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公开(公告)号：CN111355937A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010168554.8
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
IPC: H04N9/04
Abstract: 本发明提供了一种图像处理方法、装置和电子设备，涉及图像处理的技术领域，包括：获取待处理的多通道图像；基于多通道图像确定第一目标图像；基于第一目标图像确定初始拜耳图像和目标IR图像；并通过神经网络模型对第一目标图像进行处理，得到初始拜耳图像中R通道像素点和B通道像素点的修正项；根据修正项对初始拜耳图像中R通道像素点的通道值和B通道像素点的通道值进行修正，得到目标拜耳图像。本发明方法利用神经网络模型输出初始拜耳图像的R通道和B通道像素点的修正项，实现对初始拜耳图像的修正处理，得到准确度较高的目标拜耳图像，从而有效的缓解了现有技术中的图像处理方法存在的重组图像的准确度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN110348562A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910531769.9
申请日：2019-06-19
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种神经网络的量化策略确定方法、图像识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质。该方法包括：获取预设的针对目标神经网络的多种量化策略；其中，每个量化策略用于表征目标神经网络中各网络层的运算属性的值，目标神经网络在各个量化策略下具有对应的模型参数；根据目标神经网络采用不同量化策略下的模型参数对测试样本进行测试的测试精度，从目标神经网络对应的多种量化策略中选择至少一种量化策略作为目标量化策略。采用本方法确定的目标量化策略能够在对目标神经网络压缩的同时，避免目标神经网络的预测精度严重下降的问题。
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公开(公告)号：CN112104830B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010815538.3
申请日：2020-08-13
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本申请涉及视频处理技术领域，提供一种视频插帧方法、模型训练方法及对应装置。其中，视频插帧方法包括：获取第一视频帧和第二视频帧；基于第一视频帧和第二视频帧，利用第一神经网络计算出第一视频帧与第一中间视频帧之间的光流和/或第二视频帧与第一中间视频帧之间的光流；利用第一视频帧与第一中间视频帧之间的光流对第一视频帧进行后向映射，获得第一映射视频帧，和/或，利用第二视频帧与第一中间视频帧之间的光流对第二视频帧进行后向映射，获得第二映射视频帧；根据第一映射视频帧和/或第二映射视频帧确定第一中间视频帧。该方法计算中间帧光流的准确性较高，因此最终获得的第一中间视频帧图像质量较好，且使用该方法插帧效率较高。
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公开(公告)号：CN111246091B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202010045175.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种动态自动曝光控制方法和装置及电子设备和存储介质，方法包括：获取摄像设备拍摄的当前帧图像；对当前帧图像进行目标检测和识别；自动曝光神经网络进行曝光预测：将所述当前帧图像、所述当前帧图像的目标检测和识别结果输入经过预训练的自动曝光神经网络，得到输出的预测值；根据所述自动曝光神经网络输出的预测值，控制所述摄像设备下一帧图像拍摄时的曝光值。从而可以摄像机根据工作环境的变化和目标的状态动态的自动调整曝光策略，在宽动态场景获得理想的目标检出和识别效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110956219A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911262605.7
申请日：2019-12-09
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种视频数据的处理方法、装置和电子系统；该方法包括：将目标视频划分为关键帧和普通帧；对于关键帧，将关键帧输入任务模型，输出关键帧的计算结果；对于普通帧，获取普通帧与参考关键帧之间的掩膜，其中，掩膜具有前景运动区域和背景静止区域；参考关键帧为与普通帧最近的关键帧；根据掩膜的前景运动区域确定普通帧对应的特征区域；根据参考关键帧、特征区域和任务模型，获取普通帧的计算结果。该方法中，没有将普通特征全部输入任务模型，而只是将特征区域输入任务模型，可以在保持卷积计算效果不下降的基础上，减少神经网络的计算量，降低数据带宽和功耗，实现实时计算。
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公开(公告)号：CN111246091A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010045175.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种动态自动曝光控制方法和装置及电子设备和存储介质，方法包括：获取摄像设备拍摄的当前帧图像；对当前帧图像进行目标检测和识别；自动曝光神经网络进行曝光预测：将所述当前帧图像、所述当前帧图像的目标检测和识别结果输入经过预训练的自动曝光神经网络，得到输出的预测值；根据所述自动曝光神经网络输出的预测值，控制所述摄像设备下一帧图像拍摄时的曝光值。从而可以摄像机根据工作环境的变化和目标的状态动态的自动调整曝光策略，在宽动态场景获得理想的目标检出和识别效果。
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公开(公告)号：CN111355937B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202010168554.8
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
IPC: H04N9/04
Abstract: 本发明提供了一种图像处理方法、装置和电子设备，涉及图像处理的技术领域，包括：获取待处理的多通道图像；基于多通道图像确定第一目标图像；基于第一目标图像确定初始拜耳图像和目标IR图像；并通过神经网络模型对第一目标图像进行处理，得到初始拜耳图像中R通道像素点和B通道像素点的修正项；根据修正项对初始拜耳图像中R通道像素点的通道值和B通道像素点的通道值进行修正，得到目标拜耳图像。本发明方法利用神经网络模型输出初始拜耳图像的R通道和B通道像素点的修正项，实现对初始拜耳图像的修正处理，得到准确度较高的目标拜耳图像，从而有效的缓解了现有技术中的图像处理方法存在的重组图像的准确度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN110348562B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910531769.9
申请日：2019-06-19
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种神经网络的量化策略确定方法、图像识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质。该方法包括：获取预设的针对目标神经网络的多种量化策略；其中，每个量化策略用于表征目标神经网络中各网络层的运算属性的值，目标神经网络在各个量化策略下具有对应的模型参数；根据目标神经网络采用不同量化策略下的模型参数对测试样本进行测试的测试精度，从目标神经网络对应的多种量化策略中选择至少一种量化策略作为目标量化策略。采用本方法确定的目标量化策略能够在对目标神经网络压缩的同时，避免目标神经网络的预测精度严重下降的问题。
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公开(公告)号：CN112104830A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010815538.3
申请日：2020-08-13
Applicant: 北京迈格威科技有限公司
Abstract: 本申请涉及视频处理技术领域，提供一种视频插帧方法、模型训练方法及对应装置。其中，视频插帧方法包括：获取第一视频帧和第二视频帧；基于第一视频帧和第二视频帧，利用第一神经网络计算出第一视频帧与第一中间视频帧之间的光流和/或第二视频帧与第一中间视频帧之间的光流；利用第一视频帧与第一中间视频帧之间的光流对第一视频帧进行后向映射，获得第一映射视频帧，和/或，利用第二视频帧与第一中间视频帧之间的光流对第二视频帧进行后向映射，获得第二映射视频帧；根据第一映射视频帧和/或第二映射视频帧确定第一中间视频帧。该方法计算中间帧光流的准确性较高，因此最终获得的第一中间视频帧图像质量较好，且使用该方法插帧效率较高。
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