优化图像捕获以训练机器学习模型进行隐式表示
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
优化图像捕获以训练机器学习模型进行隐式表示
申请号:
CN202411898967
申请日期:
2024-12-23
公开号:
CN119888071A
公开日期:
2025-04-25
类型:
发明专利
摘要
使得将捕获信息发送到用户计算装置,其中该捕获信息包括对用户计算装置的用户的用于捕获感兴趣点(POI)的多个图像集的指令。接收POI的多个图像集,其中该多个图像集包括校准图像集、POI描绘图像集和路径图像集。利用POI的多个图像集来训练机器学习的POI表示模型,其中该机器学习的POI表示模型被训练以生成POI的表示。使用机器学习的POI表示模型来生成视频数据,该视频数据描绘虚拟相机遍历POI内从起始位置到终止位置的路径。
技术关键词
处理器装置
图像捕获装置
生成视频数据
校准
计算机可读指令
相机
建筑物
训练机器学习模型
感兴趣
坐标
颜色
走廊
房间
车辆