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公开(公告)号：CN108090885B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201711386851.4
申请日：2017-12-20
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06T5/10
Abstract: 本申请实施例公开了用于处理图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到客户端发送的针对目标图像的图像处理请求，获取包含目标图像的原始图像；提取原始图像的频域特征，以及基于所提取的频域特征生成原始图像的频谱图；根据目标图像，确定滤波用频域特征，以及用滤波用频域特征对所生成的频谱图进行滤波处理，生成滤波处理后的频谱图；将滤波处理后的频谱图转化为时域图，以及对时域图进行显著性处理，生成显著图，其中，显著性处理用于提取所述时域图的显著性特征；基于预设的灰度阈值对显著图所包括的各个像素点的灰度值进行调整，生成调整后的显著图。该实施方式提高了图像处理的效率。
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公开(公告)号：CN109711241B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201811280331.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种物体检测方法、装置与电子设备，该方法包括：将视频流中连续的N帧图像依次输入到检测模型中，获得每帧图像的M个特征图；针对每帧图像，将该帧图像的M个特征图的尺度缩放到统一尺度，并对尺度统一的M个特征图进行融合，输入到所述检测模型中的预测模块中，获得该帧图像的物体检测结果；将所述N帧图像的物体检测结果进行比较，确定目标物体。在实现对较大物体的准确检测的基础上，实现对小物体的准确检测。同时，将N帧图像的物体检测结果进行比较，进而对视频流中模糊图像的误检测结果进行过滤，实现目标物体的准确检测。
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公开(公告)号：CN106951484B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201710142948.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明提供一种图片检索方法及装置、计算机设备及计算机可读介质。所述方法包括：接收携带目标图片的图片检索请求；根据目标图片、图片数据库和图片特征识别模型，分别获取目标图片和图片数据库中各样本图片的特征向量；图片特征识别模型是采用图片训练数据库，并基于图片训练库中训练图片及其负样本图片的特征向量所在的第一直线与训练图片的正样本图片与负样本图片的特征向量所在的第二直线之间的夹角、与预设的夹角阈值所建立的损失函数，对卷积神经网络模型进行训练得到；根据目标图片的特征向量以及每个样本图片的特征向量，从图片数据库中获取目标图片对应的检索结果。本发明的技术方案，能够大大地提高对图片检索的效率。
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公开(公告)号：CN109447911B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201811214073.5
申请日：2018-10-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种图像复原的方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：获取待恢复的变形图像；对所述变形图像进行预处理；利用变形系数预测模型，对预处理后的所述变形图像进行计算，获得所述变形图像的变形系数；以及根据所述变形图像的变形系数，复原所述变形图像。采用本发明，识别变形系数的效率高，可以处理大量的变形图像。
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公开(公告)号：CN109960959B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201711337034.X
申请日：2017-12-14
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于处理图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于目标图像的多个像素点中各个像素点的颜色，在该多个像素点在该目标图像的位置信息中，确定至少一条车道线所在的多个像素点的位置信息；对至少一条车道线所在的多个像素点的位置信息进行线性拟合，以确定在该目标图像的、该至少一条车道线的各条车道线所在的线段上的至少两个位置的位置信息；基于各条车道线所在的线段上的至少两个位置的位置信息，确定各条车道线在该目标图像中所在的区域，并确定各个区域中车道线的线型。本申请实施例提高了识别车道线的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110675426A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201810710538.X
申请日：2018-07-02
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种人体跟踪方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标拍摄设备在当前时刻拍摄的当前帧图像；检测该当前帧图像中的所有人体，得到该当前帧图像中所有人体的第一位置信息；采用预设跟踪算法计算在该当前帧图像的前一帧图像中跟踪到的第一人体在该当前帧图像中的第二位置信息；根据该第一人体在该当前帧图像中的第二位置信息、当前帧图像中所有人体的第一位置信息、以及预设列表中存储的所有已跟踪到的行人特征，确定当前帧图像中所有人体在该当前帧图像中的目标位置信息；该预设列表中存储的所有已跟踪到的行人特征是根据多个拍摄设备拍摄的历史图像确定的。本发明实施例提高了在图像中进行人体跟踪的准确性。
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公开(公告)号：CN108228835B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201810008174.0
申请日：2018-01-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/738 , G06T7/60 , G06T11/60
Abstract: 本申请实施例公开了用于处理视频的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：通过提取目标视频的帧序列中的关键帧，以便对该关键帧进行多边形检测，而后响应于检测到该关键帧中存在多边形，将满足预设条件的多边形确定为目标多边形，然后从该帧序列中选取包含该目标多边形的帧进行针对帧中的目标多边形的信息添加处理。该实施方式实现了将信息嵌入视频的帧序列中。
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公开(公告)号：CN109285119A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811237477.6
申请日：2018-10-23
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种超分辨图像生成方法及装置，其中方法包括：获取待处理的退化图像；获取预设的神经网络模型，神经网络模型为采用训练数据对初始的神经网络模型进行训练后得到的；训练数据中包括：大于预设数量的原始图像，以及原始图像对应的退化图像；退化图像的退化类型包括以下类型中的任意一种或者多种：下采样类型、模糊类型；采用预设的神经网络模型，对退化图像进行处理，得到与退化图像对应的超分辨图像，本实施例中，采用训练后的神经网络模型对退化图像进行恢复处理，恢复得到的超分辨图像的显示效果好，与原始图像的差距小，从而提高了退化图像的恢复效率。
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公开(公告)号：CN109271542A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811140229.X
申请日：2018-09-28
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/532 , G06F17/27
Abstract: 本发明实施例公开了一种封面确定方法、装置、设备及可读存储介质。其中，方法包括：获取文件的候选图像集合，并从各候选图像中获取显示的实体的信息；获取所述文件的内容信息；计算各候选图像显示的实体的信息与文件的内容信息的相关度；从候选图像集合中，确定相关度满足第一预设要求的候选图像作为所述文件的封面，使得确定的封面贴合文件的主要内容，实现图文相符；而且，通过智能确定相关度高的封面，可以节省人工选封面的人力成本，选取的优质封面能够提升用户点击率。
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公开(公告)号：CN108960139A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810719392.5
申请日：2018-07-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K9/6268
Abstract: 本发明提供一种人物行为识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取摄像头采集到的人物行为视频；从所述人物行为视频中提取出人物动作的起始点和结束点，其中，起始点和结束点之间的人物动作对应一个滑动窗口；确定所述滑动窗口是否为动作区间；若所述滑动窗口为动作区间，则采用预先训练的动作分类模型预测出所述动作区间的动作类别。实现在无人干预的情况下，对摄像头采集的人物行为视频中的动作进行准确的预测。
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