-
公开(公告)号：CN113553957B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202110848704.4
申请日：2021-07-26
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多尺度预测的行为识别系统，涉及视频理解领域。多尺寸预测的行为识别系统包括视频解码模块、视频流预处理模块、空间特征提取网络器和时空特征提取网络器，视频流预处理模块将视频解码模块处理的帧图像处理成两部分，分别输入空间特征提取网络器和时空特征提取网络器，具体步骤包括：将网络摄像头的视频流数据或者本地视频的视频流数据通过视频解码模块处理成帧图像的形式；视频流预处理模块将视频解码模块处理的帧图像处理成两部分，分别输入到空间特征提取网络器和时空特征提取网络器；将数据样本分别输入到空间特征提取网络器和时空特征提取网络器；对输出的特征图进行解码操作。
-
公开(公告)号：CN113553957A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110848704.4
申请日：2021-07-26
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多尺度预测的行为识别系统，涉及视频理解领域。多尺寸预测的行为识别系统包括视频解码模块、视频流预处理模块、空间特征提取网络器和时空特征提取网络器，视频流预处理模块将视频解码模块处理的帧图像处理成两部分，分别输入空间特征提取网络器和时空特征提取网络器，具体步骤包括：将网络摄像头的视频流数据或者本地视频的视频流数据通过视频解码模块处理成帧图像的形式；视频流预处理模块将视频解码模块处理的帧图像处理成两部分，分别输入到空间特征提取网络器和时空特征提取网络器；将数据样本分别输入到空间特征提取网络器和时空特征提取网络器；对输出的特征图进行解码操作。
-
公开(公告)号：CN113158724A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011563815.2
申请日：2020-12-25
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种监控方法及系统，本发明方法包括S1、设置跟踪监控区域；S2、采集进入到跟踪监控区域工作人员的图像信息；S3、通过目标检测框架对采集的图像信息进行分析，获得每个工作人员的人员特征信息；S4、将目标检测框架分析的人员特征信息导入到目标跟踪模型中，对每个工作人员进行标注；S5、在跟踪监控区域内进行跟踪拍摄，获取工作人员的属性特征状态。本发明的系统包括图像采集模块、目标检测框架和目标跟踪模型。本发明设置位于厨房工作区域之外的跟踪监控区域，并通过设置目标检测框架加目标跟踪模型对进入到跟踪监控区域的工作人员进行跟踪检测，避免因遮挡未检测正确的属性特征而发出警报的情况发生。
-
公开(公告)号：CN113033283A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202011499364.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种改进的视频分类系统，涉及视频分类领域。基于系统的视频分类过程如下：利用嵌入式设备的视频解码模块将获取的视频流解码为RGB图像；通过RGB图像帧组合建模模块对数据预处理完成后对数据进行指定数量的序列建模；将处理后的图像输入到时序特征提取子单元1，通过时序特征提取子单元1对第二步提取的特征图R只在时间维度方向提取运动特征；在每两个时序特征提取子单元之间增加全局特征补充单元，全局特征补充单元用于计算当前图像数据与其他图像的相似度，变相增加了运动的时序信息；将时序特征提取单元输出的特征图Yn根据预测类别进行线性变换，预测输出；建立一个稳定输出的损失函数不断优化参数，对样本数据不断的优化。
-
公开(公告)号：CN112215234A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011108932.X
申请日：2020-10-16
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种道路卡口车辆人员信息核查方法，本方法通过全景摄像头检测车型并定位车辆位置，识别车牌，并将车牌信息与车型信息比对，提取车型与车辆位置估算车窗位置，移动滑轮、转动云台车窗检测、人脸比对。车窗检测及人脸比对过程中实时调节摄像头II的位置，使拍摄的照片更加准确，避免摄像头拍不到人脸的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111179452A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911385264.2
申请日：2019-12-28
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于ETC通道客车扣费的系统和方法，包括包括图像采集模块，其特征在于：所述图像采集模块电性连接信息处理模块，所述信息处理模块电性连接信息传输模块，所述信息传输模块电性连接云服务器模块，所述云服务器模块电性连接通行/报警模块。本发明涉及图像处理设备领域，具体地讲，涉及一种基于ETC通道客车扣费的系统和方法。本发明提供的车型信息、车牌信息、载客量信息、ETC信息比对的方法，为扣费识别的准确性提供了极大的方便。
-
公开(公告)号：CN113989549B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202111227379.6
申请日：2021-10-21
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于伪标签的半监督学习图像分类优化方法及系统，包括：获取待分类图像并进行预处理；利用训练好的图像分类模型对所述图像进行识别，得到图像分类结果；其中，首先基于有标签的图像样本数据集对图像分类模型进行训练，得到初始图像分类模型；利用所述初始图像分类模型得到无标签的图像样本数据集对应的预测集，基于所述预测集生成伪标签数据集；利用无标签的图像样本数据集和伪标签数据集对初始图像分类模型进行训练，得到训练好的图像分类模型。本发明基于伪标签的半监督学习方法进行图像分类，在标签图像样本数据有限的情况下，能够对无标签图像样本数据自动化标记伪标签。
-
公开(公告)号：CN111814635B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010609753.8
申请日：2020-06-30
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的烟火识别模型建立方法和烟火识别方法，所述烟火识别模型建立方法利用gan网络对烟火图片和要检测区域的正常图片进行合成，可以增加实际应用场景中数据集的样本数，之后通过yolov3标注、训练、验证得出要建立的烟火识别模型。本方法可以解决传统烟火识别方法中烟火特征抽象、形体多样、特征不明显不具体的问题，同时解决实际应用场景中烟火图像数据较小或没有的情况。所述烟火识别方法基于上述建立的烟火识别模型，对大场景远距离图像识别中产生的误判问题进行了解决。
-
公开(公告)号：CN114067261A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111240824.2
申请日：2021-10-25
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于空间化结构关系的行人属性识别方法及系统，包括：对行人目标图像采用构建的行人属性识别模型进行属性识别，得到行人属性识别结果；所述属性识别过程包括：对行人目标图像提取空间特征图；对空间特征图进行窗口划分，对每个窗口进行属性注意力机制特征提取后，得到所有空间属性的特征，并分别筛选出人体上层空间属性、中层空间属性和下层空间属性的空间属性特征；对多层空间属性特征进行特征融合后，得到行人属性识别结果。利用属性空间位置关系，将行人图像分为上中下三层空间结构，对不同空间属性分别提取属性特征，确保属性空间位置的准确性。
-
公开(公告)号：CN112257572B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202011128771.0
申请日：2020-10-20
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V40/20 , G06N3/04 , G06T3/40 , G06T7/70 , H04N19/172 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种基于自我注意力机制的行为识别方法，该方法采用基于多角度注意机制的关键帧目标位置预测和连续帧动作类别预测模块，在完成连续帧动作检测的同时，可以实现目标定位功能。方法中以基于多角度注意机制的关键帧目标位置预测和连续帧动作类别预测模块代替3D卷积网络，解决了3D卷积网络模型计算量较大的问题，并提高了模型在GPU上的并行计算能力，同时，基于多角度注意机制的关键帧目标位置预测和连续帧动作类别预测模块，可避免因为3D卷积在不同深度学习框架下，模型转换或部署时兼容性较弱的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
33
records
(took 0.037 seconds)
