-
公开(公告)号：CN110414313B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN201910492818.2
申请日：2019-06-06
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
发明人： 叶明
IPC分类号： G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 一种异常行为告警方法，包括：通过训练预设数量的行人在预设场景下正常行走的图像样本得到预测网络模型；通过所述预测网络模型得到待识别视频中当前帧图像的预测行人图像；通过滑窗检测待识别视频中当前帧图像中的目标人物；根据所述目标人物将所述当前帧图像与所述预测行人图像进行比对，确认所述当前帧图像是否存在异常区域；若所述当前帧图像中存在异常区域，截取所述当前帧图像中的异常区域；将截取的所述异常区域输入至预先训练好的异常行为分类器中，并得到分类结果；及根据所述分类结果发出告警信息。本发明还提供一种异常行为告警装置、服务器及存储介质。通过本发明可以准确侦测视频图像中的行人异常行为并发出告警信息。
-
公开(公告)号：CN111861963B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010740642.0
申请日：2020-07-28
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明提供一种图像合成方法及相关设备。所述图像合成方法获取标准图像；对所述标准图像进行模糊分层，得到多个模糊图像；基于所述标准图像的像素坐标生成所述标准图像的参数图像；确定所述多个模糊图像的图像数量，根据所述图像数量确定目标值域；根据所述多个模糊图像、所述参数图像和所述目标值域合成目标图像。本发明根据标准图像合成局部模糊的目标图像，提升合成的图像的多样性和逼真度。
-
公开(公告)号：CN111881902B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010739646.7
申请日：2020-07-28
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V30/19 , G06V30/14 , G06V30/148
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种训练样本制作方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：识别长度超过预置的裁剪阈值的训练图片并将其设为待裁剪图片，裁剪待裁剪图片得到长度不超过裁剪阈值的裁剪图片及图像片段；识别长度低于预置拼接阈值的训练图片并将其设为待拼接图片，将图像片段与待拼接图片进行拼接得到拼接图片；识别长度不超过裁剪阈值且超过拼接阈值的训练图片，对训练图片进行补零操作使其长度达到裁剪阈值，汇总裁剪图片、拼接图片和训练图片形成训练样本。本发明还涉及区块链技术，信息可存储于区块链节点中。本发明在保证训练样本的批量化训练同时，降低了补零信息的占比，提高了OCR识别训练的效率。
-
公开(公告)号：CN116309990A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310136426.9
申请日：2023-02-09
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06T13/40 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明涉及图像处理领域，公开了一种人脸视频生成方法、装置、设备及存储介质，用于低成本地得到与真人表现接近的虚拟人脸视频。人脸视频生成方法包括：获取真人视频和二维虚拟人脸图像，真人视频的每个视频帧中均包含人脸；将二维虚拟人脸图像和真人视频中的目标视频帧输入第一预设编码器，生成目标人脸关键点矩阵；将二维虚拟人脸图像输入第二预设编码器，生成目标三维特征向量；将目标人脸关键点矩阵和目标三维特征向量输入预设图像生成器，生成目标虚拟人脸图像；根据真人视频得到多个目标虚拟人脸图像，将多个目标虚拟人脸图像进行合成，得到仿三维虚拟人脸视频，每个目标虚拟人脸图像对应真人视频的一个视频帧。
-
公开(公告)号：CN116129537A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310139380.6
申请日：2023-02-10
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种活体检测方法、装置、电子设备及存储介质，先对构建的初始图像超分模型的网络结构和损失函数进行改进，使得基于改进后的初始图像超分模型进行训练得到图像超分模型，能够得到更好的超分辨率重建效果，在接收到对待测对象进行活体检测的指令时，将待测对象的人脸图像输入图像超分模型中，得到人脸图像对应的超分图像，实现了将数据分布统一到同一个域里面，增强了整体活体检测的泛化性，最后基于超分图像进行活体检测，得到准确度较高的活体检测结果。
-
公开(公告)号：CN111897639B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202010744544.4
申请日：2020-07-29
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V10/94 , G06F9/48 , G06F9/54 , G06V10/774
摘要： 本发明实施例公开了一种图像增广方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法属于人工智能技术领域，该方法包括：接收图像增广请求；判断图像增广任务集合中是否同时包含GPU增广任务以及非GPU增广任务；若是，从样本库中获取样本图像，并分发给预设的CPU；将CPU发送的中间处理数据储存到中间数据集合中；从中间数据集合中获取中间处理数据，并分发给GPU；将GPU发送的第一增广图像数据储存到预设的增广数据集合中，并将增广数据集合发送给模型训练服务器。本发明实施例由于可实现将图像增广请求中的GPU增广任务分配给GPU处理，将GPU无法处理的非GPU增广任务交给CPU处理，从而使得图像增广服务器既具有很强的适用性，又能够最大程度提高运算的效率。
-
公开(公告)号：CN113657315A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110965436.4
申请日：2021-08-23
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能领域，公开了一种人脸图像的质量筛选方法、装置、设备及存储介质，用于提高人脸图像质量筛选的准确度。人脸图像的质量筛选方法包括：调用预置的追踪算法对初始人脸视频进行检测，得到人脸图片帧序列；调用预置的匈牙利匹配算法，对人脸图片帧序列进行匹配和清洗处理，得到模型训练帧序列；按照预设的分类策略对模型训练帧序列进行分类，基于分类结果确定多个目标相对质量分；通过多个目标相对质量分，对预置的人脸质量模型进行训练，得到优化后的人脸质量模型；调用优化后的人脸质量模型对待识别人脸图像进行质量评估和质量筛选，得到目标人脸图像。此外，本发明还涉及区块链技术，目标人脸图像可存储于区块链节点中。
-
公开(公告)号：CN111897639A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010744544.4
申请日：2020-07-29
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种图像增广方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法属于人工智能技术领域，该方法包括：接收图像增广请求；判断图像增广任务集合中是否同时包含GPU增广任务以及非GPU增广任务；若是，从样本库中获取样本图像，并分发给预设的CPU；将CPU发送的中间处理数据储存到中间数据集合中；从中间数据集合中获取中间处理数据，并分发给GPU；将GPU发送的第一增广图像数据储存到预设的增广数据集合中，并将增广数据集合发送给模型训练服务器。本发明实施例由于可实现将图像增广请求中的GPU增广任务分配给GPU处理，将GPU无法处理的非GPU增广任务交给CPU处理，从而使得图像增广服务器既具有很强的适用性，又能够最大程度提高运算的效率。
-
公开(公告)号：CN111881902A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010739646.7
申请日：2020-07-28
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种训练样本制作方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：识别长度超过预置的裁剪阈值的训练图片并将其设为待裁剪图片，裁剪待裁剪图片得到长度不超过裁剪阈值的裁剪图片及图像片段；识别长度低于预置拼接阈值的训练图片并将其设为待拼接图片，将图像片段与待拼接图片进行拼接得到拼接图片；识别长度不超过裁剪阈值且超过拼接阈值的训练图片，对训练图片进行补零操作使其长度达到裁剪阈值，汇总裁剪图片、拼接图片和训练图片形成训练样本。本发明还涉及区块链技术，信息可存储于区块链节点中。本发明在保证训练样本的批量化训练同时，降低了补零信息的占比，提高了OCR识别训练的效率。
-
公开(公告)号：CN111860669A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010734518.3
申请日：2020-07-27
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及人工智能技术，应用于智慧城市中，提出的OCR识别模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：获取样本集；对样本集中的部分样本进行标注，以使样本集包括标注样本以及非标注样本；将样本集输入至预设的OCR识别网络中进行计算得到第一特征向量集；将第一特征向量集输入到用于做无监督训练的第一损失计算层计算得到第一损失值集，以及将第一特征向量集输入到用于做有监督训练的第二损失计算层继续计算得到第二损失值集；将第一损失值集与第二损失值集通过网络反向传播计算出网络的参数梯度，以更新OCR识别网络的参数直到收敛，得到OCR识别模型；该OCR识别模型与传统训练方法得到OCR模型相比，识别精度更高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
54 条记录 (耗时 0.05 秒)
