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公开(公告)号：CN118736371A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310360225.7
申请日：2023-03-31
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种物料数量确定方法、装置及设备，包括：将物料盘对应的待检测图像输入给目标网络模型，得到待检测图像对应的置信度图像，置信度图像中像素点的像素值表示该像素点对应位置是物料中心点的概率；待检测图像包括至少一个物料分盘的图像，置信度图像包括每个物料分盘对应的分盘区域图像；针对每个物料分盘，基于物料分盘对应的池化核尺寸对物料分盘对应的分盘区域图像进行池化，得到物料分盘对应的池化图像；基于池化图像和分盘区域图像生成物料分盘对应的输出概率图；确定输出概率图中的像素值符合物料决策条件的像素点数量，基于像素点数量确定物料分盘对应的物料数量。通过本申请方案，能够准确统计物料数量，避免物料数量统计错误。
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公开(公告)号：CN116451276B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310712315.8
申请日：2023-06-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法、装置、设备及系统，该方法包括：对原始敏感图像进行像素置乱操作和/或图像块置乱操作，得到隐私保护图像；其中，所述原始敏感图像包括多个图像块，像素置乱操作用于对图像块内的多个像素值进行置乱操作，图像块置乱操作用于对多个图像块进行置乱操作；将所述隐私保护图像发送给服务端，以使所述服务端将所述隐私保护图像输入给已训练的目标网络模型，得到所述隐私保护图像对应的图像处理结果。通过本申请的技术方案，能够避免敏感信息的泄露，避免泄露用户隐私信息，能够对原始敏感图像进行隐私保护，不会存在隐私泄露的风险，具有很高的隐私保护能力。
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公开(公告)号：CN116432244A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310707903.2
申请日：2023-06-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法、装置、设备及系统，该方法包括：获取原始敏感图像对应的隐私保护图像；其中，所述隐私保护图像是采用置乱参数对所述原始敏感图像进行置乱操作后得到的图像；将所述隐私保护图像输入给目标网络模型得到所述隐私保护图像对应的图像处理结果；其中，目标网络模型中的权重被采用所述置乱参数进行置乱操作。通过本申请的技术方案，能够避免敏感信息的泄露，避免泄露用户隐私信息，能够对原始敏感图像进行隐私保护，不会存在隐私泄露的风险，具有很高的隐私保护能力。
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公开(公告)号：CN113537483A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010290532.9
申请日：2020-04-14
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种域适配方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：利用第一神经网络模型执行预设任务，所述第一神经网络模型为基于预设样本集训练得到的，并且模型复杂度低于预设复杂度阈值；将所述第一神经网络模型执行所述预设任务时的输入对象输入第二神经网络模型，得到所述第二神经网络模型的输出，所述第二神经网络模型为基于所述预设样本集训练得到的，并且模型复杂度高于所述第一神经网络模型；以该输出作为所述输入对象的真值，对所述第一神经网络模型进行训练，得到第三神经网络模型；利用所述第三神经网络模型继续执行所述预设任务。可以提高训练得到的第三神经网络模型执行预设任务时输出的结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119807729A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202311300762.9
申请日：2023-10-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 南京大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2413 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/40
Abstract: 本申请涉及一种增类样本分类模型的构建方法及其相关设备。其中，该方法包括：获取已训练的基础样本分类模型；获取包括增类样本特征数据和增类类别标签的增类样本，采用基础特征表示模型处理增类样本特征数据，获得对应于增类类别标签的增类类别原型的特征表示；基于增类类别原型与多个基础类别原型的特征表示之间的相似度距离，对增类类别原型的特征表示进行校准，获得增类类别原型的校准特征表示；将增类类别原型的校准特征表示作为增类类别标签的增类类别原型的特征表示，加入到基础样本分类模型的基础分类器模型中，得到增类样本分类模型。通过本发明，解决了相关技术中增量小样本分类系统存在灾难性遗忘和过拟合的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432244B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310707903.2
申请日：2023-06-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法、装置、设备及系统，该方法包括：获取原始敏感图像对应的隐私保护图像；其中，所述隐私保护图像是采用置乱参数对所述原始敏感图像进行置乱操作后得到的图像；将所述隐私保护图像输入给目标网络模型得到所述隐私保护图像对应的图像处理结果；其中，目标网络模型中的权重被采用所述置乱参数进行置乱操作。通过本申请的技术方案，能够避免敏感信息的泄露，避免泄露用户隐私信息，能够对原始敏感图像进行隐私保护，不会存在隐私泄露的风险，具有很高的隐私保护能力。
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公开(公告)号：CN113850302A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111028310.0
申请日：2021-09-02
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种增量学习方法、装置及设备，该方法包括：将混合数据输入给原始任务模型得到第一特征向量，将混合数据输入给初始增量模型得到第二特征向量，所述混合数据包括目标生成器生成的虚拟数据和增量数据；基于第一特征向量和第二特征向量对初始增量模型的参数值进行调整，得到调整后增量模型；若调整后增量模型未收敛，则将调整后增量模型确定为初始增量模型，返回执行将混合数据输入给原始任务模型得到第一特征向量的操作；若调整后增量模型已收敛，则将调整后增量模型确定为已完成增量学习的目标增量模型。通过本申请的技术方案，可以有效缓解目标增量模型的灾难性遗忘，并保护数据隐私。
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公开(公告)号：CN112990473A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911275761.7
申请日：2019-12-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请实施例提供了一种模型训练方法、装置及系统，开发端获取指定任务的训练样本集，利用训练样本集，训练得到指定任务的任务模型，将训练样本集中的第一训练数据输入任务模型的浅层部分，得到数据特征，向客户端提供任务模型及数据特征，以使客户端利用数据特征及第二训练数据，对任务模型进行训练。开发端将训练好的任务模型提供给客户端，客户端利用数据特征和第二训练数据，对任务模型进行微调，保证了任务模型的性能；开发端给客户端提供的数据特征是将原始的第一训练数据输入任务模型的浅层部分进行特征提取得到，即使非法人员截取到该数据特征，也很难还原出原始的开发端的第一训练数据，避免了开发端的内部数据泄露。
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公开(公告)号：CN112307230A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910687185.0
申请日：2019-07-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 公开了一种数据存储的方法，该方法包括，为N个具有至少V维的待存储数据分配一个N维第一参数向量；其中，V、N为自然数，V大于等于N；对所述第一参数向量进行N维置换，获得N个分别具有N维的第二参数向量，构建一将所述第二参数向量映射到所述待存储数据的期望数据样本的神经网络模型，对所述神经网络模型参数、和/或第一参数向量进行调整，直至第二参数向量基于训练后的神经网络模型所获得的所述待存储数据的期望数据样本回归于所述待存储数据，存储所述当前第一参数向量。本发明使得存储了第一参数向量，就相当于存储了待存储的数据，将高维数据降低为低维数据来存储，使得存储空间大大降低。
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公开(公告)号：CN119150339A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311523958.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法、装置及设备，该方法包括：获取原始敏感图像对应的隐私保护图像；其中，所述隐私保护图像是采用置乱参数对所述原始敏感图像进行置乱操作后得到的图像；将所述隐私保护图像输入给目标网络模型得到所述隐私保护图像对应的图像处理结果。通过本申请的技术方案，能够避免敏感信息的泄露，避免泄露用户隐私信息，能够对原始敏感图像进行隐私保护，不会存在隐私泄露的风险，具有很高的隐私保护能力。
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