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公开(公告)号：CN118096654A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410083186.5
申请日：2024-01-19
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于深度学习的路面病害识别方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取针对目标路段进行拍摄得到的待识别路面图像；将所述待识别路面图像输入至预先训练完成的路面病害实例分割模型中，以使所述路面病害实例分割模型确定所述待识别路面图像中包含的路面病害的类别信息和轮廓信息，其中，所述路面病害实例分割模型以Yolov8‑seg模型为基础，将卷积注意力机制引入c2f模块，采用SPPFCSPC模块替换原模型中的SPPF模块，并在原模型的基础上添加Inner Iou损失函数；根据所述路面病害的类别信息和轮廓信息，确定所述路面病害的长度、宽度或病害面积。本申请实施例的技术方案可以提高路面病害识别结果的准确性，保证路面病害破损程度确定的有效性。
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公开(公告)号：CN114882552A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210405121.9
申请日：2022-04-18
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的营运车内人员口罩佩戴状态检查方法及介质，其中方法包括：通过对应所述营运车设置的拍摄装置获取营运车内的待检测图像，并将所述待检测图像输入到预先训练好的人脸检测模型；通过所述人脸检测模型判断所述待检测图像中是否存在人脸，并在判断结果为是时提取所述人脸对应的人脸区域图片；将所述人脸区域图片输入到预先训练好的口罩佩戴检测二分类模型，以通过所述口罩佩戴检测二分类模型判断所述人脸区域图片中的人脸是否佩戴有口罩，并在判断结果为否时进行报警；能够有效提高营运车辆内人员口罩佩戴状态检测的精准度。
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公开(公告)号：CN116246203A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310074532.9
申请日：2023-01-30
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于低功耗设备的船舶实时跟踪方法及系统，其中该方法包括：视频采集模块获取视频信息，以便所述低功耗设备主体对所述视频信息进行处理，以得到多帧船舶图片；将预先训练好的船舶识别模型移植到所述AI计算模块进行层间融合、张量融合、模型剪枝和权值量化，以得到RKNN推理引擎；所述AI计算模块根据所述RKNN推理引擎对多帧船舶图片进行识别，以得到对应的识别结果；所述低功耗设备主体根据所述识别结果比较前后两帧图片中的交并比，以便根据所述交并比对同一艘船舶进行实时跟踪；由此，通过在前端摄像机侧部署低功耗计算设备，减少了视频传输所占用的网络带宽，并结合深度学习技术和IOU匹配算法，实现了高精度的船舶跟踪效果。
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公开(公告)号：CN114882204A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210215789.7
申请日：2022-03-07
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种船名自动识别方法和介质，其中方法包括以下步骤：获取船舶视频数据，并进行预处理，以提取船舶图像数据；将船舶图像输入到文字区域检测模型，以提取船舶图像对应的船名所在感兴趣区域，并对船名所在感兴趣区域进行标注，以及根据标注了船名所在感兴趣区域的船舶图像进行数据扩充，以生成训练样本集；根据训练样本集进行模型的训练，以得到最终船名自动识别模型；获取待识别船牌图像，并将待识别船牌图像输入到最终船名自动识别模型，以通过最终船名自动识别模型对待识别船牌图像的船名进行自动识别；能够自动对采集到的数据进行自动标注，提高识别模型的训练效率，降低识别模型训练过程中所需要消耗的人工成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118351419A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410469067.3
申请日：2024-04-18
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出了一种细粒度目标属性提取模型的训练方法及装置，其中该方法包括：获取图像数据；采用预训练好的目标检测模型和标注工具对图像数据进行预处理，以得到标注好的训练数据集；构建B‑CNN模型，以便将标注好的训练数据集输入到B‑CNN模型进行训练，以得到训练好的目标属性提取模型；其中，在训练过程中获取每个细粒度目标属性对交叉熵损失函数的贡献值；将交叉熵损失函数替换为Focal Loss函数进行迭代训练，并根据每个细粒度目标属性对交叉熵损失函数的贡献值调整每个细粒度目标属性的权重系数；由此，能够有效地缓解样本数据不均衡以及细粒度特征学习难度差异大所带来的挑战，从而提高类别提取精度。
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公开(公告)号：CN118201070A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410314309.1
申请日：2024-03-19
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 本申请的实施例提供了一种针对蓝牙多天线分时切换机制的相位补偿方法及装置。该方法包括：根据接收到的CTE信号，在天线阵列的多个天线之间进行切换采样，得到包含若干采样信号的采样数据；基于参考时隙采样得到的采样信号的原始相位，确定参考时隙中相邻两个采样信号之间的相位差以作为粗相位补偿因子并进行相位粗补偿；根据针对参考天线进行采样的各采样时隙中各个采样信号的粗补偿相位，确定所有采样时隙中相邻采样信号的相位差以作为细相位补偿因子并进行相位细补偿，进而确定各其他天线对应的接收信号。本申请实施例的技术方案可以准确快速的确定每个采样信号的相位补偿量，实现天线采样信号的相位补偿，进而提高后续室内定位结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116309701A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310074888.2
申请日：2023-01-30
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
IPC: G06T7/246 , G06V10/762
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于目标跟踪的轨迹处理方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取各跟踪目标的第一运动轨迹，第一运动轨迹包含若干根据时间先后顺序排列的轨迹点信息，轨迹点信息包括轨迹点对应的坐标以及跟踪目标的大小；若在同一第一运动轨迹中，相邻两个轨迹点之间的距离小于或等于第一阈值，则对相邻两个轨迹点中在后的轨迹点进行去除，得到对应的第二运动轨迹；对第二运动轨迹进行第一聚类处理和第二聚类处理，得到至少一个目标轨迹类簇，将新生成的运动轨迹与各个目标轨迹类簇中的标准轨迹进行比对以确定其所属的目标轨迹类簇。本申请实施例的技术方案可以提高运动轨迹的聚类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN221929338U
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202323437855.4
申请日：2023-12-15
Applicant: 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种电池防反接保护电路，包括MOS管和电池，MOS管连接到主板负载电路和主板电池接口之间；电池与主板电池接口相连接，以便在电池正接时通过MOS管为主板负载电路供电，并在电池反接时通过MOS管断开与主板负载电路的电连接；由此，通过在主板负载电路和主板电池接口之间设置MOS管，以较低成本和功耗影响避免了电池反向连接时带来的不良影响。
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