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公开(公告)号：CN117853708A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311849098.3
申请日：2023-12-28
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本申请涉及计算机视觉领域，尤其涉及了图像处理领域，提供了一种条形码区域检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：切割待检测图像，获得多张待检测子图，使用改进后的检测网络进行子图检测，在输出的检测结果中新增顶点偏移信息，有助于模拟回归边界框的顶点坐标，再基于各待检测子图各自特征图集的边框检测集，确定待检测子图中各像素区域各自的候选定位结果；对各待检测子图进行拼接与抑制处理，得到含有多个目标边框定位集的待检测图像，并基于多个目标边框定位集，得到待检测图像的条形码检测结果。
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公开(公告)号：CN112492343B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202011486711.6
申请日：2020-12-16
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： H04N21/2187 , H04N21/233 , H04N21/234 , H04N21/439 , H04N21/44
摘要： 本申请公开了一种视频直播监控方法及相关装置，其中，所述监控方法包括：获得当前视频直播片段的视频数据以及音频数据；对视频数据和音频数据分别进行违规检测，以分别获得视频违规概率和音频违规概率；根据视频违规概率和音频违规概率获得综合违规概率；判断综合违规概率与预设范围的关系；若综合违规概率大于预设范围的最大值，则输出违规报警信息；若综合违规概率小于预设范围的最小值，则不输出违规报警信息；若综合违规概率位于所述预设范围内，则将当前视频直播片段发送至检测人员的终端，并接收所述检测人员的人工审核结果。通过上述方式，本申请可以提高视频直播的监控效率和准确性，大大减少人力成本。
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公开(公告)号：CN111666920B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010591368.5
申请日：2020-06-24
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种目标物品佩戴检测方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取对目标场景的目标对象进行拍摄所得到的目标可见光图像；使用第一模型对所述目标可见光图像进行分析，确定所述目标对象的特定部位的第一目标区域，其中，所述第一模型为使用多组第一数据通过机器学习训练出的；使用第二模型对所述第一目标区域的图像进行分析，以确定所述目标对象在所述特定部位上的目标物品佩戴状态，其中，所述第二模型为使用多组第二数据通过机器学习训练出的。通过本发明，解决了相关技术中存在的检测目标对象是否佩戴目标物品不准确的问题，达到准确检测目标物品佩戴状态的效果。
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公开(公告)号：CN111681208B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010390119.X
申请日：2020-05-08
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
摘要： 本申请涉及一种漏装零件检测方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该漏装零件检测方法包括：获取零件包装过程的视频；从视频的视频帧中检测目标零件；在视频的视频帧中跟踪目标零件的轨迹，得到跟踪轨迹信息；根据跟踪轨迹信息，判断目标零件在视频中出现的时长是否大于预设阈值；在判断到所述目标零件在视频中出现的时长不大于预设阈值的情况下，确定目标零件漏装。通过本申请，解决了相关技术中零件漏装检测准确率低且检测零件类型有局限性的问题，实现了对零件是否漏装进行高效的实时判断，零件漏装检测准确率高，检测零件类型适用性广。
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公开(公告)号：CN116152330A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211734500.9
申请日：2022-12-31
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
摘要： 本申请涉及一种确定聚焦区域的方法、装置及电子设备。该方法包括：基于全景图像，获得m个子区域；检测m个子区域内的每个运动目标；确定每个运动目标的运动状态值，根据每个运动目标的运动状态值的大小对每个运动目标进行排序，得到带有运动状态值的规整目标；从所有规整目标中筛选出预设数量的运动目标作为优选目标，将优选目标对应的区域作为目标区域进行观测聚焦。基于上述方法，可以优化对运动场聚焦区域的选择，实现实时定位，降低定位延迟，提高用户观感。
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公开(公告)号：CN116109883A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211743998.5
申请日：2022-12-30
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/762
摘要： 本申请提供一种模型训练方法、图像处理方法、目标检测装置以及计算机可读存储介质。该模型训练方法包括：基于训练集的标注信息，获取待训练类别的真实标注框和候选标注框；将真实标注框和候选标注框进行聚类，获取多层聚类结果；按照真实标注框在每层聚类结果的分布情况，获取每层聚类结果的聚类指数；将聚类指数最高的一层聚类结果作为聚类输出，按照聚类输出确定标注框数量和标注框尺寸，标注框数量和标注框尺寸用于对目标检测模型进行训练。通过上述方式，目标检测装置使用了聚类算法自动生成最佳标注框数量和最佳标注框尺寸等超参数，有效提高模型训练效果。
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公开(公告)号：CN115953735A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211733953.X
申请日：2022-12-23
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/22 , G06V10/75 , G06V10/774
摘要： 本申请涉及一种投放物的状态监控方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该投放物的状态监控方法包括：基于训练后的目标检测模型，对待识别区域在当前检测时刻的目标图像进行异常投放检测，确定待识别区域在当前检测时刻的异常投放物；将当前检测时刻的异常投放物与历史投放库进行目标匹配，并至少基于匹配结果更新历史投放库中所有异常投放物在待识别区域的存续状态；其中，历史投放库包括待识别区域在所有历史检测时刻检测到的异常投放物。其能够实现对已投放物的存续状态的实时监控，从而实现对错误投放的投放物的及时定位和追踪，避免环境干扰和人为遮挡对投放检测的准确度的影响，进而能够提高垃圾分类投放的检测准确度。
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公开(公告)号：CN115905589A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211589022.7
申请日：2022-12-08
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号： G06F16/51 , G06F16/535
摘要： 本申请公开了一种图像去重方法、终端设备以及计算机存储介质，该图像去重方法包括：获取第一图像集；按照图像索引表读取若干第二图像集；遍历每一第二图像集，对第一图像集执行第一去重操作，以得到第一图像集去重后形成的第三图像集；第一去重操作包括：遍历第二图像集的每一第二图像，利用每一第二图像对第一图像集执行图像集更新操作；图像集更新操作包括：获取第二图像与第一图像集中所有第一图像的第一相似度，在存在第一相似度高于预设阈值时，将高于预设阈值的第一相似度对应的第一图像从第一图像集删除，以更新第一图像集。本申请的图像去重方法能够通过分割任务提高图像去重的效率，减少每次去重的匹配次数，实现对海量图像的处理。
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公开(公告)号：CN115880657A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211593418.9
申请日：2022-12-09
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
摘要： 本申请公开了道路破损检测方法、电子设备以及计算机可读存储介质，包括：获取到待检测道路中目标区域的图像特征；其中，目标区域为疑似路面破损区域；将图像特征与误报特征库中的误报特征进行匹配；响应于误报特征库中不存在与图像特征匹配的误报特征，对图像特征进行复核；响应于复核结果指示图像特征为新的误报特征，将图像特征添加进误报特征库。本申请通过对疑似路面破损区域的图像特征进行误报匹配与复核，能够增强算法的鲁棒性，降低后续误报的几率，从而提高对实际路面破损区域的检测准确率。
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公开(公告)号：CN115081628B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210971296.6
申请日：2022-08-15
申请人： 浙江大华技术股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种深度学习模型适配度的确定方法及装置，用以在部署深度学习模型之前确定模型与硬件设备之间的适配性，以便于开发人员调整深度学习模型，提升深度学习模型在硬件设备中的运行性能，同时可以节约开发成本。该方法包括：获取用于部署深度学习模型的硬件设备的规则库；规则库包括的一条或多条规则是根据硬件设备支持运行的算法的工作参数设置的；将一条或多条规则分别与深度学习模型包括的多个网络层进行匹配；多个网络层中任意两个网络层包括的参数不相同；根据每一个网络层匹配成功的规则的数量，以及匹配成功的规则的级别，确定深度学习模型与硬件设备的适配度；每一条规则的级别用于表征每一条规则的重要程度。
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