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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及車輛。其中，該方法包括：獲取具有非目標(biāo)圖像風(fēng)格的第一圖像，第一圖像中包括人物，非目標(biāo)圖像風(fēng)格為除目標(biāo)圖像風(fēng)格之外的任意一種圖像風(fēng)格；對第一圖像進行描述，得到圖像描述信息，圖像描述信息包括人...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像風(fēng)格化處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。包括：獲取待處理圖像，并識別待處理圖像中人物的檢測框參數(shù)；待處理圖像中包括多個人物，檢測框參數(shù)為待處理圖像中人物對應(yīng)的檢測框的參數(shù)，且檢測框與多個人物一一對應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人物圖像風(fēng)格化處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。包括：獲取待處理圖像，并識別待處理圖像中人物的檢測框參數(shù)和人物信息；人物信息包括人物數(shù)量、人物性別以及人物位置中的至少一個；根據(jù)檢測框參數(shù)對待處理圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種人臉驅(qū)動模型訓(xùn)練、人臉圖像合成方法，通過將第一身份人臉圖像作為驅(qū)動人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動模型，得到第一合成人臉圖像；將第二身份人臉圖像作為驅(qū)動人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動模型，得到第二合成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時空信息動態(tài)融合的壓縮視頻質(zhì)量增強方法，主要包括以下步驟：構(gòu)建時間特征提取器和空間特征提取器分別提取時間信息和目標(biāo)幀的空間信息；構(gòu)建時空信息動態(tài)加權(quán)融合模塊，自適應(yīng)地聚合時間信息和空間信息；構(gòu)建多通道增強殘差塊作為質(zhì)量增...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N圖像優(yōu)化處理方法、裝置及電子設(shè)備，獲取待優(yōu)化圖像以及電子設(shè)備的資源狀態(tài)信息后，基于該資源狀態(tài)信息，確定電子設(shè)備上部署的圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)運行參數(shù)，從而基于圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)運行參數(shù)，對待優(yōu)化圖像進行優(yōu)化處理，輸出目標(biāo)圖像；其...
								
            
							
            
							
						
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								      一種語言圖像自然模型架構(gòu)和設(shè)備裝置，是在語言文本與可視的圖形圖像視頻影像之間構(gòu)建自然的對應(yīng)映射轉(zhuǎn)換系統(tǒng)機制架構(gòu)，對于主干大肢體造型、末端小肢體造型、造型變換涉及的運動軌跡，進行分析歸納歸類，使用或者根據(jù)造型以及運動軌跡序列，表達或者理解特定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N生成圖像的方法、系統(tǒng)以及電子設(shè)備，方法應(yīng)用于電子設(shè)備，方法包括：響應(yīng)于用戶的操作，獲取第一圖像數(shù)據(jù)；將第一圖像數(shù)據(jù)壓縮為第一特征向量；向服務(wù)器發(fā)送第一特征向量；接收服務(wù)器發(fā)送的第一差值特征；根據(jù)第一圖像數(shù)據(jù)和第一差值特征生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種人臉驅(qū)動模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：從三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)臉部運動系數(shù)，臉部運動系數(shù)用于表征三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)所對應(yīng)的面部運動信息；通過循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的第一生成器對與三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對應(yīng)的音頻訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種去除移動目標(biāo)的三維重建方法，屬于三維重建方法技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中在三維重建過程中由于所拍攝照片含有運動物體導(dǎo)致重建精度不高的問題的問題。方法包括：獲取包括待重建目標(biāo)的視頻圖像；基于所述視頻圖像，使用移動場景的運動目標(biāo)檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于萬噸級散貨船船型數(shù)據(jù)庫的三維重建方法，包括，S 1.在船舶上設(shè)置船舶標(biāo)記點，在螺旋卸船機的垂直臂上設(shè)置動態(tài)標(biāo)記點；S2.啟動船艙掃描裝置掃描各船艙獲得基于動態(tài)標(biāo)記點的船艙三維點云數(shù)據(jù)；掃描船舶甲板面獲得基于動態(tài)標(biāo)記點的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種目標(biāo)檢測模型的訓(xùn)練方法，獲取圖像樣本對數(shù)據(jù)，將圖像樣本對輸入至第一、第二目標(biāo)檢測模型，第一、第二目標(biāo)檢測模型的模型結(jié)構(gòu)與待訓(xùn)練目標(biāo)檢測模型的模型結(jié)構(gòu)、模型參數(shù)相同，計算第一、第二樣本檢測損失函數(shù)值、特征損失函數(shù)值，根據(jù)第一樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自動駕駛模型的預(yù)訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及車輛，采用生成圖像子集的方式分批對模型預(yù)訓(xùn)練所需的圖像數(shù)據(jù)進行生成和數(shù)據(jù)預(yù)熱，基于數(shù)據(jù)預(yù)熱完成的圖像子集自動對待訓(xùn)練模型進行增量訓(xùn)練和模型驗證。相比于對全部圖像數(shù)據(jù)同時進行生產(chǎn)和數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種移動場景的運動目標(biāo)檢測方法，屬于目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中檢測運動目標(biāo)時閾值選擇困難，多幀對齊配準(zhǔn)過程中，算力消耗大、僅適應(yīng)存在角點特征的問題。方法包括：獲取包括待檢測運動目標(biāo)的視頻圖像；提取所述視頻圖像中各幀圖像的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種適應(yīng)不同視場速度的圖像穩(wěn)定湍流抑制方法，屬于湍流視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待抑制湍流視頻圖像；提取所述待抑制湍流視頻圖像中各幀圖像的特征點并生成各幀圖像相對于其前一幀圖像特征點的橫向位移圖和縱向位移圖；基于橫向位移圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種車標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及車輛，其中，車標(biāo)檢測方法包括：獲取車輛在同一位置的第一圖像和第二圖像，第一圖像和第二圖像分別為圖像采集設(shè)備在第一曝光模式下和第二曝光模式下采集的包含車標(biāo)和行車燈的圖像，第一曝光模式對應(yīng)的曝光度大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于巡檢機器人的安防監(jiān)控方法，屬于安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中使用固定攝像頭存在安全死角以及由于背景運動導(dǎo)致目標(biāo)檢測不準(zhǔn)確的問題。方法包括：獲取所述巡檢機器人拍攝的連續(xù)視頻圖像；基于所述視頻圖像使用移動場景的運動目標(biāo)檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┯糜谛腥塑壽E預(yù)測的方法及系統(tǒng)，其包括：根據(jù)場景中行人的歷史軌跡視頻確定所述行人的空間坐標(biāo)，并根據(jù)所述行人的空間坐標(biāo)生成所述行人的第一視角的視覺圖像；分別利用預(yù)先訓(xùn)練第一圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別從目標(biāo)行人的空間坐標(biāo)生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N情緒識別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及車輛，涉及智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。在本申請技術(shù)方案中，以用戶的語音特征信息和相對應(yīng)的人臉特征信息，通過所建立的情緒識別模型，結(jié)合實現(xiàn)對情緒識別結(jié)果的獲取，與現(xiàn)有技術(shù)中的以聲音信號識別情緒的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N多手識別方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，其方法包括：持續(xù)獲取車廂內(nèi)部環(huán)境的監(jiān)控圖像，獲取每一幀監(jiān)控圖像中的手部圖像；選定間隔設(shè)定時長的兩幀監(jiān)控圖像，將兩幀監(jiān)控圖像中先獲取的監(jiān)控圖像作為在先幀監(jiān)控圖像，后獲取的監(jiān)控圖像作為在后...
								
            
							
            
							
						
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