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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：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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公开(公告)号：CN114913330A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210839039.7
申请日：2022-07-18
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明涉及计算机技术领域，提供一种点云部件分割方法、装置、电子设备与存储介质，该方法包括：确定目标对象的目标点云；基于分割模型，对目标点云进行部件分割，得到目标点云的部件分割结果；分割模型基于样本点云以及样本点云对应的样本部件分割结果训练得到，分割模型基于第一点云中各个点的多尺度融合特征，预测各个点所属的部件类别，并基于各个点所属的部件类别确定部件分割结果，第一点云是基于目标点云构建的第一特征尺度下的点云。本发明提供的方法、装置、电子设备与存储介质，实现端到端的点云部件级分割，并通过对全局特征关系的建模，增强了点云特征的表达能力，进而提升点云部件分割精度。
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公开(公告)号：CN114282666A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111475019.8
申请日：2021-12-03
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于局部稀疏约束的结构化剪枝方法和装置。其中方法包括：基于预先设置的掩码，通过样本数据集对神经网络模型进行限制作用范围的稀疏化训练，得到权值稀疏的神经网络模型；其中，所述掩码是基于剪枝率预先设置，用于指定所述神经网络模型中进行所述稀疏化训练的通道；基于所述预先设置的掩码，对所述权值稀疏的神经网络模型中输出通道的参数和网络连接进行剪枝处理；通过所述样本数据集对剪枝处理得到的神经网络模型进行微调训练，得到目标神将网络模型。本发明可以保证结构化剪枝得到的神经网络模型相比于现有剪枝方法得到的神经网络模型拥有更好的表现。
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公开(公告)号：CN112711033B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202011428765.7
申请日：2020-12-09
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明实施例公开了边坡安全监测预警装置和预警方法，该装置包括：云台；设置在所述云台上的激光雷达，用于实时获取目标边坡的点云数据；设置在所述云台上的相机，用于实时获取所述目标边坡的图像数据，所述激光雷达和所述相机进行了预标定；控制器，用于对所述点云数据进行滤波处理，剔除离群点，所述控制器还用于对剔除离群点后的点云数据和所述图像数据通过换算矩阵运算融合，得到附带三维坐标的彩色图像数据；所述控制器还用于根据所述彩色图像数据对边坡表面进行深度变化监测，当监测到所述目标边坡发生灾害或形变时向云端进行预警。本发明相比于传统边坡监测手段，边坡建模精度高、装置布设方便、费用低。
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公开(公告)号：CN113239797A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110515778.6
申请日：2021-05-12
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种人体动作识别方法、装置及系统，属于动作识别技术领域，通过多摄像头进行人体运动视频采集，将人体运动视频输入预设神经网络模型，获取人体关键点运动轨迹；基于FMS打分器，对人体关键点运动轨迹进行评价，获取评价结果；根据评价结果，识别人体运动视频中的错误动作。保证提取的关键点足够鲁棒，解决自身关键点遮挡问题，精准获取人体姿态，识别人体动作。
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公开(公告)号：CN112990048A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110326344.1
申请日：2021-03-26
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种车纹识别方法及装置，车纹识别方法包括构建多粒度层级特征耦合学习框架，获取待识别图像，将待识别图像输入训练好的多粒度层级特征耦合学习框架得到车纹特征和层级特征分类结果，根据层级特征分类结果对车纹识别数据集中图像数据进行筛选，计算待识别图像的车纹特征与筛选出的图像的车纹特征之间的欧式距离，根据欧式距离计算结果得到车纹识别结果。本申请通过多粒度层级特征耦合学习框架以共同促进的方式改善各个粒度的特征学习，提高车纹识别的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN112711033A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011428765.7
申请日：2020-12-09
申请人： 中科视语(北京)科技有限公司
摘要： 本发明实施例公开了边坡安全监测预警装置和预警方法，该装置包括：云台；设置在所述云台上的激光雷达，用于实时获取目标边坡的点云数据；设置在所述云台上的相机，用于实时获取所述目标边坡的图像数据，所述激光雷达和所述相机进行了预标定；控制器，用于对所述点云数据进行滤波处理，剔除离群点，所述控制器还用于对剔除离群点后的点云数据和所述图像数据通过换算矩阵运算融合，得到附带三维坐标的彩色图像数据；所述控制器还用于根据所述彩色图像数据对边坡表面进行深度变化监测，当监测到所述目标边坡发生灾害或形变时向云端进行预警。本发明相比于传统边坡监测手段，边坡建模精度高、装置布设方便、费用低。
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公开(公告)号：CN110516583A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910777083.8
申请日：2019-08-21
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： G06K9/00 , G06F16/583
摘要： 一种车辆重识别方法、系统、设备及介质，方法包括：利用空间变换网络对输入车辆图像进行运算，以得到车辆不同部位对应的区域划分图像；对区域划分图像进行特征提取，得到粗粒度特征图；对粗粒度特征图进行像素级注意力生成及特征增强，以得到车辆不同部位对应的细粒度特征图；融合细粒度特征图，以生成输出特征图；根据输出特征图，对车辆图像中的车辆进行重识别。
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