| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 141 | 用于通信的系统和方法 | CN200810176984.3 | 2008-09-05 | CN101415125B | 2012-07-11 | C·H·吉拉尔; M·W·A·戴维 |
| 本发明涉及一种用于通信的系统和方法，更具体地涉及用于将包含了多个位于一个平面上的对象的场景的表示传输给一个或者多个客户设备的系统，该系统包括图像处理装置，可操作用于接收场景的视频图像，用于处理获得的视频图像从而从每一个对象中提取一个或者多个图像特征，用于将该一个或者多个图像特征与来自可能示例对象的预定组的样本图像特征进行比较，用于根据该图像特征与该可能示例对象的预定图像特征的比较来识别对象，用于为每一个对象产生对象路径数据；并且提供已识别对象在平面的三维模型上相对于时间的位置；用于计算投影矩阵，以及分配服务器，可操作用于接收对象路径数据和投影矩阵，从而将它们分配到一个或者多个客户端设备。 | ||||||
| 142 | VR视频显示方法、装置及终端 | CN201711483115.0 | 2017-12-29 | CN108174174A | 2018-06-15 | 彭吉 |
| 本发明公开了一种VR视频显示方法、装置及终端，其中，该方法包括：获取VR全景源视频；通过苹果图形库上下文对象构建图形处理程序的运行环境，并运行图形处理程序；通过图形库纹理加载方法，将VR全景源视频加载到图形处理程序；针对VR全景源视频中的每一帧，通过图形处理程序将VR全景源视频的视频帧映射至球面模型；获取当前的角度信息；从球面模型中选取角度信息所对应的局部平面图；对局部平面图渲染并显示。通过本发明的方法、装置及终端，可以在IOS操作系统上正常播放VR全景源视频，使得使用IOS操作系统的用户能够获得正常的VR体验。 | ||||||
| 143 | 轨迹标定方法、装置、计算机设备和存储介质 | CN202011320374.3 | 2020-11-23 | CN112308935A | 2021-02-02 | 刘廷曦; 胡晶; 张德奎; 张泰钰; 林溪; 翁仁亮 |
| 本申请涉及一种轨迹标定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据目标对象的参考图像或参考图像特征值，获取目标对象在预设时间段内的轨迹视频，轨迹视频是由包含目标对象的相机视频根据轨迹生成算法得到的三维平面上的投影轨迹视频；响应于轨迹标定指令，对轨迹视频进行标注，得到被标注的目标轨迹段。采用本方法能够实现人机交互式的轨迹标定。 | ||||||
| 144 | 基于反馈控制的平面视频立体化方法 | CN201210172821.4 | 2012-05-29 | CN102724530A | 2012-10-10 | 戴琼海; 李振尧; 曹汛 |
| 本发明提出一种基于反馈控制的平面视频立体化方法，包括以下步骤：读入平面视频帧序列中的关键帧，并根据输入的关键帧人工标记，利用图像分割算法得到关键帧的前景对象；通过闭环反馈控制的方式生成关键帧前景对象的标记线，并将标记线逐帧地扩展至各个非关键帧，以及利用图像分割算法恢复非关键帧的前景对象；以及对关键帧的前景对象和非关键帧的前景对象进行统一的深度赋值以获得平面视频帧序列的深度图序列，并对深度图序列进行深度双向合成以获得最终的深度图序列。根据本发明实施例的方法，只在少数的关键帧上进行人机交互操作且采用闭环反馈控制方式，提高了效率且保证了深度图的准确性。 | ||||||
| 145 | 一种监控场景多目标跟踪方法及系统 | CN202010604786.3 | 2020-06-29 | CN111898438A | 2020-11-06 | 王苫社 |
| 本申请提供一种监控场景多目标跟踪方法、装置及系统。其中，所述方法包括：获取航拍无人机俯拍目标场所得到的视频流，所述航拍无人机悬浮于所述目标场所上空，且所述航拍无人机的拍摄视场覆盖所述目标场所；基于颜色特征识别所述视频流每一帧中的目标对象；将所述目标对象作为跟踪目标，采用目标跟踪算法，确定所述目标对象在所述视频流中的运动轨迹；根据所述目标对象在所述视频流中的运动轨迹，确定所述目标对象在平面坐标系中的运动轨迹数据；根据所述目标对象的运动轨迹数据，确定所述目标对象的运动距离。本申请具有实施简单、实施成本低和数据处理速度快、准确性高的优点。 | ||||||
| 146 | 一种基于视觉信号的多目标跟踪处理优化方法 | CN202010604108.7 | 2020-06-29 | CN111898436A | 2020-11-06 | 鲁昊鹏 |
| 本申请提供一种基于视觉信号的多目标跟踪处理优化方法、装置及系统。其中，所述方法包括：获取航拍无人机俯拍目标场所得到的视频流，所述航拍无人机悬浮于所述目标场所上空，且所述航拍无人机的拍摄视场覆盖所述目标场所；基于颜色特征识别所述视频流每一帧中的目标对象；将所述目标对象作为跟踪目标，采用目标跟踪算法，确定所述目标对象在所述视频流中的运动轨迹；根据所述目标对象在所述视频流中的运动轨迹，确定所述目标对象在平面坐标系的运动轨迹数据；根据所述目标对象的运动轨迹数据，绘制生成所述目标对象的热力图。本申请具有实施简单、实施成本低和数据处理速度快、准确性高的优点。 | ||||||
| 147 | 一种视频数据的处理方法、装置、电子设备和存储介质 | CN202410288329.6 | 2024-03-13 | CN118097513A | 2024-05-28 | 李丰果; 陈睿智; 刘豪杰; 冯志强; 徐颖 |
| 本公开提供了一种视频数据的处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为增强现实AR、虚拟现实VR、计算机视觉、增强现实、深度学习等技术领域，可应用于基于人工智能的内容生成等场景。该方法包括：从视频数据中提取目标对象的脚部状态和目标对象中身体关节的属性信息；基于预设的脚踝平面的高度，根据视频数据中目标对象的脚部状态和脚踝关节的高度对视频数据中身体关节进行高度方向上移动，使触地状态的脚踝关节在预设的脚踝平面内；将触地状态的脚趾关节约束到预设的脚趾平面内，并对触地状态的视频数据中脚踝关节的角度进行优化。 | ||||||
| 148 | 基于反馈控制的平面视频立体化方法 | CN201210172821.4 | 2012-05-29 | CN102724530B | 2014-10-22 | 戴琼海; 李振尧; 曹汛 |
| 本发明提出一种基于反馈控制的平面视频立体化方法，包括以下步骤：读入平面视频帧序列中的关键帧，并根据输入的关键帧人工标记，利用图像分割算法得到关键帧的前景对象；通过闭环反馈控制的方式生成关键帧前景对象的标记线，并将标记线逐帧地扩展至各个非关键帧，以及利用图像分割算法恢复非关键帧的前景对象；以及对关键帧的前景对象和非关键帧的前景对象进行统一的深度赋值以获得平面视频帧序列的深度图序列，并对深度图序列进行深度双向合成以获得最终的深度图序列。根据本发明实施例的方法，只在少数的关键帧上进行人机交互操作且采用闭环反馈控制方式，提高了效率且保证了深度图的准确性。 | ||||||
| 149 | 运动对象检测装置和运动对象检测方法 | CN200580000797.4 | 2005-05-26 | CN1839633A | 2006-09-27 | 市村大治郎; 本田义雅 |
| 提供了一种运动对象检测装置，其能够以高准确度和低处理负荷、高速地检测运动对象。该装置包括：运动信息提取部件(102)，用于从通过使用频带划分方法和运动预测分量编码进行了视频编码的视频流，提取运动信息，其中频带划分方法用于将图像划分成简化图像、水平方向分量、垂直方向分量、以及对角方向分量；边缘信息提取部件(103)，用于在从视频流的最高有效位平面开始的、按照顺序的一位或多位平面中提取有关水平方向分量、垂直方向分量和对角方向分量的信息；以及运动对象检测部件(106)，用于通过使用所提取的运动信息和边缘信息来检测运动对象，并输出检测结果。由于不需要对视频流进行解码，因此有可能以高准确度和低处理负荷、高速地检测运动对象。 | ||||||
| 150 | 户型图生成方法、装置、电子设备及介质 | CN202111653592.3 | 2021-12-30 | CN114529621B | 2022-11-22 | 不公告发明人 |
| 本申请实施例提供一种户型图生成方法、装置、电子设备及介质。在本申请实施例中，从目标房屋对象对应的全景视频中获取在多个拍摄点上拍摄到的多张目标全景图，以及对多张目标全景图分别进行特定交界线的检测，得到多个空间对象中包含的特定交界线的位置信息；对全景视频进行位姿跟踪，得到全景视频中相邻全景图之间的相对位姿关系；根据位于两张目标全景图之间的相邻全景图之间的相对位姿关系，生成两张目标全景图对应的两个空间对象之间的目标相对位置关系；根据多个空间对象之间的目标相对位置关系，对多个空间对象中包含的特定交界线的位置信息进行拼接，得到目标房屋对象的平面户型图。由此，自动、快速、准确地生成平面户型图。 | ||||||
| 151 | 户型图生成方法、装置、电子设备及介质 | CN202111653592.3 | 2021-12-30 | CN114529621A | 2022-05-24 | 不公告发明人 |
| 本申请实施例提供一种户型图生成方法、装置、电子设备及介质。在本申请实施例中，从目标房屋对象对应的全景视频中获取在多个拍摄点上拍摄到的多张目标全景图，以及对多张目标全景图分别进行特定交界线的检测，得到多个空间对象中包含的特定交界线的位置信息；对全景视频进行位姿跟踪，得到全景视频中相邻全景图之间的相对位姿关系；根据位于两张目标全景图之间的相邻全景图之间的相对位姿关系，生成两张目标全景图对应的两个空间对象之间的目标相对位置关系；根据多个空间对象之间的目标相对位置关系，对多个空间对象中包含的特定交界线的位置信息进行拼接，得到目标房屋对象的平面户型图。由此，自动、快速、准确地生成平面户型图。 | ||||||
| 152 | 一种共享增强现实场景中协同式虚实遮挡处理方法 | CN201110284734.3 | 2011-09-22 | CN102509342A | 2012-06-20 | 陈小武; 赵沁平; 金鑫; 林鸿昌; 宋亚斐 |
| 本发明公开了一种共享增强现实场景中协同式虚实遮挡处理方法。包括步骤：首先生成增强现实场景，然后估计待观测点位置，将待分析遮挡关系的虚拟对象和真实对象均投影到该待观测点的观测平面上，以该待观测点为原点，取垂直于所述成像平面的射线，沿水平方向扫过所述观测平面，再根据所述射线扫过观测平面时，碰触到虚拟对象和真实对象的两侧边缘的先后顺序，进行遮挡编码，最后根据遮挡编码的不同，确定该待观测点观测到的虚拟对象和真实对象是处于遮挡关系还是处于非遮挡关系，最后具体判断是虚遮挡实，还是实遮挡虚，减少误判。本发明实现了快速判断新视频序列区域内的虚实对象空间遮挡关系，提高了判断增强现实场景中虚实遮挡关系的准确率。 | ||||||
| 153 | 视频编码方法以及视频解码方法 | CN02820376.3 | 2002-10-02 | CN100566415C | 2009-12-02 | C·杜福尔; G·马奎安特; S·E·瓦伦特 |
| 本发明涉及一种视频编码方法，该方法应用于视频帧序列并且生成由视频数据构成的编码比特流，视频数据表示所有视频对象平面并且根据独立的信道对视频数据进行描述。在所述视频数据中，用比特流语法描述每个数据项，允许任何解码器对所述比特流的内容的所有段进行解码。用某些特定的语法要素描述序列的瞬时分辨率。按照本发明，发现了例如在MPEG系列的视频压缩标准中的应用，语法还包括在编码比特流中的用于描述每个所描述的信道的最大帧速率的特定标志。 | ||||||
| 154 | 视频编码方法以及对应的可传输视频信号 | CN02820376.3 | 2002-10-02 | CN1572116A | 2005-01-26 | C·杜福尔; G·马奎安特; S·E·瓦伦特 |
| 本发明涉及一种视频编码方法，该方法应用于视频帧序列并且生成由视频数据构成的编码比特流，视频数据表示所有视频对象平面并且根据独立的信道对视频数据进行描述。在所述视频数据中，用比特流语法描述每个数据项，允许任何解码器对所述比特流的内容的所有段进行解码。用某些特定的语法要素描述序列的瞬时分辨率。按照本发明，发现了例如在MPEG系列的视频压缩标准中的应用，语法还包括在编码比特流中的用于描述每个所描述的信道的最大帧速率的特定标志。 | ||||||
| 155 | 在基于块的视频编码系统中确定最佳网格的方法和设备 | CN97111731.4 | 1997-04-24 | CN1168060A | 1997-12-17 | 金镇宪 |
| 在基于块的视频信号编码系统中使用的、通过把对象的视频对象平面分成多个同样大小的搜索块来确定搜索网格的方法，该方法产生多个搜索网格，每一搜索网格相对于相邻搜索网格移位了预定的间距，并检测被包括在每一搜索网格内的边缘块。然后，该方法根据边缘块的数目和在边缘块内的象素值选择搜索网格。 | ||||||
| 156 | 在基于块的视频编码系统中确定最佳网格的方法和设备 | CN97111731.4 | 1997-04-24 | CN1156166C | 2004-06-30 | 金镇宪 |
| 在基于块的视频信号编码系统中使用的、通过把对象的视频对象平面分成多个同样大小的搜索块来确定搜索网格的方法，该方法产生多个搜索网格，每一搜索网格相对于相邻搜索网格移位了预定的间距，并检测被包括在每一搜索网格内的边缘块。然后，该方法根据边缘块的数目和在边缘块内的象素值选择搜索网格。 | ||||||
| 157 | 三维影像显示深度调整方法 | CN200810112454.2 | 2008-05-23 | CN101282492A | 2008-10-08 | 戴琼海; 曲震; 刘烨斌; 张乃尧 |
| 本发明涉及三维影像显示深度调整方法，属于三维影像处理技术领域。该方法包括：利用一路平面视频及其对应的深度视频合成三维影像时，首先确定屏幕平面对应的深度值及视差与深度的转化比例，进而求出不同深度区域对应的视差大小，并根据此值对各个区域分别平移得到左右视图结果；而利用左右两路平面视频合成三维影像时，首先确定拍摄对象对应的视差大小，并根据此值将拍摄对象在两路视图中进一步平移得到左右视图结果。接下来对得到的视图结果进行融合补洞处理，并根据处理后的左右视图合成三维影像。本发明通过调整显示深度，可以放大拍摄对象的纵深运动或者将拍摄对象推进到屏幕前；而这些都使得三维影像的立体感和视觉冲击力大大增强。本发明适用于所有基于左右视差原理合成的三维影像。 | ||||||
| 158 | 三维影像显示深度调整方法 | CN200810112454.2 | 2008-05-23 | CN101282492B | 2010-07-21 | 戴琼海; 曲震; 刘烨斌; 张乃尧 |
| 本发明涉及三维影像显示深度调整方法，属于三维影像处理技术领域。该方法包括：利用一路平面视频及其对应的深度视频合成三维影像时，首先确定屏幕平面对应的深度值及视差与深度的转化比例，进而求出不同深度区域对应的视差大小，并根据此值对各个区域分别平移得到左右视图结果；而利用左右两路平面视频合成三维影像时，首先确定拍摄对象对应的视差大小，并根据此值将拍摄对象在两路视图中进一步平移得到左右视图结果。接下来对得到的视图结果进行融合补洞处理，并根据处理后的左右视图合成三维影像。本发明通过调整显示深度，可以放大拍摄对象的纵深运动或者将拍摄对象推进到屏幕前；而这些都使得三维影像的立体感和视觉冲击力大大增强。本发明适用于所有基于左右视差原理合成的三维影像。 | ||||||
| 159 | 用于时间对齐标定、事件标注、数据库生成的方法及装置 | CN201710278061.8 | 2017-04-25 | CN108734739A | 2018-11-02 | 刘伟恒; 邹冬青; 石峰; 李佳; 柳贤锡; 禹周延; 王强; 李贤九; 朴根柱 |
| 提供一种用于时间对齐标定、事件标注、数据库生成的方法及装置。所述时间对齐标定方法包括：(A)获取同时由动态视觉传感器拍摄的目标对象的事件流和由辅助视觉传感器拍摄的目标对象的视频图像；(B)从所述视频图像中确定表现目标对象显著运动的关键帧；(C)将关键帧中目标对象的有效像素位置和关键帧的邻近帧中目标对象的有效像素位置分别映射到动态视觉传感器的成像平面上，以形成多个目标对象模板；(D)从所述多个目标对象模板中确定覆盖第一事件流段中的事件最多的第一目标对象模板；(E)将第一事件流段的中间时刻与第一目标对象模板所对应的帧的时间戳的时间对齐关系，作为动态视觉传感器与辅助视觉传感器之间的时间对齐关系。 | ||||||
| 160 | 一种跟踪方法及装置 | CN201910510134.0 | 2019-06-13 | CN111369587B | 2023-05-02 | 王科; 沈涛; 裴建军; 于建志; 张浩; 刘义; 陈延鸿 |
| 本发明实施例提供了一种跟踪方法及装置，方法包括：确定图像检测发生偏差的第一监控设备，获取第一监控设备拍摄到的目标重叠区域的视频图像中的第一跟踪坐标，及第二监控设备拍摄到的目标重叠区域的视频图像中与第一跟踪坐标的时间戳相同的第二跟踪坐标，将第二跟踪坐标对应的平面坐标作为第一跟踪坐标对应的平面坐标。根据第一跟踪坐标和第一跟踪坐标对应的平面坐标，确定第一监控设备的目标坐标转换矩阵。当获取到第一监控设备拍摄的目标跟踪对象的跟踪坐标时，根据目标坐标转换矩阵，确定目标跟踪对象的平面坐标。基于此，可以确定出视频图像出现偏差的第一监控设备，并校准第一监控设备的坐标转换矩阵，提高了跟踪对象的轨迹信息的准确率。 | ||||||
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