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公开(公告)号：CN118629024A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411092243.2
申请日：2024-08-09
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
IPC: G06V20/60 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种卷烟库存的人工智能识别方法，包括以下步骤：获取仓库图片数据，通过对所述仓库图片数据进行检测和识别，得到对应的特征向量和边界框；S200、构建仓库图片数据网格模型，所述网格模型包括网格预测边界框模块和类别信息识别模块；其中，所述仓库图片数据网格模型包括用于检测香烟端头的YOLO目标检测算法，在测试的500张图片中，原有的不添加该香烟端头鲁棒识别方法的准确率为92.2%，使用了该香烟端头鲁棒识别方法的准确率为98.2%。这一显著提升证明了该方法在复杂仓储环境中对香烟端头识别的有效性，大大提高了香烟端头的识别准确率。
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公开(公告)号：CN118212677A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410627740.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
Abstract: 本发明公开了AI换脸算法及智能换脸设备，涉及人工智能技术领域，解决了换脸算法需要较高计算资源，限定了使用场景的技术问题。该方法包括：获取原始人脸图像，并对人脸区域进行特征提取，得到原始人脸特征；基于原始人脸特征，获取人脸区域的多个稠密关键点；将多个稠密关键点输入三维人脸模型中进行人脸三维重建，生成混合人脸特征；使用换脸模型将混合人脸特征与三维人脸模型进行纹理映射，得到具有彩色纹理的换脸后三维人脸模型及二维人脸图像，将二维人脸图像融合到原始人脸图像中，得到换脸图像。本发明的换脸算法可操作性强，便于通过专用芯片实现，从而集成在各种硬件设备中实现快速换脸，适用多种使用场景。
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公开(公告)号：CN117274887A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311558702.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种条烟端头检测方法及条烟规格和数量的识别方法，涉及计算机视觉技术领域，解决了拍摄的照片上条烟包裹不规整，会导致出现漏检的技术问题。该方法包括以下步骤：S1、通过训练得到欧拉角预测模型和端头检测模型；S2、将待检测的条烟图片输入所述欧拉预测模型，得到所述条烟图片中，条烟端头面的欧拉角；其中，所述条烟图片包括多盒条烟；S3、根据所述欧拉角，对所述条烟图片进行矫正，得到条烟矫正图片；S4、将所述条烟矫正图片输入所述端头检测模型，得到所述条烟图片中所有条烟端头的顶点坐标。本发明通过对条烟的端头面进行矫正，能够有效的避免漏检问题。
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公开(公告)号：CN117237743A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311484260.6
申请日：2023-11-09
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种小样本快消品识别方法、存储介质及处理设备，涉及计算机视觉技术领域。本方法包括：从第一样本中提取产品的类别特征，根据第一样本的类别特征通过主成分分析得到第一样本的类别特征对应的主成分和基矩阵；从小样本中提取产品的类别特征，计算小样本的每个类别特征对应的中心点；根据主成分仿真得到小样本的类别特征对应的主成分权值，根据基矩阵、主成分权值以及中心点计算小样本的仿真类别特征，重复执行本步骤预设次数得到多个仿真类别特征；将多个仿真类别特征用于训练识别网络，训练的识别网络用于产品的识别。本方法适用于针对样本不足的新规格产品的快速识别。
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公开(公告)号：CN116740550B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311024767.3
申请日：2023-08-15
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/24 , G06V10/32 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种冰柜图像完整性识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，解决了冰柜图像的拍摄容易存在柜格完整性的问题，导致识别准确性较差的技术问题。该方法包括以下步骤：基于冰柜样本图像、冰柜标签、柜格标签得到柜格检测模块；将待识别冰柜图像输入柜格检测模块，输出冰柜图像、柜格标注图像，通过同名点提取模块筛选出参考柜格图像；将参考柜格图像去畸变前后的四组顶点坐标组成四组同名点，输入透视畸变矫正模块解得透视变换矩阵，得到去畸变冰柜图像；基于去畸变冰柜图像及柜格坐标，不完整柜格检测模块得到识别结果。本发明对冰柜图像拍摄完整性的识别不受透视畸变影响，从而识别精度更高，场景适用度更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116128808A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211556017.6
申请日：2022-12-06
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的毛囊检测计数方法及处理设备，涉及毛囊检测计数技术领域，解决了毛囊单位的数量一般人工统计，存在计数不够准确、人力成本高、统计周期慢的技术问题。该方法包括：将原始头皮图像预处理后得到头皮图像，输入毛囊检测识别模型，输出每个毛囊在头皮图像中的毛囊中心点坐标，及毛囊中心点是毛囊的得分；根据第一阈值对得分进行判断，若大于第一阈值，保留该毛囊中心点；计算全部保留的相邻毛囊中心点之间的相对距离，合并相对距离小于第二阈值的毛囊中心点；根据合并结果，统计合并后毛囊中心点的得分大于第一阈值的数量，得到头皮图像中的毛囊数量。本发明可快速、准确地检测并计算出毛囊单位的数量。
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公开(公告)号：CN115861657A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211556434.0
申请日：2022-12-06
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
Abstract: 本发明涉及图片相似度识别技术领域，尤其涉及一种图片相似度的识别方法，该方法包括：获取烟草陈列场景的烟草陈列图片集和目标识别模型，其中，所述烟草陈列图片集包括目标图片和参考图片；对所述目标图片和所述参考图片均进行在线增广处理，得到所述目标图片的目标增广图片集和所述参考图片的参考增广图片集；利用所述目标识别模型对所述目标增广图片集和所述参考增广图片集进行识别，得到所述目标图片和所述参考图片的目标相似度。该方法对烟草陈列场景图片进行快速、高效且准确的识别，精准判断出任意两张烟草陈列场景图片是否为同一烟草陈列场景的图片，提高烟草陈列场景图片相似度的识别效率和识别烟草陈列场景图片相似度的准确性。
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公开(公告)号：CN115761289A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211489092.5
申请日：2022-11-25
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种商品陈列柜格计算方法、装置、储存介质及设备，涉及深度学习技术领域，解决了现有部分冰柜空间布局不够合理，需要对其进行优化的技术问题。该方法包括S100：获取冰柜图像，通过预测模型对所述冰柜图像进行柜格检测，获得每个冰柜柜格的四边形框；S200：根据所述每个冰柜柜格的四边形框，对每个所述四边形框进行降维，得到降维结果；S300：将所述降维结果进行聚类，根据聚类结果计算冰柜的最大柜格数量。本发明用于计算冰柜图像中的冰柜的最大柜格数量，通过该最大柜格数量对其冰柜进行更合理的空间布局。
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公开(公告)号：CN114155453A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202210124985.3
申请日：2022-02-10
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种冰柜商品图像识别的训练方法、模型及占有率计算方法，涉及图像识别技术领域，解决了人工智能还无法对冰柜中的不同种类商品进行准确快速识别，无法对特定种类商品的市场占有率进行快速计算的技术问题。该训练方法包括：获取冰柜商品图像，输入第一神经网络模型，对清晰的冷饮商品进行标注，得到标注的多个多边形边框；对多边形边框进行解析，得到冷饮商品在多个特征层上的映射、初始训练图像及相应的mask标签；将冷饮商品图像数据、mask标签数据代入损失函数计算，更新初始神经网络模型的参数；反复执行，最终得到训练好的第二神经网络模型。本发明可计算出冰柜中的每一类商品的个数以及这类商品的市场占有率。
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公开(公告)号：CN114155374A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202210119966.1
申请日：2022-02-09
Applicant: 深圳爱莫科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06K9/62 , G06T7/11 , G06V10/764
Abstract: 本发明了公开一种冰激凌图像训练方法、检测方法及处理设备，涉及图像识别技术领域，解决了冰激凌信息难以进行准确识别，无法实现自动计数统计的技术问题。该训练方法包括S100：获取冰激凌样本图像并对冰激凌进行标注；S200：选择冰激凌标注图像，抠出所有的冰激凌块图；S300：将冰激凌块图制作为冰激凌贴图；S400：随机选取多张冰激凌贴图依次贴附于冰激凌标注图像上；S500：制作一张白板图；S600：将原始mask图与白板图进行与运算，得到最终mask图；S700：依次将所有的原始mask标签与白板图进行与运算，得到实际mask标签。本发明适用于冰激凌之间存在相互重叠遮挡的场景，提高了冰激凌分割识别的准确率，实现了对冰激凌数量的自动统计。
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