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公开(公告)号：CN111860471B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010993035.5
申请日：2020-09-21
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种基于特征检索的工服穿戴识别方法及系统，该方法包括特征检索库构建、行人检测、工服特征提取、工服检索识别四个步骤。人工选取不同类别工服中具有代表性的图像集，通过分类网络提取工服特征，构建特征检索库；将待测图像输入行人检测网络得到行人区域，裁剪图像中行人所在区域输入分类网络提取工服特征；将工服特征作为检索对象输入特征检索库，计算该对象与库中各特征的距离，最终输出该对象是否穿戴工服以及所穿工服的类别。本发明可通过简单的重建特征检索库实现对工服类别的灵活增减，有效避免重新训练模型的巨大成本，可用于工厂车间工服穿戴识别及警报系统。
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公开(公告)号：CN111723786B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010851025.8
申请日：2020-08-21
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种基于单模型预测的安全帽佩戴检测方法及装置，该方法包括将原始图像输入到一个深度卷积神经网络中，在深度卷积神经网络的不同层中提取出原始图像的表观特征，并采用特征金字塔网络在表观特征上获取不同尺度的特征图；将不同尺度的特征图分别输入到坐标回归网络和行人识别网络中，分别输出在原始图像中检测到的行人目标的位置和识别的置信度，通过非极大值抑制方法找到最佳的目标边界框，并消除冗余的边界框；将不同尺度的特征图输入到基于注意力机制的安全帽佩戴分类网络中，最终得到行人目标是否佩戴安全帽的检测结果。通过单个模型来对监控摄像头拍摄的厂区、工地等作业场所中工作人员是否佩戴安全帽的精准识别。
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公开(公告)号：CN111598066A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010722851.2
申请日：2020-07-24
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种基于级联预测的安全帽佩戴识别方法，该方法将安全帽佩戴识别分为行人检测、目标跟踪和安全帽佩戴分类三个步骤。在行人检测时，通过基于深度卷积神经网络的检测算法来获取视频每一帧图像中行人目标框的位置；基于行人检测的结果，采用卡尔曼滤波和匈牙利算法进行轨迹关联以得到优化后的行人目标框；对于每一个目标框内的行人，通过一个基于深度卷积神经网络的二分类器来判断其是否佩戴安全帽。本发明采用三个模块级联预测的方式，实现方法简单，可移植性强，能够实现对监控摄像头拍摄的厂区、工地等作业场所中工作人员是否佩戴安全帽的精准识别。
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公开(公告)号：CN113255793B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110607551.4
申请日：2021-06-01
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种基于对比学习的细粒度舰船识别方法，采集并标注舰船分类数据集，并对每张图像采用几种不同的数据增强方式获得图像集合，依次组合成同类与非同类图像集合对，交替输入孪生分类网络进行图像特征提取与分类，通过三个损失函数分别提取图像的等变性特征、判别性特征以及多维融合特征，最终实现同类别舰船分类相同，不同类别舰船之间可有效区分的效果。本发明弥补了舰船类别分布不平衡、样本规模较小的实际问题，通过对比学习有效提升了细粒度分类的性能，通过提取等变特征提高了模型的泛化性，能适用于实战多变场景。
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公开(公告)号：CN112990371A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110459160.2
申请日：2021-04-27
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明属于计算机视觉识别技术领域，涉及一种基于特征扩增的无监督夜间图像分类方法。采用具有白天图像分类标签的公开数据集训练分类网络，经分类网络提取输入图像的特征向量，并计算各类别的特征均值与协方差矩阵；将无标签的夜间图像输入分类网络获得该图像的伪标签，根据伪标签计算夜间图像各类别在特征空间的特征均值与协方差矩阵；对同类别的白天、夜间图像获取的协方差矩阵进行加权平均获得最终协方差矩阵；根据各类别夜间图像特征均值和加权平均后的协方差矩阵进行特征采样；将采样的特征值与原有特征值共同重新训练分类网络。本发明通过学习有标签的白天图像的特征分布，在特征层面对夜间数据进行扩增，从而实现对夜间图像的无监督分类。
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公开(公告)号：CN111860471A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010993035.5
申请日：2020-09-21
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种基于特征检索的工服穿戴识别方法及系统，该方法包括特征检索库构建、行人检测、工服特征提取、工服检索识别四个步骤。人工选取不同类别工服中具有代表性的图像集，通过分类网络提取工服特征，构建特征检索库；将待测图像输入行人检测网络得到行人区域，裁剪图像中行人所在区域输入分类网络提取工服特征；将工服特征作为检索对象输入特征检索库，计算该对象与库中各特征的距离，最终输出该对象是否穿戴工服以及所穿工服的类别。本发明可通过简单的重建特征检索库实现对工服类别的灵活增减，有效避免重新训练模型的巨大成本，可用于工厂车间工服穿戴识别及警报系统。
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公开(公告)号：CN111507317B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010613767.7
申请日：2020-06-30
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种基于视觉的旋转设备作业手套佩戴检测方法及系统，包括：获取生产车间中实时生成的监控视频图像，在监控视频图像中绘制凸多边形规则框，使得整个旋转设备落于规则框内；基于人体目标检测神经网络模型对监控视频图像进行人体目标检测，获得目标人体；基于人体骨骼关键点检测神经网络模型对目标人体进行人体关键点检测，获得处于规则框内的目标人体的双手关键点；对双手关键点进行区域分割，得到感兴趣区域，并对感兴趣区域进行初始分类；对初始分类后的感兴趣区域进行跟踪，并通过联合投票算法得到感兴趣区域的最终分类结果。本发明可以降低漏检，提高手套检测及分类的准确率，并通过多线程流水线处理模式降低整个处理过程的耗时。
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公开(公告)号：CN111723786A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010851025.8
申请日：2020-08-21
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了一种基于单模型预测的安全帽佩戴检测方法及装置，该方法包括将原始图像输入到一个深度卷积神经网络中，在深度卷积神经网络的不同层中提取出原始图像的表观特征，并采用特征金字塔网络在表观特征上获取不同尺度的特征图；将不同尺度的特征图分别输入到坐标回归网络和行人识别网络中，分别输出在原始图像中检测到的行人目标的位置和识别的置信度，通过非极大值抑制方法找到最佳的目标边界框，并消除冗余的边界框；将不同尺度的特征图输入到基于注意力机制的安全帽佩戴分类网络中，最终得到行人目标是否佩戴安全帽的检测结果。通过单个模型来对监控摄像头拍摄的厂区、工地等作业场所中工作人员是否佩戴安全帽的精准识别。
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