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公开(公告)号：CN107222746B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201710271432.X
申请日：2017-04-24
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
IPC: H04N19/137 , H04N19/167 , H04N19/17
Abstract: 本发明的实施例提供了一种视频关键位置定位方法及装置。所述视频关键位置定位方法包括：获取视频帧序列中各相邻视频帧之间的帧差；获取视频帧序列中设定范围内的帧差的第一帧差极大值；如果第一帧差极大值位于设定范围内的第一区域范围内，则将第一帧差极大值的位置确定为视频帧序列的当前关键位置，其中，设定范围包括第一区域范围和第二区域范围，第一区域范围的长度大于第二区域范围的长度。采用本发明实施例的技术方案，可以有效地实现视频关键位置的定位，并且避免误差传递，具有较高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104375990B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201310346542.X
申请日：2013-08-12
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
Inventor： 程涛
IPC: G06F17/30
Abstract: 基于SIFT特征的海量图像实时检索方法，包括图像SIFT特征抽取、SIFT基因生成、特征匹配，SIFT基因生成分为三步，依次为特征KEY生成、特征重要信息VALUE生成、特征点压缩。在从SIFT特征到SIFT基因映射过程中采用了特征降维方法，将128维的特征向量降至26维，同时在SIFT基因形成的过程中进行特征点压缩处理，大大降低了特征存储空间，特征匹配时合理地利用特征重要性程度信息进行简单的对比相加运算，将特征匹配计算复杂度降至O(n)级别，实现了海量图像实时检索需求。
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公开(公告)号：CN109741394A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811506464.4
申请日：2018-12-10
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
IPC: G06T7/62
Abstract: 本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。图像处理方法包括：获取含有非空白图像区域的待处理图像；对所述待处理图像执行二值化处理，获得二值化图像；自所述二值化图像的一个顶点像素点开始，分别沿相互垂直的两个图像边界遍历所述二值化图像，获取与所述非空白图像区域的轮廓相切的多条边切线，所述边切线上包含至少一个黑色像素点且其一侧仅包含白色像素点；根据获取的多条边切线，获取至少一个外接矩形；将多个外接矩形当中面积最小的外接矩形选取为所述非空白图像区域的最小外接矩形区域。能够相对容易地计算得到图像的最小外接矩形，并且降低最小外接矩形的计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105590082B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201410563687.X
申请日：2014-10-22
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
Abstract: 文档图像识别方法，包括图像预处理、获取图像连通区域、连通区域特征抽取、文档图像判别，图像连通区域的获取借助了聚类的思想，应用8连通准则，对灰度值为0和255的像素点分别聚类，准确识别连通区域。连通区域特征包括形状特征、颜色特征，主要分三种方式抽取，依次为疑似字符识别、一致性字符发现、真实字符判断，特征抽取简洁、复杂度低。实现了文档图像的准确、高效的识别，解决了文档图像识别性能低下的问题。
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公开(公告)号：CN107222746A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710271432.X
申请日：2017-04-24
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
IPC: H04N19/137 , H04N19/167 , H04N19/17
Abstract: 本发明的实施例提供了一种视频关键位置定位方法及装置。所述视频关键位置定位方法包括：获取视频帧序列中各相邻视频帧之间的帧差；获取视频帧序列中设定范围内的帧差的第一帧差极大值；如果第一帧差极大值位于设定范围内的第一区域范围内，则将第一帧差极大值的位置确定为视频帧序列的当前关键位置，其中，设定范围包括第一区域范围和第二区域范围，第一区域范围的长度大于第二区域范围的长度。采用本发明实施例的技术方案，可以有效地实现视频关键位置的定位，并且避免误差传递，具有较高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104375990A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201310346542.X
申请日：2013-08-12
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
Inventor： 程涛
IPC: G06F17/30
Abstract: 基于SIFT特征的海量图像实时检索方法，包括图像SIFT特征抽取、SIFT基因生成、特征匹配，SIFT基因生成分为三步，依次为特征KEY生成、特征重要信息VALUE生成、特征点压缩。在从SIFT特征到SIFT基因映射过程中采用了特征降维方法，将128维的特征向量降至26维，同时在SIFT基因形成的过程中进行特征点压缩处理，大大降低了特征存储空间，特征匹配时合理地利用特征重要性程度信息进行简单的对比相加运算，将特征匹配计算复杂度降至O(n)级别，实现了海量图像实时检索需求。
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公开(公告)号：CN109741394B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201811506464.4
申请日：2018-12-10
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
IPC: G06T7/62
Abstract: 本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。图像处理方法包括：获取含有非空白图像区域的待处理图像；对所述待处理图像执行二值化处理，获得二值化图像；自所述二值化图像的一个顶点像素点开始，分别沿相互垂直的两个图像边界遍历所述二值化图像，获取与所述非空白图像区域的轮廓相切的多条边切线，所述边切线上包含至少一个黑色像素点且其一侧仅包含白色像素点；根据获取的多条边切线，获取至少一个外接矩形；将多个外接矩形当中面积最小的外接矩形选取为所述非空白图像区域的最小外接矩形区域。能够相对容易地计算得到图像的最小外接矩形，并且降低最小外接矩形的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN105590082A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201410563687.X
申请日：2014-10-22
Applicant: 北京拓尔思信息技术股份有限公司
Abstract: 文档图像识别方法，包括图像预处理、获取图像连通区域、连通区域特征抽取、文档图像判别，图像连通区域的获取借助了聚类的思想，应用8连通准则，对灰度值为0和255的像素点分别聚类，准确识别连通区域。连通区域特征包括形状特征、颜色特征，主要分三种方式抽取，依次为疑似字符识别、一致性字符发现、真实字符判断，特征抽取简洁、复杂度低。实现了文档图像的准确、高效的识别，解决了文档图像识别性能低下的问题。
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