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公开(公告)号：CN108510538A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810277922.5
申请日：2018-03-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种三维图像合成方法、装置及计算机可读存储介质。该装置包括：图像获取模块，用于分别获取各相机拍摄的图像，各相机包括两组相机，每组包括至少一个红外相机和至少一个彩色相机，每组内相机之间的距离小于设定阈值，每组之间的距离大于设定阈值；位置校正模块，用于采用组内相机之间的距离以及每组相机之间的距离校正各相机的位置参数；图像合成模块，用于根据校正后的位置参数和各相机拍摄的图像，合成得到深度图像以及深度图像的各像素点的RGB值。利用组内相机之间的距离以及每组相机之间的距离对相机的位置参数进行校正后，再合成得到深度图像及其各像素点的RGB值，能够获得更好的三维显示效果。
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公开(公告)号：CN108460368A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810277820.3
申请日：2018-03-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种三维图像合成方法、装置及计算机可读存储介质。该装置包括：图像获取模块，用于分别获取三个相机拍摄的图像，三个相机中包括至少一个红外相机和至少一个彩色相机，三个相机中的一个红外相机与一个彩色相机之间的距离小于设定阈值，另一个相机与其相邻的相机之间的距离大于设定阈值；位置校正模块，用于采用相邻相机之间的距离校正各相机的位置参数；图像合成模块，根据校正后的位置参数和各相机拍摄的图像，合成得到深度图像以及深度图像的各像素点的RGB值。本发明实施例中，利用相机之间距离对相机的位置参数进行校正，利用相机的位置参数和彩色图像的RGB值得到深度图像的RGB值，能够获得更好的三维显示效果。
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公开(公告)号：CN108259764A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810259849.9
申请日：2018-03-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: H04N5/23229 , G06T3/4038 , G06T5/006 , G06T5/50 , G06T2207/10004 , G06T2207/20221
Abstract: 本申请实施例公开了摄像机、应用于摄像机的图像处理方法及装置。该摄像机包括摄像单元以及处理单元，其中，摄像单元包括多个摄像模块，摄像模块包括摄像镜头以及光传感器；处理单元包括处理芯片，处理单元与摄像单元电连接，处理单元用于接收各摄像模块采集到的图像，对接收到的由各摄像模块采集到的多幅图像进行联合处理。该实施方式提高了摄像机对图像的分析处理能力以及数据处理效率。
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公开(公告)号：CN110674918B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201810710542.6
申请日：2018-07-02
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06N3/0464 , H04L67/10 , G06N3/045 , G06V40/10
Abstract: 本发明实施例提供一种信息处理方法、设备、系统及存储介质。该信息处理方法包括：AI相机获取无人零售场景下的实时数据，并基于神经网络模型，对实时数据进行前端处理，该前端处理包括以下任一种或多种：商品识别和人体监测，之后将前端处理后的结果发送给服务器，该前端处理后的结果用于触发服务器根据该前端处理后的结果进行人脸识别和/或确定商品的流向。本发明实施例考虑到端上获取实时数据的及时性以及便利性，引入AI相机作为前端的基础算子，结合服务器的后端处理，使得在无人零售场景下，引入分布式计算思想，降低整个无人零售分布式系统的成本，减少数据传输的带宽压力，有效提高系统扩展性及无人零售解决方案的性能。
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公开(公告)号：CN108985451B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201810712195.0
申请日：2018-06-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于AI芯片的数据处理方法及设备，本发明的方法，通过将AI芯片数据处理流水线分为以下三个阶段的处理：数据采集和预处理，神经网络模型处理，神经网络模型后处理；该三个阶段的处理为并行流水线结构；AI芯片至少包括第一处理器，第二处理器和第三处理器，第一处理器用于数据采集和预处理，第三处理器用于神经网络模型处理，第二处理器用于神经网络模型后处理；第一处理器，第二处理器和第三处理器同时进行该三个阶段的处理，减少了处理器相互等待时间，最大化地实现了各个处理器的并行计算，提高了AI芯片数据处理的效率，从而可以提高AI芯片的帧率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109033985A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810701271.8
申请日：2018-06-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供一种商品识别的处理方法、装置、设备、系统及存储介质，该方法包括：接收摄像装置发送的图像信息及摄像装置对应的距离传感器发送的距离信号；根据图像信息及距离信号，确定用户取货行为的起始帧和结束帧；根据用户取货行为的起始帧和结束帧，确定用户所取的商品信息。通过对用户取货行为的起始帧和结束帧进行商品识别，确定用户所取的商品信息，有效提高了商品识别效率。并且结合摄像装置拍摄的图像信息及距离传感器探测的距离信号共同确定用户取货行为的起始帧和结束帧，可以避免对用户取货行为的误判断，提高用户取货行为判断的准确性。
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公开(公告)号：CN108491825A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810296449.5
申请日：2018-03-30
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信息生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取存放有物品的目标货架的第一图像；将第一图像与预先存储的第二图像进行比较，基于比较结果，从第一图像中提取与第二图像不同的图像区域作为前景图像，其中，第二图像为未存放物品的目标货架的图像；对前景图像进行分析，确定前景图像中呈现的物品的物品类别；基于所确定的物品类别，生成前景图像中呈现的物品的物品信息。该实施方式可以清晰的呈现目标货架上的物品，提高工作人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN108985451A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810712195.0
申请日：2018-06-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于AI芯片的数据处理方法及设备，本发明的方法，通过将AI芯片数据处理流水线分为以下三个阶段的处理：数据采集和预处理，神经网络模型处理，神经网络模型后处理；该三个阶段的处理为并行流水线结构；AI芯片至少包括第一处理器，第二处理器和第三处理器，第一处理器用于数据采集和预处理，第三处理器用于神经网络模型处理，第二处理器用于神经网络模型后处理；第一处理器，第二处理器和第三处理器同时进行该三个阶段的处理，减少了处理器相互等待时间，最大化地实现了各个处理器的并行计算，提高了AI芯片数据处理的效率，从而可以提高AI芯片的帧率。
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公开(公告)号：CN108921773A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810722914.7
申请日：2018-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种人体跟踪处理方法、装置、设备及系统。该方法包括：摄像头采集视频数据；处理器对视频数据进行分割，将分割后的视频数据分发给至少两个AI芯片，接收至少两个AI芯片对视频数据的处理结果，对处理结果进行整理后发送给云端服务器；至少两个AI芯片中的每一个AI芯片对所接收到的视频数据进行人体跟踪算法处理，得到处理结果。本发明提高了视频采集装置对视频数据进行人体跟踪算法处理的处理速度。
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公开(公告)号：CN108460368B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810277820.3
申请日：2018-03-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种三维图像合成方法、装置及计算机可读存储介质。该装置包括：图像获取模块，用于分别获取三个相机拍摄的图像，三个相机中包括至少一个红外相机和至少一个彩色相机，三个相机中的一个红外相机与一个彩色相机之间的距离小于设定阈值，另一个相机与其相邻的相机之间的距离大于设定阈值；位置校正模块，用于采用相邻相机之间的距离校正各相机的位置参数；图像合成模块，根据校正后的位置参数和各相机拍摄的图像，合成得到深度图像以及深度图像的各像素点的RGB值。本发明实施例中，利用相机之间距离对相机的位置参数进行校正，利用相机的位置参数和彩色图像的RGB值得到深度图像的RGB值，能够获得更好的三维显示效果。
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