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公开(公告)号：CN108920233B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201810651416.8
申请日：2018-06-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F9/451 , G06F3/04817
Abstract: 本发明实施例提供一种全景页面跳转方法、设备及存储介质。该全景页面跳转方法包括：显示包含3D提示图标的当前页面，该3D提示图标中加载有第一全景页面的资源，且该3D提示图标中显示至少部分第一全景页面；检测到用户作用于3D提示图标的跳转操作；将用户视点从当前页面移动至3D提示图标的中心，显示第一全景页面。本发明实施例可以实现全景页面的无缝跳转，提升用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108564527A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810296759.7
申请日：2018-04-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的全景图内容补全和修复的方法，包括：确定第一坐标系S下的全景图中的待补全区域，待补全区域以第二坐标系Q表示；将全景图中的待补全区域内的像素及其周缘预定义范围内的像素映射到第三坐标系R，得到待补全平面图像；在第三坐标系R下基于神经网络方法对待补全平面图像进行补全，得到补全的平面图像；将第三坐标系R下补全的平面图像中的对应于待补全区域的像素点反投影到全景图的第一坐标系S。据此，可以依据全景图数据进行水印消除，前景遮挡物去除等图像补全操作。克服了相关技术中直接在全景图的二维存储形态上进行图像补全的变形失真等问题，显著提升了全景内容的展现质量和内容分发过程中的用户体验。
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公开(公告)号：CN108961422B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201810677886.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06T19/00 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明实施例提出一种三维模型的标记方法和装置。该方法包括：根据已标注的样本图像，采用机器学习算法进行训练得到标记定位规则；其中，已标注的样本图像中标注了各种三维模型的类别信息对应的标记信息，标记定位规则包括三维模型的类别信息、二维图像的场景特征信息和标记位置的对应关系；采用标记定位规则对待标记图像和待显示三维模型的类别信息进行匹配，得到待显示三维模型在待标记图像中的标记位置。本发明实施例针对不同类别的模型和图像场景准确地产生标记，有利于更加准确和自然地显示模型初始化位置，产生的标记也更加符合三维模型和待标记图像的特点。
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公开(公告)号：CN108920233A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810651416.8
申请日：2018-06-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F9/451 , G06F3/0481
Abstract: 本发明实施例提供一种全景页面跳转方法、设备及存储介质。该全景页面跳转方法包括：显示包含3D提示图标的当前页面，该3D提示图标中加载有第一全景页面的资源，且该3D提示图标中显示至少部分第一全景页面；检测到用户作用于3D提示图标的跳转操作；将用户视点从当前页面移动至3D提示图标的中心，显示第一全景页面。本发明实施例可以实现全景页面的无缝跳转，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN108564527B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201810296759.7
申请日：2018-04-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的全景图内容补全和修复的方法，包括：确定第一坐标系S下的全景图中的待补全区域，待补全区域以第二坐标系Q表示；将全景图中的待补全区域内的像素及其周缘预定义范围内的像素映射到第三坐标系R，得到待补全平面图像；在第三坐标系R下基于神经网络方法对待补全平面图像进行补全，得到补全的平面图像；将第三坐标系R下补全的平面图像中的对应于待补全区域的像素点反投影到全景图的第一坐标系S。据此，可以依据全景图数据进行水印消除，前景遮挡物去除等图像补全操作。克服了相关技术中直接在全景图的二维存储形态上进行图像补全的变形失真等问题，显著提升了全景内容的展现质量和内容分发过程中的用户体验。
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公开(公告)号：CN108961422A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810677886.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06T19/006 , G06K9/6201 , G06K9/6256
Abstract: 本发明实施例提出一种三维模型的标记方法和装置。该方法包括：根据已标注的样本图像，采用机器学习算法进行训练得到标记定位规则；其中，已标注的样本图像中标注了各种三维模型的类别信息对应的标记信息，标记定位规则包括三维模型的类别信息、二维图像的场景特征信息和标记位置的对应关系；采用标记定位规则对待标记图像和待显示三维模型的类别信息进行匹配，得到待显示三维模型在待标记图像中的标记位置。本发明实施例针对不同类别的模型和图像场景准确地产生标记，有利于更加准确和自然地显示模型初始化位置，产生的标记也更加符合三维模型和待标记图像的特点。
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