公开(公告)号：CN113392682B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202010175523.5

申请日：2020-03-13

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 石路 ,  谭志明

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/56 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明实施例提供一种车道线识别装置及方法、电子设备。所述装置包括：第一检测单元，其用于在车载摄像设备取得的至少一帧图像的预定区域中，使用第一神经网络检测所述图像中的车道线，得到所述车道线的第一检测结果；第二检测单元，其用于在所述图像的所述预定区域中，使用第二神经网络检测所述图像中的路边参考物、对向车辆以及道路方向标志中的至少一个，得到所述路边参考物、所述对向车辆以及所述道路方向标志中的至少一个的第二检测结果；以及第一确定单元，其用于根据所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述图像中的道路中线和/或道路边线。

公开(公告)号：CN115578784A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202110755839.6

申请日：2021-07-05

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 石路 ,  谭志明

IPC: G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本申请实施例提供一种人体动作识别装置以及方法。所述方法包括：对视频帧进行人体检测以获得人体框；根据人体框进行动作识别以获得人体动作；基于人体检测的结果提取手臂的关键点，并进行手臂检测以获得手臂框；根据手臂框进行动作识别以获得手臂动作；以及将人体动作的识别结果和手臂动作的识别结果进行融合，获得视频帧的动作识别结果。由此，将人体框和手臂框的动作识别结合起来，对于视频中的人体部分动作(例如细微动作)也可以获得较好的识别结果。

公开(公告)号：CN109255797B

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN201710574945.8

申请日：2017-07-14

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 石路

IPC: G06T7/194 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明实施例提供一种图像处理装置及方法、电子设备，通过计算整个当前帧图像的抖动矢量与各个局部的抖动矢量的差值，并根据该差值对检测出的前景点进行偏移匹配，能够消除光流匹配检测的不准确性以及局部抖动对前景检测结果的影响，去除被误检测为前景点的背景点，从而能够获得准确的前景检测结果。

公开(公告)号：CN110225236B

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN201810174920.3

申请日：2018-03-02

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 王琪 ,  石路

IPC: H04N5/232 ,  H04N7/18 ,  G08G1/00 ,  G08G1/017

Abstract: 本申请实施例提供一种为视频监控系统配置参数的方法、装置和视频监控系统。该为视频监控系统配置参数的装置包括：生成单元，其根据视频监控系统的摄像机所拍摄的图像，生成配置参数；以及配置单元，其用于将所述配置参数配置给所述视频监控系统。根据本实施例，能够对视频监控系统进行有效和便捷的参数配置，节省人力，并且适用性广泛。

公开(公告)号：CN112020723A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN201880092697.6

申请日：2018-05-23

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 石路 ,  王琪

IPC: G06N3/02

Abstract: 一种用于语义分割的分类神经网络的训练装置及方法、电子设备。即使在训练网络时使用了较多数量的训练图像，由于在每次训练时能够部分利用之前训练时已经获得的梯度，因此能够有效减少计算量并适用于硬件资源有限的情况，并且，由于计算量的减少，训练速度加快，能够缩短训练完成的时间，另外，由于每次训练时都使用了新的数据，使得在使用有限的硬件资源的条件下仍然能够保证训练的精度。

公开(公告)号：CN111582007A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN201910121363.3

申请日：2019-02-19

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 石路 ,  王琪

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明实施例提供了一种物体识别方法、装置和网络，通过使用深度可分离卷积层代替传统的YOLO网络中一部分卷积层，减小了计算量；通过使用密集连接结构替换传统的YOLO网络中的残差结构，加速了收敛速度，降低了网络的复杂度，并保持了原有的物体识别精度。

公开(公告)号：CN109816621A

公开(公告)日：2019-05-28

申请号：CN201711135614.0

申请日：2017-11-16

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 石路 ,  王琪

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明实施例提供一种异常光斑的检测装置及方法、电子设备，通过确定待检测图像与参考图像的亮度差值图像并确定该亮度差值图像的亮度分布图像，根据该亮度分布图像的预定区域中的亮度梯度线的弧度变化情况来检测异常光斑，能够准确的检测出监控视频画面中出现的异常光斑，保证各种监控视频分析功能的实施和性能。

公开(公告)号：CN109816621B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN201711135614.0

申请日：2017-11-16

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 石路 ,  王琪

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明实施例提供一种异常光斑的检测装置及方法、电子设备，通过确定待检测图像与参考图像的亮度差值图像并确定该亮度差值图像的亮度分布图像，根据该亮度分布图像的预定区域中的亮度梯度线的弧度变化情况来检测异常光斑，能够准确的检测出监控视频画面中出现的异常光斑，保证各种监控视频分析功能的实施和性能。

公开(公告)号：CN113392682A

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202010175523.5

申请日：2020-03-13

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 石路 ,  谭志明

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明实施例提供一种车道线识别装置及方法、电子设备。所述装置包括：第一检测单元，其用于在车载摄像设备取得的至少一帧图像的预定区域中，使用第一神经网络检测所述图像中的车道线，得到所述车道线的第一检测结果；第二检测单元，其用于在所述图像的所述预定区域中，使用第二神经网络检测所述图像中的路边参考物、对向车辆以及道路方向标志中的至少一个，得到所述路边参考物、所述对向车辆以及所述道路方向标志中的至少一个的第二检测结果；以及第一确定单元，其用于根据所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述图像中的道路中线和/或道路边线。

公开(公告)号：CN112560541A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN201910851277.8

申请日：2019-09-10

Applicant: 富士通株式会社

Inventor： 石路 ,  谭志明

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种目标检测模型的训练装置及方法、电子设备。所述装置包括：测试单元，其用于当目标检测模型的训练过程中的第N次训练结束时，将多个测试图像输入到所述目标检测模型中进行测试，得到各个测试图像的检测结果，N为正整数；确定单元，其用于根据各个测试图像的检测结果确定各个测试图像的收敛水平预测值；以及调整单元，其用于根据各个测试图像的检测结果的收敛水平预测值，调整第N+1次训练中使用的参数。