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公开(公告)号：CN114936718A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210716112.1
申请日：2022-06-23
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明属于火灾预测技术领域，涉及一种停车场火灾预测方法，通过基于语义特征的类别激活映射定位火灾区域，以及基于网络中间层多尺度特征和训练过程中不断输出的结果，采用跨代特征聚合模块聚合迭代输出结果，同时，基于初始粗分割结果消融原始RGB输入图片，并输入到分类网络，二次精细化分割结果，能减少误报率，而且不受周围环境影响，且对数据要求低，仅可以用在停车场火灾检测领域，对于其他数据集匮乏需要采用弱监督方式提升精度的领域同样适用。
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公开(公告)号：CN114898353A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210820134.2
申请日：2022-07-13
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明属于车牌识别技术，涉及一种基于视频序列图像特征与信息的车牌识别方法，通过主干网络提取特征后，送入ConvGRU模块，利用前面几帧的特征信息，共同来凸显移动的车牌特征，并将提取的特征送入下一个卷积模块用来提取车牌的四边形信息以及车牌的仿射变换参数，提取的车牌经过放射变换矫正后利用检测算法进行识别，识别出车牌的字符信息及每个字符的置信度，对于每个字符识别结果与前面几帧得到的字符识别结果以及置信度进行比较，取每个字符置信度最大的字符作为当前车牌字符的识别结果，能够大幅度的提升侧方位车牌识别的效果。
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公开(公告)号：CN114898352A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210743909.0
申请日：2022-06-29
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/24
摘要： 本发明属于车牌检测技术领域，涉及一种同时实现图像去雾与车牌检测的方法，将图像去雾和车牌检测两个任务结合同时训练，通过使用相同的主干网络提取特征，分别用于提取图像去雾的图像结构信息和车牌检测的车牌语义信息，然后使用不同的分支来对图像进行去雾和对车牌进行检测，训练时以不同的损失函数作为监督，一方面通过提取图像去雾网络的底层纹理结构特征，增强车牌检测任务的特征判别性，另一方面提取车牌检测网络的语义特征为图像去雾任务提供区域自适应能力，实现任务与特征层面的双重融合促进，不仅可以用来进行雾天场景的车牌检测，还可以用于雨、霾等其他恶劣天气的目标检测任务，检测精度高。
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公开(公告)号：CN114491078B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210139570.3
申请日：2022-02-16
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了基于知识图谱的社区项目人员落脚点和同行人员分析方法，涉及知识图谱技术领域。本发明包括S1构建知识图谱的方法、S2分析人员落脚点的方法和S3分析同行人员的方法；构建知识图谱的方法步骤包括，S1‑1知识图谱的定义与存储，S1‑2获取非结构化数据，S1‑3信息抽取，S1‑4轨迹抽取，S1‑5知识加工；分析人员落脚点的方法步骤包括，输入查询信息，知识图谱检索，活动轨迹统计，二次分析，用户交互；分析同行人员的方法步骤包括，提取特征，分析判断，用户交互。本发明通过对已录入的智慧社区信息及其人员信息收集并建立知识图谱，通过关系推理得到人员与社区之间的落脚点可能性和社区住户人员之间的同行可能性。
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公开(公告)号：CN114758306A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210676833.4
申请日：2022-06-16
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明属于人群密度估计技术领域，涉及一种基于金字塔特征融合的人群密度估计方法，使用VGG‑16的前十三层作为主干网络，进行初步的特征提取，然后针对多尺度目标感知难得问题，设计了金字塔特征融合模块，采用不同空洞率的空洞卷积提取多尺度特征，并将多尺度特征进行自下而上和自上而下两阶段的特征融合，增强网络的尺度感知能力；同时，针对复杂背景被误判为目标的问题，设计通道注意力分支，提取全局注意力信息，监督多尺度特征的提取，最后使用卷积和激活函数的组合将多尺度特征回归为最终密度图，不仅可以用来进行无约束场景的人群密度估计，还可以用于原木、细胞等各项密集目标的密度估计。
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公开(公告)号：CN114745528A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210658770.X
申请日：2022-06-13
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明属于高位安全监控技术领域，涉及一种高位全景视频安全监控方法，先生成全景视频监控物体位置粗定位，并基于粗定位进行局部投影以及局部投影基础上的物体检测，同时，基于类别激活映射和CRF精细化物体定位信息，在此基础上，引入分类精确度和帧间一致性进一步精细化投影窗口，并将精细化的窗口作为伪GT，迭代训练实现精细化物体定位，并结合显著性区域检测生成全景视频窗口推荐，能在将重要内容保存下来的同时，实时监控重要内容，极大节省了安保所需要的人力财力物力消耗，便于城市街道管理。
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公开(公告)号：CN114708170A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210627236.2
申请日：2022-06-06
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明属于图像修复处理技术领域，涉及一种基于增强多尺度特征的车牌图像去模糊方法，将原始视频抽取图像序列后将图像序列分成多个间隔，每个间隔抽取一张图像组成图像子序列，然后将图像子序列中的图像输入训练好的模型，得到恢复的清晰图像，利用多尺度特征提取模块充分提取不同大小分辨率图像所包含的特征信息，同时使用跨阶段注意力机制和跨阶段特征融合方法，减少图像特征的损失，丰富图像的空间特征信息，而且针对多阶段式网络的结构，改进了能量损失函数，提升网络模型的整体训练效果，在重建清晰的车牌图像领域效果显著。
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公开(公告)号：CN113920468A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111516697.4
申请日：2021-12-13
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明属于人工智能智慧社区应用技术领域，涉及一种基于跨尺度特征增强的多分支行人检测方法，先引入基于多路径的候选区域感知策略，根据不同卷积特征层的有效感受野大小在相应特征层上自适应地生成候选目标区域集，再根据相邻卷积特征层在视觉语义上的互补性，设计跨尺度特征聚合模块，将跨尺度的卷积特征通过视觉注意力机制聚合在一起提高行人语义特征的表征能力，然后生成具有尺度感知能力的多分支行人检测模型，最后通过动态非极大值抑制对各分支行人检测结果进行筛选；检测错误率小，而且使用动态的置信度对检测结果进行筛选，检测结果准确。
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公开(公告)号：CN113887536A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111471734.4
申请日：2021-12-06
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明属于机器视觉及深度学习技术领域，涉及一种基于高层语义引导的多阶段高效人群密度估计方法，先通过主干网络提取底层卷积特征，再在不同的池化层后添加不同阶段的空洞卷积分支，其中不同阶段的分支使用来自主干网络的底层特征，减少了特征重复提取的计算消耗；并在不同阶段使用不同空洞因子的空洞卷积替换普通卷积，在增加计算量的基础上提高了网络对于不同尺度人群的感知能力；而且采用了逐点通道注意调制模块，每个空间位置的通道特征上下文分别聚合，提升了对于小目标的感知能力，解决了多尺度特征提取效率低的问题。
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公开(公告)号：CN107700905B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201710984291.6
申请日：2017-10-20
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于指纹识别的小区车位地锁系统，涉及智能控制技术领域。本发明用于建立私人车位与车位主人间的联系并用来控制停车，包括车位地锁、数据存储单元、匹配单元和控制单元。车位地锁包括车位地锁本体、转轴和旋转杆。车位地锁本体设置在相邻车位之间的分界线处，用作安装基础，旋转杆与车位地锁本体通过转轴固定连接，旋转杆可绕车位地锁本体在水平方向上旋转360度。数据存储单元用于预存储私人车位车主的指纹信息。匹配单元用于采集指纹并与数据存储单元中的指纹信息进行匹配。控制单元根据匹配单元的匹配结构控制旋转杆的旋转角度。本发明能够有效地防止车位被占且能够防止车主将车辆停偏，系统结构简单，使用成本低。
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