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公开(公告)号：CN107038448B
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201710116891.0
申请日：2017-03-01
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种目标检测模型构建方法，包括以下步骤：步骤1，选取包含有待检测目标的图片，对各待检测目标在图片中的进行位置标注，记录各待检测目标的坐标信息构成目标检测定位数据集；所述位置标注为在所述图片中绘制包含各待检测目标的最小矩形框；所述目标检测定位数据集中各待检测目标的坐标信息为各最小矩形框的左上角坐标信息和右下角坐标信息；步骤2，根据所述目标检测定位数据集对深度卷积神经网络进行训练；步骤3，输出训练完成后的目标检测模型。本发明中，有效地提升了对目标检测的准确度。
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公开(公告)号：CN114419414B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111467399.0
申请日：2021-12-03
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
IPC分类号： G06V10/94 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明提供一种基于时空信息融合的判别性目标跟踪方法及装置，其中方法包括：获取历史图像集合和测试图像；对历史图像集合中的各个历史图像和测试图像进行处理，分别得到训练图像特征集合，和测试图像特征；对训练图像特征进行处理，得到时空判别性图像特征；对测试图像特征进行处理后，添加第二位置编码，得到目标测试图像特征；将时空判别性图像特征和目标测试图像特征进行特征融合，得到自适应时空图像特征；将测试图像特征和自适应时空图像特征进行特征融合，得到混合图像特征；对混合图像特征进行处理，得到目标边框和目标对象的前景背景概率；基于目标边框和前景背景概率，确定跟踪的目标对象。采用本方法能够提高目标跟踪准确性。
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公开(公告)号：CN111241891B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN201811447377.6
申请日：2018-11-29
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
发明人： 高晓媛
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明提供一种人脸图像切图方法、装置及计算机可读存储介质，通过设置切图个数，根据切图个数利用预先训练的区域搜索空间变换网络模型对人脸图像进行处理得到人脸切图。本发明通过预先训练好的区域搜索空间变换网络模型对人脸图像进行切图处理，对于不同的人脸图像区域搜索空间变换网络模型会采用不同的切图方式，因此本发明提供切图方法自适应能力强，更有助于提升复杂多变场景下的后续人脸识别准确度，而且不需手工切图，省时省力。
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公开(公告)号：CN117388831B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311708576.9
申请日：2023-12-13
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明提供一种相机和激光雷达联合标定方法、装置、电子设备及介质，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：调用相机和激光雷达分别获取目标场景的一帧二维图像和多个三维点云数据；确定二维图像对应的去畸变图像及去畸变图像的内参矩阵；点对获取步骤：响应于第一操作，在去畸变图像上抓取第一操作对应的目标角点的二维图像坐标；响应于第二操作，根据各三维点云数据，确定目标角点的三维空间坐标；重复执行点对获取步骤，直到获取到预设数量的目标角点的二维图像坐标和三维空间坐标；根据各目标角点的二维图像坐标和三维空间坐标及内参矩阵，确定变换矩阵。本发明提供的相机和激光雷达的联合标定方案简约便捷，能够提高标定精度和标定效率。
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公开(公告)号：CN110852270B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN201911098736.6
申请日：2019-11-11
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
发明人： 赵朝阳
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的混合语法人体解析方法及装置，其中，该方法包括：存储模块提供人体解析数据集；将人体解析数据集输入至一特征提取网络解析得到关于其的各个部件的特征图；该特征图依次输入至一混合语法子网络和一感受野自适应子网络进行解析，得到该人体解析数据集的预测图；其中，特征提取网络、混合语法子网络和感受野自适应子网络均结合对应的监督信息联合优化网络实现解析工作。本发明提供的该基于深度学习的混合语法人体解析方法及装置，可以从背景中提取相对完整的前景，有效提升网络解析的精度。
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公开(公告)号：CN111598112B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202010422038.3
申请日：2020-05-18
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
发明人： 赵朝阳
摘要： 一种多任务的目标检测、装置、电子设备及存储介质，应用于图像处理技术领域，利用级联式的注意力模块，提取目标的注意力感知的卷积特征图，能够从粗到精地生成全图注意力感知的卷积特征，抑制背景噪声的干扰。基于注意力感知的卷积特征图，提取目标的局部部件特征、全局结构特征、空间上下文特征以及多任务特征，基于目标的局部部件特征、全局结构特征、空间上下文特征以及多任务特征，实现目标的检测任务、关键点检测任务、实例分割任务中的至少一个。能够有效的关联目标全局结构、局部部件以及上下文信息，形成结构化的特征表达，提高特征对遮挡、形变以及姿态等的鲁棒性，改善多任务性能。
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公开(公告)号：CN114910483B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210829120.7
申请日：2022-07-15
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明涉及机器视觉技术领域，本发明提供一种超晶板质量检测装置、方法及系统，超晶板质量检测装置包括：摄像头，镜头朝向超晶板的生产线，用于拍摄超晶板的底漆图像；激光位移传感器，用于测量超晶板的厚度参数；剔除装置，用于将不合格超晶板从生产线上剔除；控制器，设置为接收底漆图像，基于底漆图像和厚度参数，筛选出不合格超晶板，控制剔除装置将不合格超晶板从生产线上剔除。本发明的超晶板质量检测装置、方法及系统，通过根据底漆图像和厚度参数筛选出不合格超晶板，控制剔除装置将不合格超晶板剔除，这样可以实现对超晶板质量的实时准确检测，能够降低检测误差，提高检测效率，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN115223030A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211140527.5
申请日：2022-09-20
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明提供一种路面病害检测系统及方法，涉及计算机视觉技术领域，该系统包括图像采集器、工控机和服务器；图像采集器用于采集路面图像；工控机用于对路面图像进行图像识别，在根据图像识别结果，确定路面图像对应的路面存在病害的情况下，将路面图像以及图像识别结果发送至服务器；服务器用于根据图像识别结果，对路面图像进行病害类别识别，并将路面图像对应的路面病害类别同步至工控机；工控机还用于根据图像识别结果和路面病害类别，获取路面图像对应的病害检测结果。本发明实现基于边缘端工控机和云端服务器在线协同并行检测，可对路面病害的实时准确检测，能够降低检测误差，提高检测效率，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN115131853A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210648126.4
申请日：2022-06-08
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明涉及人脸识别技术领域，提供一种人脸关键点定位方法、装置、电子设备及存储介质，通过人脸去遮挡模型得到原始人脸图像对应的无遮挡人脸图像，进一步通过关键点定位模型，即可准确得到原始人脸图像中的人脸关键点信息，避免了现有技术中直接对有遮挡人脸图像进行人脸关键点定位而导致的结果不确定性或噪声。而且，该方法不需要通过关键点定位模型对有遮挡人脸图像进行人脸关键点定位，不需要人工标注有遮挡样本对关键点定位模型进行训练，可以保证关键点定位模型对无遮挡人脸图像的定位准确性，进而降低定位成本。
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公开(公告)号：CN114998713A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210941820.5
申请日：2022-08-08
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明涉及计算机视觉技术领域，提供一种路面病害识别方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法采用病害识别模型，可以实现路面病害的自动识别，提高路面病害的识别率，降低工作人员的工作量，节约人力资源。而且，该病害识别模型采用携带有路面信息标签的病害路面图像样本训练得到，采用的病害路面图像样本包括真实病害路面图像样本以及合成病害路面图像样本，合成病害路面图像样本通过真实病害路面图像样本中的病害区域对应的纹理特征图像的表观信息，对纹理特征图像与健康路面图像进行融合得到，可以提高训练样本中病害形态的多样性，进而提高了病害识别模型的通用性。
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