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公开(公告)号：CN105720943A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610055018.0
申请日：2016-01-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
CPC classification number: H03H17/00 , G01S5/0205 , G01S5/0215 , H03H2017/009
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI的滤波方法及其系统，所述方法包括：对定位目标进行寻呼，获取RSSI数值；对p个RSSI数值进行中位值滤波，得到第一数组，所述p为大于3的整数；对所述第一数组进行IIR滤波，得到第二数组；对所述第二数组进行平均数计算，得到输出值。通过对RSSI数值进行中位值滤波，降低脉冲干扰的影响，可克服输入的RSSI值不稳定，波动大的缺点；通过IIR滤波，克服了输入比重过大导致输出波动过大的矛盾；通过对中位值滤波后的RSSI数值进行IIR滤波，有效平滑输出的波形，使输出的波形更稳定。
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公开(公告)号：CN110852252B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201911084167.X
申请日：2019-11-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于最小距离、最大长宽比的车辆排重和装置，通过获取视频中的帧图像，通过Yolo算法对每张帧图像进行车辆检测得到包含有完整车辆的矩形框的车辆图像；通过目标跟踪算法生成车辆图像中的车辆ID，并获得车辆ID对应的车辆在帧图像中的车辆图像集合；分别计算车辆图像集合中的每张车辆图像的矩形框的距离指数和长宽比指数，并进行对比得到拥有最小距离指数的第一车辆图像和拥有最小长宽比指数的第二车辆图像；以及通过计算第一车辆图像中的矩形框的长宽比指数与最小长宽比指数的差值的绝对值，判断差值的绝对值是否小于一定阈值，若是，则将第一车辆图像标记为车辆排重图像，若否，则将第一车辆图像和第二车辆图像标记为车辆排重图像。
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公开(公告)号：CN114067411A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111392400.8
申请日：2021-11-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774
Abstract: 本公开提供一种人脸检测对齐网络知识蒸馏方法及装置，其方法，包括：步骤1：训练得到满足预设人脸检测对齐精度的第一检测对齐网络，所述第一检测对齐网络具有第一输出；步骤2：构建得到与所述第一检测对齐网络具有相同任务头的第二检测对齐网络，所述第二检测对齐网络具有第二输出；步骤3：确定真实标签；步骤4：基于所述第一检测对齐网络的第一输出、所述第二检测对齐网络的第二输出以及真实标签构建蒸馏模型的整体损失函数；步骤5：基于所述整体损失函数更新所述第二检测对齐网络的参数直至对应收敛。提升了现有人脸检测网络的检测精度。
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公开(公告)号：CN110826497A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911083394.0
申请日：2019-11-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于最小距离法的车辆排重方法和装置，通过获取视频中的帧图像，通过目标检测算法对每张帧图像进行车辆检测得到包含有完整车辆的矩形框的车辆图像；通过目标跟踪算法生成车辆图像中的车辆ID，并获得车辆ID对应的车辆在帧图像中的车辆图像集合；分别计算车辆图像集合中的每张车辆图像的矩形框的距离指数，并将计算得到的最小距离指数所对应的车辆图像标记为车辆排重图像。本申请的实施例提出的车辆排重方法和装置能够有效减少重复的车辆数据，减少车辆信息提取后端负载，大大提升系统性能。
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公开(公告)号：CN108230370A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711482480.X
申请日：2017-12-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于云台的跟踪目标速度预测方法及存储介质，方法包括：获取连续的且加速度方向一致的坐标数据，得到历史坐标队列，所述坐标数据包括坐标值和时刻值；对所述历史坐标队列中的坐标数据的坐标值进行卡尔曼滤波；对卡尔曼滤波后的坐标数据的坐标值进行线性拟合，得到跟踪目标在所述历史坐标队列的最后一个坐标数据的时刻值时的速度。本发明通过获取连续的且加速度方向一致的坐标数据，并进行卡尔曼滤波，可保证预测结果的准确性，从而可保证较好的跟踪效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108230366B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201711458999.4
申请日：2017-12-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种目标物的追踪方法，通过采集一位置的一帧图像的运动物体集合，识别与速度快且体积小的目标物相匹配的运动物体，调整所述目标物在所述一帧图像上的位置以及采集范围的调节角度，使得所述目标物保持在所述采集范围的中央区域，实现对速度快且体积小的目标物的追踪，所述方法可以实现全自动追踪，实用性强。
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公开(公告)号：CN108230371B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711486368.3
申请日：2017-12-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于云台的跟踪目标速度预测方法及存储介质，方法包括：获取连续的且速度方向一致的坐标数据，得到历史坐标队列，所述坐标数据包括坐标值和时刻值；对所述历史坐标队列中的坐标数据的坐标值进行卡尔曼滤波；对卡尔曼滤波后的坐标数据的坐标值进行线性拟合，得到跟踪目标在所述历史坐标队列的最后一个坐标数据的时刻值时的速度。本发明通过获取连续的且速度方向一致的坐标数据，并进行卡尔曼滤波，可保证预测结果的准确性，从而可保证较好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN108230370B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201711482480.X
申请日：2017-12-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于云台的跟踪目标速度预测方法及存储介质，方法包括：获取连续的且加速度方向一致的坐标数据，得到历史坐标队列，所述坐标数据包括坐标值和时刻值；对所述历史坐标队列中的坐标数据的坐标值进行卡尔曼滤波；对卡尔曼滤波后的坐标数据的坐标值进行线性拟合，得到跟踪目标在所述历史坐标队列的最后一个坐标数据的时刻值时的速度。本发明通过获取连续的且加速度方向一致的坐标数据，并进行卡尔曼滤波，可保证预测结果的准确性，从而可保证较好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN108230371A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711486368.3
申请日：2017-12-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于云台的跟踪目标速度预测方法及存储介质，方法包括：获取连续的且速度方向一致的坐标数据，得到历史坐标队列，所述坐标数据包括坐标值和时刻值；对所述历史坐标队列中的坐标数据的坐标值进行卡尔曼滤波；对卡尔曼滤波后的坐标数据的坐标值进行线性拟合，得到跟踪目标在所述历史坐标队列的最后一个坐标数据的时刻值时的速度。本发明通过获取连续的且速度方向一致的坐标数据，并进行卡尔曼滤波，可保证预测结果的准确性，从而可保证较好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN108230366A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711458999.4
申请日：2017-12-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种目标物的追踪方法，通过采集一位置的一帧图像的运动物体集合，识别与速度快且体积小的目标物相匹配的运动物体，调整所述目标物在所述一帧图像上的位置以及采集范围的调节角度，使得所述目标物保持在所述采集范围的中央区域，实现对速度快且体积小的目标物的追踪，所述方法可以实现全自动追踪，实用性强。
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