自动检测数字流并将其插入360度视频的系统、方法和介质

    公开(公告)号:CN110708502A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201910565245.1

    申请日:2019-06-27

    Abstract: 自动检测数字流并将其插入360度视频的系统、方法和介质。用于自动检测数字流并将其插入360度视频中的系统和方法。这种用户感兴趣区域的各种示例包括而不限于,在各种电子显示器上显示或在电子纸(电子墨水)上写下的内容、利用电子投射器投射在各种面上的内容、360度视频中出现的纸质文档的内容和/或在360度视频内的白板(黑板)上写下的内容。对于某些内容(如白板、纸质文档或博物馆中的绘画),参与者(或管理者)可以拍摄该区域的图片,再次以数字形式存储在某处并可供下载。获得具有用户感兴趣内容的这些数字流,然后将这些数字流插入到从原始360度视频馈送生成的360度视图上,使用户能够以其原本的高分辨率来观看它们。

    嵌入式媒体标记符及生成和使用其的系统和方法

    公开(公告)号:CN102110235B

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201010591230.1

    申请日:2010-12-15

    CPC classification number: G06F17/30879 G06K19/06103

    Abstract: 本发明涉及嵌入式媒体标记符及生成和使用其的系统和方法。嵌入式媒体标记符(EMM)是有滤光器视觉效果的叠置标记符,其能够打印在纸版文档的局部区域以表示存在与文档的该部分相关联的媒体。用户利用移动电话摄像头对EMM标示的文档块进行拍照,并且检索与EMM标示的文档位置相关联的媒体并显示在电话上。不象条形码,EMM几乎是透明的,从而不干扰文档内容。与EMM相关联的媒体的检索是基于所拍摄的EMM标示的文档块中的图像局部特征的。我们的发明采用用户可干预的自动技术将EMM置于文档的一个位置上,这种技术以EMM对原始文档干扰最小的方式包围足够多的识别特征。

    嵌入式媒体标记符及生成和使用其的系统和方法

    公开(公告)号:CN102110235A

    公开(公告)日:2011-06-29

    申请号:CN201010591230.1

    申请日:2010-12-15

    CPC classification number: G06F17/30879 G06K19/06103

    Abstract: 本发明涉及嵌入式媒体标记符及生成和使用其的系统和方法。嵌入式媒体标记符(EMM)是有滤光器视觉效果的叠置标记符,其能够打印在纸版文档的局部区域以表示存在与文档的该部分相关联的媒体。用户利用移动电话摄像头对EMM标示的文档块进行拍照,并且检索与EMM标示的文档位置相关联的媒体并显示在电话上。不象条形码,EMM几乎是透明的,从而不干扰文档内容。与EMM相关联的媒体的检索是基于所拍摄的EMM标示的文档块中的图像局部特征的。我们的发明采用用户可干预的自动技术将EMM置于文档的一个位置上,这种技术以EMM对原始文档干扰最小的方式包围足够多的识别特征。

    用于事件预防和预测的方法、处理器和计算机可读介质

    公开(公告)号:CN112842258A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202010940112.0

    申请日:2020-09-09

    Abstract: 用于事件预防和预测的方法、处理器和计算机可读介质。提供了一种计算机实现的方法,该方法包括以下步骤:基于位于环境中的物体上的对象的信息,生成数据流;对于该数据流,提取与对象相对于物体或环境的移动关联的特征,其中,该移动由从传感器提取的时空特征表示;基于所提取的特征来生成与移动的可能性关联的预测,并且基于多个跌倒风险因素生成移动的风险简档;以及将预测和风险简档应用于规则库以执行动作。

    在无需文本标签的情况下学习感官媒介关联的系统和方法

    公开(公告)号:CN111695010A

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN202010088042.0

    申请日:2020-02-12

    Abstract: 在无需文本标签的情况下学习感官媒介关联的系统和方法。一种学习感官媒介关联的计算机实现的方法包括:接收第一类型的非文本输入和第二类型的非文本输入;使用具有第一卷积神经网络的第一自动编码器对第一类型的非文本输入进行编码和解码,并且使用具有第二卷积神经网络的第二自动编码器对第二类型的非文本输入进行编码和解码;通过学习与第一模态关联的第一自动编码器表示和与第二模态关联的第二自动编码器表示之间的映射的深度神经网络将第一自动编码器表示和第二自动编码器表示桥接;以及基于所述编码、解码和桥接,在第一模态或第二模态下基于第一类型的非文本输入或第二类型的非文本输入来生成第一类型的非文本输出和第二类型的非文本输出。

    利用编码光线引导扬声器阵列和麦克风阵列的系统和方法

    公开(公告)号:CN110677781A

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201910565225.4

    申请日:2019-06-27

    Abstract: 利用编码光线引导扬声器阵列和麦克风阵列的系统和方法。描述了基于附接至TV观看者、嘈杂环境工作者或AR/VR系统用户的微型光传感器的方向输出来引导扬声器阵列或麦克风阵列的方法。将光投射器设置在天花板上,针对每个像素发出不同的顺序开/关信号。将两个光传感器附接至每个扬声器阵列或麦克风阵列,并将一个或更多个光传感器附接至每个用户。因为每个投射器像素对应于特定方向,所以在光传感器接收到投射器的顺序信号时,光传感器可以确定其对应于投射器的方向并将其报告给中心站。在已知扬声器/麦克风阵列方向和用户方向时,系统可针对不同扬声器信号生成适当相移,并为每个人生成定向声音。中心站可以确定用于组合来自不同麦克风的音频的相移。

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