图像中检测后期加入物体(PIO)，并从所述立体图像中分割提取出所述PIO；对所述分割提取出所述PIO的立体图像进行立体校正处理；在所述经过校正处理后的立体图像中重新加入所述分割提取出的PIO。本发明可以纠正含有PIO的立体图像在进行立体校正时的立体误差，提高立体显示质量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104463825A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310421889.6
申请日：2013-09-16
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0014 , G06T2207/30004 , G06T2207/30056 , G06T2207/30101
Abstract: 公开了一种用于在三维体积图像中检测对象的方法和设备，所述设备包括：切片采样单元，被配置为对三维体积图像进行采样以获得多个二维图像；检测单元，被配置为从切片采样单元采样获得的多个二维图像中的每个二维图像检测二维感兴趣区域；组合单元，被配置为使用检测单元检测出的二维感兴趣区域来组合三维感兴趣区域；分割单元，被配置为对三维感兴趣区域进行三维分割，以提取目标对象。
-
公开(公告)号：CN103778600A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201210411592.7
申请日：2012-10-25
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 一种用于乳腺影像的图像处理系统包括：影像采集器，用于获取二维乳腺超声波影像；肿瘤检测器，用于从获取的二维乳腺超声波影像检测M个包含乳腺肿瘤的兴趣区域，并且为每个兴趣区域打分作为其检测分数，其中，M＞0；多参数分割器，用于分别使用K个肿瘤分割算法从所述M个兴趣区域中的每个分割出K个候选肿瘤轮廓，并且为每个候选肿瘤轮廓记录检测分数，其中，K＞0；特征打分器，用于根据预定的至少一个特征对每个候选肿瘤轮廓进行评价打分；融合器，用于根据所述M×K个候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数，从所述M×K个候选肿瘤轮廓当中选择最终分割出的肿瘤轮廓。
-
公开(公告)号：CN110163909B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN201810148359.1
申请日：2018-02-12
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开提出了获得设备位姿的方法。该方法包括：获取惯性测量单元IMU数据；采用集束优化的方法，基于IMU数据来估计设备的基础位姿以及IMU参数；其中，采用以下操作中的任一项或任意多项的组合进行处理：采用设备的静止状态对设备的基础位姿进行约束；采用松耦合集束优化的方法对IMU参数进行优化；对IMU数据进行积分得到位姿变化，根据位姿变化和基础位姿得到设备的第二位姿，在基础位姿更新后，对第二位姿与更新的基础位姿之间的差异进行补偿；利用深度学习网络来预测设备的未来位姿；根据历史图像帧对应的设备的位姿和当前图像帧对应的设备的位姿，对历史图像帧进行变形得到当前图像帧。本公开还提出了对应设备和存储介质。
-
公开(公告)号：CN110163909A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201810148359.1
申请日：2018-02-12
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开提出了获得设备位姿的方法。该方法包括：获取惯性测量单元IMU数据；采用集束优化的方法，基于IMU数据来估计设备的基础位姿以及IMU参数；其中，采用以下操作中的任一项或任意多项的组合进行处理：采用设备的静止状态对设备的基础位姿进行约束；采用松耦合集束优化的方法对IMU参数进行优化；对IMU数据进行积分得到位姿变化，根据位姿变化和基础位姿得到设备的第二位姿，在基础位姿更新后，对第二位姿与更新的基础位姿之间的差异进行补偿；利用深度学习网络来预测设备的未来位姿；根据历史图像帧对应的设备的位姿和当前图像帧对应的设备的位姿，对历史图像帧进行变形得到当前图像帧。本公开还提出了对应设备和存储介质。
-
公开(公告)号：CN110033481A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201810024743.0
申请日：2018-01-10
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种对图像进行处理的方法和设备。所述方法包括：接收输入的图像；以及根据所述图像中的预定目标的位置、尺寸和类别来估计所述预定目标的深度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
62
records
(took 0.044 seconds)
