杭州字節(jié)方舟科技有限公司虞康獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州字節(jié)方舟科技有限公司申請的專利一種用于生成多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)集的方法、設(shè)備及其介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119671868B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510180521.8,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T5/50;該發(fā)明授權(quán)一種用于生成多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)集的方法、設(shè)備及其介質(zhì)是由虞康;卓凌云;王筵村;丁東照;黃濤;梁宇龍設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-02-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種用于生成多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)集的方法、設(shè)備及其介質(zhì)在說明書摘要公布了:本申請公開了一種用于生成多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)集的方法、設(shè)備及其介質(zhì),方法包括基于預(yù)處理的多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)確定圖像特征提取策略;分析各模態(tài)圖像數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和交互模式,確定每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)對合成圖像的影響權(quán)重;建立各模態(tài)圖像數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,得到模態(tài)關(guān)聯(lián)信息;獲取第一類傳感器模態(tài)的原始圖像數(shù)據(jù)和第二類傳感器模態(tài)的深度圖像數(shù)據(jù),并輸入圖像特征提取策略,獲得圖像特征融合結(jié)果;獲取第一類傳感器模態(tài)和第二類傳感器模態(tài)之間的同步時間戳和采樣頻率;進(jìn)行多模態(tài)融合模型的模型優(yōu)化;利用優(yōu)化的多模態(tài)融合模型生成目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)集;本申請解決單一模態(tài)圖像數(shù)據(jù)集難以滿足復(fù)雜環(huán)境下深度學(xué)習(xí)模型的高精度識別需求的問題。
本發(fā)明授權(quán)一種用于生成多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)集的方法、設(shè)備及其介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種用于生成多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)集的方法,其特征在于,包括:收集不同源的多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理;基于預(yù)處理的多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)確定圖像特征提取策略;分析各模態(tài)圖像數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和交互模式,確定每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)對合成圖像的影響權(quán)重;將不同源的多模態(tài)分成第一類傳感器模態(tài)和第二類傳感器模態(tài),并建立各模態(tài)圖像數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,得到模態(tài)關(guān)聯(lián)信息;基于模態(tài)關(guān)聯(lián)信息獲取第一類傳感器模態(tài)的原始圖像數(shù)據(jù)和第二類傳感器模態(tài)的深度圖像數(shù)據(jù),并輸入圖像特征提取策略,獲得圖像特征融合結(jié)果;基于所述第一類傳感器模態(tài)和第二類傳感器模態(tài)之間的同步時間戳和采樣頻率;將所述同步時間戳、采樣頻率和圖像特征融合結(jié)果輸入預(yù)設(shè)的多模態(tài)融合模型中進(jìn)行模型優(yōu)化;利用優(yōu)化的多模態(tài)融合模型生成目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)集;所述基于預(yù)處理的多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)確定圖像特征提取策略,具體包括:基于預(yù)處理的多模態(tài)圖像數(shù)據(jù),獲取每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)的特性信息,所述特性信息包括模態(tài)類型、分辨率、色彩深度、數(shù)據(jù)量大小;分析每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)在合成圖像中的作用,確定各模態(tài)圖像數(shù)據(jù)的重要性等級;將每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)的圖形信息與重要性等級關(guān)聯(lián),生成適用于當(dāng)前組的多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征提取策略;所述得到模態(tài)關(guān)聯(lián)信息,具體包括:將所述第一類傳感器模態(tài)和第二類傳感器模態(tài)的數(shù)據(jù)輸入初步的多模態(tài)融合模型中;根據(jù)每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)的特性信息和重要性等級,判斷不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的依賴關(guān)系和互補(bǔ)性;基于預(yù)設(shè)合成圖像質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),選擇并標(biāo)記關(guān)鍵模態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)所述關(guān)鍵模態(tài)數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的特性信息、所述第一類傳感器模態(tài)和第二類傳感器模態(tài)的時間戳,計算每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)對合成圖像的影響權(quán)重;根據(jù)不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的依賴關(guān)系和互補(bǔ)性以及每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)對合成圖像的影響權(quán)重,建立各模態(tài)圖像數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,形成模態(tài)關(guān)聯(lián)信息;所述將所述同步時間戳、采樣頻率和圖像特征融合結(jié)果輸入預(yù)設(shè)的多模態(tài)融合模型中進(jìn)行模型優(yōu)化,具體包括:根據(jù)確定的影響權(quán)重調(diào)整多模態(tài)融合模型中的參數(shù)設(shè)置,優(yōu)化圖像特征融合過程,得到優(yōu)化的圖像特征融合結(jié)果;將所述同步時間戳、采樣頻率和優(yōu)化的圖像特征融合結(jié)果共同輸入至圖像特征提取策略,生成每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)的第一特征映射信息;利用所述第一特征映射信息,基于每種模態(tài)圖像數(shù)據(jù)的特性信息及其影響權(quán)重,結(jié)合所述同步時間戳和采樣頻率,計算模型優(yōu)化參數(shù);基于所述模型優(yōu)化參數(shù),獲得最終的多模態(tài)融合模型。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人杭州字節(jié)方舟科技有限公司,其通訊地址為:311100 浙江省杭州市余杭區(qū)倉前街道鼎創(chuàng)財富中心2幢12層1215;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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