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公开(公告)号：CN114818734B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210573996.X
申请日：2022-05-25
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
摘要： 本申请提供一种基于目标‑属性‑关系的对抗场景语义分析方法以及装置，属于数据处理的领域。所述方法包括：对获取得到的待分析的对抗场景的初始数据进行预处理，得到标注在图数据结构中的三元组数据，将三元组数据输入预先训练好的分析模型中，以确定待分析的对抗场景的语义信息分析结果；分析模型包括设置有执行优先级的多个算符网络，多个算符网络分别用于分析不同类型的关系；任一算符网络的处理结果包括：在该算符网络对应的关系类型中，所有节点对各自的真实关系，以及真实关系的置信度与描述值；根据所有算符网络的处理结果更新后的图数据结构表征待分析的对抗场景的语义信息分析结果。本申请旨在旨在提高对抗场景分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116708974B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310957749.4
申请日：2023-08-01
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04N23/50 , H04N23/60 , H04N23/695 , H04N23/80 , G02B27/00 , G01C21/16 , G06F3/01 , G06V10/22
摘要： 本发明涉及摄像头干扰技术领域，提供一种头戴式主动视觉相机的通用摄像头干扰方法及系统，眼动跟踪摄像头基于眼动跟踪算法确定用户的视线方向；与头盔的转动方向保持相对固定情况下，根据用户的视线方向，基于眼动跟踪算法确定用户辅助定位的待干扰的摄像头所处的感兴趣区域；主动视觉相机根据感兴趣区域基于深度学习的检测跟踪算法定位待干扰的摄像头；根据用户的视线方向、头盔的转动方向、惯性测量单元采集自动云台的当前姿态数据和定位的待干扰的摄像头，基于控制算法控制自动云台的转动；干扰激光器向待干扰的摄像头的镜头发射干扰激光，结合眼动跟踪辅助与惯性测量单元反馈，快速、稳定、持续和高精度的对待干扰的摄像头进行行进间干扰。
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公开(公告)号：CN116866352B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311107936.X
申请日：2023-08-31
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04L67/1008 , H04L65/75 , H04N21/6338 , H04N21/647
摘要： 本公开提供了一种云边协同的智能摄像系统，涉及云边协同技术领域，旨在解决静态分配算力效率低下的问题。所述云边协同的智能摄像系统包括云端和多个边缘智能摄像端；所述边缘智能摄像端，用于对各个任务所占用的计算资源数量进行弹性调节；所述边缘智能摄像端，还用于向所述云端实时上传所述边缘智能摄像端的计算资源占用率和优先级；所述云端，用于弹性调节当前的待分配任务的数量；所述云端，还用于将所述待分配任务弹性分配给所述多个边缘智能摄像端。
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公开(公告)号：CN116708974A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310957749.4
申请日：2023-08-01
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04N23/50 , H04N23/60 , H04N23/695 , H04N23/80 , G02B27/00 , G01C21/16 , G06F3/01 , G06V10/22
摘要： 本发明涉及摄像头干扰技术领域，提供一种头戴式主动视觉相机的通用摄像头干扰方法及系统，眼动跟踪摄像头基于眼动跟踪算法确定用户的视线方向；与头盔的转动方向保持相对固定情况下，根据用户的视线方向，基于眼动跟踪算法确定用户辅助定位的待干扰的摄像头所处的感兴趣区域；主动视觉相机根据感兴趣区域基于深度学习的检测跟踪算法定位待干扰的摄像头；根据用户的视线方向、头盔的转动方向、惯性测量单元采集自动云台的当前姿态数据和定位的待干扰的摄像头，基于控制算法控制自动云台的转动；干扰激光器向待干扰的摄像头的镜头发射干扰激光，结合眼动跟踪辅助与惯性测量单元反馈，快速、稳定、持续和高精度的对待干扰的摄像头进行行进间干扰。
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公开(公告)号：CN116528040A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310801622.3
申请日：2023-07-03
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04N23/65 , H04N23/951 , H04N23/10 , G06T3/40
摘要： 本发明实施例提供一种基于复眼智能相机的图像超分辨率重建方法、装置及相机，涉及图像重建技术领域，该方法包括：获取以第一黑白图像为中心的黑白图像帧序列，以及采集时间最近的第一彩色图像；黑白图像分辨率低于彩色图像，采集频率高于彩色图像；对黑白图像的帧序列分组得到图像小组，分别和第一彩色图像构成图像大组；根据黑白图像的帧序列得到梯度图，基于梯度图、各个图像大组中的黑白图像及第一彩色图像进行图像融合得到第二彩色图像；对第二彩色图像进行特征对齐得到第一特征图像，将第二彩色图像和第一特征图像输入神经网络，输出第一黑白图像超分辨率重建后的第三彩色图像。本发明实施例能够在保证图像质量的基础上降低智能相机的功耗。
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公开(公告)号：CN117114182A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311055606.0
申请日：2023-08-21
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/087 , G06F18/10 , G06F18/23 , G06F17/16
摘要： 本发明提供了一种基于物料关联性的安全库存预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。本发明实施例中，采用先聚类后预测的两段式预测网络结构，并且，本发明实施例中，通过模仿时空序列空域的建模，提出了关联性矩阵，即物料在产品中的共现频率，将关联性矩阵作为关联先验知识，配合聚类先验知识，一起输入到时空预测网络中，能更好地挖掘物料之间的关联性，更大程度地提高了预测精度。并且，本发明实施例中，通过先聚类后预测的构思，可以在考虑时间序列之间的内在关联性的同时，对多个物料对应的时间序列同时进行处理，同时预测得到多个物料的安全库存预测结果。
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公开(公告)号：CN116527833A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310801627.6
申请日：2023-07-03
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
摘要： 本发明涉及视频处理技术领域，提供了一种基于超分模型的高清视频生成方法及系统，包括：获取高清关键帧和低分辨率视频流，进行特征提取并输入至超分模型；通过网格传播的方式对提取的特征进行传播，将参考帧特征进行光流扭曲后传播至中心帧；通过光流引导的可变形卷积方法将参考帧与中心进行对齐；在参考帧与中心帧对齐后进行特征拼接，经过连续的多个残差块完成特征融合；基于融合后的特征通过注意力过滤器获取最终的特征映射，通过像素洗牌层进行上采样从而得到重建的高清帧，输出高清视频。本发明解决了现有高清视频生成质量差、速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN116523758A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310801631.2
申请日：2023-07-03
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： G06T3/40 , H04N19/132 , H04N19/137 , H04N19/182 , H04N19/61 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及高清视频重建技术领域，提供了一种基于关键帧的端云联合超分辨视频重建方法及系统，包括：获取原始高清视频，进行下采样生成低分辨率视频流提取高清关键帧；删除重复帧生成去重低分辨率视频流；将去重低分辨率视频流进行编码生成低清视频码流，将高清关键帧进行编码生成关键帧码流；将低清视频码流、关键帧码流和删除重复帧的位置发送至视频处理端；视频处理端解码获取去重低分辨率视频流和高清关键帧并输入至更新后的视频超分模型，生成复原高清帧；根据重复帧信息复制对应的复原高清帧生成重复帧的复原高清帧，将所有的复原高清帧组装为高清视频进行输出。本发明解决了现有高清视频传输成本高、清晰度不佳的问题。
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公开(公告)号：CN116866352A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311107936.X
申请日：2023-08-31
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04L67/1008 , H04L65/75 , H04N21/6338 , H04N21/647
摘要： 本公开提供了一种云边协同的智能摄像系统，涉及云边协同技术领域，旨在解决静态分配算力效率低下的问题。所述云边协同的智能摄像系统包括云端和多个边缘智能摄像端；所述边缘智能摄像端，用于对各个任务所占用的计算资源数量进行弹性调节；所述边缘智能摄像端，还用于向所述云端实时上传所述边缘智能摄像端的计算资源占用率和优先级；所述云端，用于弹性调节当前的待分配任务的数量；所述云端，还用于将所述待分配任务弹性分配给所述多个边缘智能摄像端。
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公开(公告)号：CN116523758B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310801631.2
申请日：2023-07-03
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： G06T3/40 , H04N19/132 , H04N19/137 , H04N19/182 , H04N19/61 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及高清视频重建技术领域，提供了一种基于关键帧的端云联合超分辨视频重建方法及系统，包括：获取原始高清视频，进行下采样生成低分辨率视频流提取高清关键帧；删除重复帧生成去重低分辨率视频流；将去重低分辨率视频流进行编码生成低清视频码流，将高清关键帧进行编码生成关键帧码流；将低清视频码流、关键帧码流和删除重复帧的位置发送至视频处理端；视频处理端解码获取去重低分辨率视频流和高清关键帧并输入至更新后的视频超分模型，生成复原高清帧；根据重复帧信息复制对应的复原高清帧生成重复帧的复原高清帧，将所有的复原高清帧组装为高清视频进行输出。本发明解决了现有高清视频传输成本高、清晰度不佳的问题。
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