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公开(公告)号：CN111062355A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911362989.X
申请日：2019-12-25
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种人体动作识别方法，本方法首先对图像进行构建最小邻域和滤波的预处理，然后进行图像通道变换、目标轮廓增强和提取差分图像，对前景图像进行阈值处理和前景图处理，最后基于三维卷积网络，进行模型训练或动作识别及动作定位。本方法解决现有动作识别方法中，模型在大场景、小目标、复杂背景下，检测精度下降的问题，同时，实现了对任意连续无边界视频流中动作检测及动作定位，提高了人体动作识别的精度以及在不同应用场景下的鲁棒性提高了模型的范化应用能力。
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公开(公告)号：CN108038397A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711351312.7
申请日：2017-12-15
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06K7/00
CPC classification number: G06K7/0095
Abstract: 本发明公开一种RFID读写器读写计时的测试装置及方法，所述装置包括轮卡单元、采集单元和处理单元，采用测试装置进行RFID读写器读写计时的测试，避免了手动刷卡、秒表计时造成计时不精确的问题，并且装置可重复进行读写RFID卡操作，进而重复计时，以达到量化。采用降低误差的计算方法，提高计时精度。该装置会引入误差约0.05秒~0.1秒，精度可达0.1秒，满足读写器读写计时测试需求。
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公开(公告)号：CN103034840B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201210515116.X
申请日：2012-12-05
Applicant: 山东神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种性别识别方法，基于同样规格的样本按照选定的多个子特征训练，输出基于每个子特征识别的性别识别结果；输入待识别的图片，归一到所述规格，识别归一后的所述图片每一子特征识别的性别识别结果，信息融合的方式为求和该图片的基于各子特征的性别识别结果，取优势的性别识别结果之和对应的性别输出。依据本发明为一种新的性别识别方法，其识别率较高。
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公开(公告)号：CN114067228B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202111249179.0
申请日：2021-10-26
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明属于深度学习、目标检测等领域，提供了一种增强前景与背景区分度的目标检测方法及系统。该方法包括，根据原始图像中目标的标记信息，生成与原始图像大小相同的马克图；基于原始图像，采用不同尺度的特征网络，得到不同尺度特征网络对应的特征输出；引入所述马克图，调整所述马克图的大小，得到不同尺度的马克图；根据不同尺度特征网络对应的特征输出，结合不同尺度的马克图，计算不同尺度下马克图损失；采用所述不同尺度下马克图损失构建的损失函数优化目标检测模型；基于原始图像，采用优化后的目标检测模型，得到目标检测结果。
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公开(公告)号：CN114330618B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111663474.0
申请日：2021-12-30
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06K17/00 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种基于伪标签的二分类标签数据优化方法、设备及介质，用于解决如下技术问题：如何基于伪标签技术，有效识别二分类标签数据中的误标签数据。方法包括：将待优化二分类标签数据集划分为预设数量个优化集；基于预设数量个优化集，确定预设数量个训练集，并对待训练模型进行训练，以获得预设数量个初始模型；通过预设数量个初始模型，分别对对应的相应优化集进行验证，以确定相应优化集中各二分类标签数据的类型预测得分；其中，相应优化集为训练得到该初始模型时没有采用的优化集；基于类型预测得分，通过预设的评估规则，确定对应的二分类标签数据是否为误标签数据。本申请通过上述方法可以有效的识别二分类标签数据中的误标签数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117372819A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311666303.2
申请日：2023-12-07
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/22
Abstract: 本申请提供了一种用于有限模型空间的目标检测增量学习方法、设备及介质，属于图像处理及人工智能技术领域。该方法将待识别图像分别输入预先训练的教师模型及预先训练的增量目标检测模型；基于教师模型的第一输出结果及预设归一化指数函数，确定第一输出结果对应各分类类别的教师分类标签值。基于增量目标检测模型的第二输出结果及预设训练标签，确定第二输出结果对应的标签损失值。基于与第一输出结果对应的置信度、各教师分类标签值及第一目标边界框位置信息，筛选得到教师标签信息。基于教师标签信息及第二输出结果，确定教师模型损失值。根据标签损失值及教师模型损失值，确定目标检测增量损失，以对增量目标检测模型训练。
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公开(公告)号：CN116030532A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211731583.6
申请日：2022-12-30
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种双分支行人异常行为识别方法、设备及介质，方法包括：获取包含有行人异常行为的图像；将行人的头部区域与身体区域分割；对头部区域和身体区域进行特征提取，并通过浅层特征对头部区域对应的细节行人异常行为进行分类预测，通过深层特征对身体区域对应的整体行人异常行为进行分类预测；通过损失函数对神经网络模型进行训练。针对细节异常行为，利用浅层特征使得保留了更多有效信息，从而使得模型分类性能得到提升。不针对连续帧进行处理，也就不包含有时间深度上的维度处理，由此属于2D网络。利用简单的2D网络直接去替换3D网络去直接进行分类，使得模型计算量和复杂度更为简化，使得其能够有效在低算力嵌入式设备部署运行。
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公开(公告)号：CN115984552A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211345592.1
申请日：2022-10-31
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于辅助损失的仪表图像分割优化方法及系统，包括：获取待识别仪表图像信息；将所述仪表图像信息输入至训练好的图像分割神经网络模型，得到仪表图像分割结果；其中，所述仪表图像信息经过图像分割神经网络模型的下采样后得到多层浅层特征图，最后一层浅层特征图经过上采样后得到深层特征图；所述图像分割神经网络模型的损失函数为对深层特征进行损失计算的深层损失函数，加上用于分别对各浅层特征进行损失计算的多个浅层损失函数的加权之和。本发明在图像分割模型的基础架构上，利用辅助损失的方式，将仪表图像的浅层边缘纹理特征信息与深度信息很好的进行了融合。提升了仪表图像分割的精度以及泛化能力。
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公开(公告)号：CN115393896A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211011952.4
申请日：2022-08-23
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/73
Abstract: 本说明书实施例公开了一种红外可见光的跨模态行人重识别方法、设备及介质，涉及图像识别技术领域，方法包括：通过双模采集装置，采集待识别行人对应的行人图像，其中，行人图像包括可见光图像和红外图像中的任意一种或多种；将行人图像，输入至预先训练的跨模态特征生成模型，生成行人图像对应的行人跨模态特征，其中，跨模态特征生成模型使用双模态图像数据集进行训练，损失函数包括中心最大平均差异损失函数、类内异质中心损失函数以及跨模态三元组损失函数；将行人跨模态特征与预先构建的特征库中的特征进行对比，得到特征库中符合要求的指定特征，以根据符合要求的指定特征，确定待识别行人的身份识别结果。
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公开(公告)号：CN113158725B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202011588808.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/02
Abstract: 本发明提供了一种综合性工程车辆施工动作判断方法，其硬件设施包括位于道路旁及各个场地的监控摄像头，全部监控摄像头均通过网络连接后台服务器，判断方法包括以下步骤：1)、目标获取：将监控摄像头所拍摄的画面输入后台服务器，启动检测算法，开始输出画面上的目标；2)、目标追踪：此时监控摄像头的视角固定不变，启动追踪算法对画面中移动和/或静止的目标进行追踪，根据追踪结果判断目标是否发生位移，并将同一目标的检测结果归类；3)、序列标准化：目标检测的结果图片大小尺寸不唯一，将图片尺寸标准化为设定图像，设定图像为224×224方形图像；4)、工程机械的施工动作分析；5)、报警触发。本发明增加施工动作分析算法，减少误报几率。
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