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公开(公告)号：CN113111960B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110447131.4
申请日：2021-04-25
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种图像处理方法和装置以及目标检测模型的训练方法和系统，其中，图像处理方法包括：统计第一原始图像中显示的各类别目标对象的数量，并根据各类别目标对象的数量计算其对应的重采样次数；获取第一预设缩放比例，并将第一原始图像按第一预设缩放比例缩放后获取第一待裁图像，对各类别目标对象中的每个目标对象，在第一待裁图像上裁取出完全包含其的正样本图像块；汇集裁取出的所有正样本图像块进入样本图像池，作为第一类的待训练样本图像。本发明解决了现有技术中对像素尺寸较大的原图像的处理方法不合理而最终导致模型训练的精度过低或者难度过大的问题。
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公开(公告)号：CN112866636B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011638881.1
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于最远可视距离的团雾识别预警方法、系统和电子设备，其中，团雾识别预警方法包括：获取目标场景的场景图像以及视频图像；在场景图像上抠取出至少一个待检测子区域，获取场景图像中的边缘检测最远可视点EF；获取视频图像中的动态目标最远可视点TF；获取实际最远可视点PF，并计算实际最远可视点PF与取像侧的取像点之间的实际最远可视距离；当实际最远可视距离小于预设可视安全距离时，判定目标场景为团雾风险区域。本发明解决了现有技术中无法对团雾进行智能化、高效、迅速、便捷的监测评估预警，从而当团雾出现在公路时，驾驶人员对团雾的警觉仍然存在一定的延迟性，无法及时进行交通安全防范，存在交通事故隐患的问题。
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公开(公告)号：CN114821655A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210501728.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种头部目标检测模型的训练方法，包括：获取目标场景的行人图像，并对其中的行人的头部区域使用标注框框选；将行人图像划分为正样本区域、负样本区域和忽略区域；对行人图像进行像素点标签标注形成训练样本图像；将多张训练样本图像构造成训练样本集，利用训练样本集训练基础神经网络模型以获得头部目标检测模型。本发明解决了现有技术中对目标样本进行标注过程中从未考虑过标注的正负样本的数量差异以及相似度差异对模型学习正样本的典型特征造成的影响，从而导致训练好的模型的存在召回率低，检测性能差的问题。
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公开(公告)号：CN113989626B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111606953.9
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06T7/62
Abstract: 本发明提供了一种基于目标检测模型的多类别垃圾场景区分方法，包括：获取目标环境场景的待检测图像，对输入其的待检测图像进行垃圾识别检测，将各张待检测图像中被识别为垃圾的区域分别使用检测框框选；获取待检测图像中所有检测框的置信度得分；识别所有检测框框选的垃圾所属的垃圾场景的类别并标定为主要垃圾处理目标；输出主要垃圾处理目标对应的垃圾场景的类别名称，以及对应的检测框的位置。本发明解决了现有技术中的垃圾识别模型在应用中存在智能化程度低，以及具有使用局限性的问题，从而无法区分出终端拍摄人员在拍摄图像时真正想反馈的垃圾遗撒或堆放的问题。
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公开(公告)号：CN113326830B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110888574.7
申请日：2021-08-04
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于俯视图像的客流统计模型训练方法和一种客流统计方法，其中，客流统计方法包括：获取多张俯视帧图像并形成测试图像集；获取各俯视帧图像中所有目标行人的脚部的虚拟正投影点，针对每个目标行人出现的多张俯视帧图像中的各虚拟正投影点，获取目标行人在待测场景的行进轨迹；判断行进轨迹与俯视帧图像上的统计标线的位置关系，以判定目标行人进店或离店。本发明解决了现有技术中的利用取像方向垂直于地面的取像装置拍摄的俯视图像进行客流统计时，会因行人的头部中心点偏移，造成头部中心点与地面上的统计标线出现位置比较错误，从而导致客流统计中存在行人重复检测或行人漏检的现象，进而影响了客流统计的准确率的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113469144B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111013929.4
申请日：2021-08-31
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于视频的行人性别及年龄识别方法和模型，方法包括获取待测图像；进行人体轮廓检测，识别出行人并用人体区域检测框框选，裁取人体轮廓图片进行关键点提取，选取行人的多张人体轮廓图片，拼接像素值坐标输出时序初始向量，归一化处理得到时序归一化向量，将人体轮廓图片对齐得到人体轮廓对齐图片；横向切割出多张人体局部轮廓子图后深度特征提取，输出包含全局特征信息和局部特征信息的空域初始向量，归一化处理得到空域特征向量；获取决策向量以得到性别及年龄判定结果。本发明解决了现有技术中利用图像识别处理技术获取行人的性别和年龄信息时，需要提取和收集行人的面部信息数据，从而存在隐私安全性低的问题。
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公开(公告)号：CN113240058B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110787786.6
申请日：2021-07-13
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种车牌图像训练集构造方法和车牌字符检测模型训练方法，其中，车牌图像训练集构造方法包括：获取车牌图像数据集中的最大车牌宽度为w和最大车牌高度为h；根据其构造标准训练样本图像的底布；在车牌图像数据集中抽取n个车牌图像并扰动缩放后沿高度方向粘贴在预制画布上，对预制画布缩放后粘贴在底布上，以形成标准训练样本图像；多次重复上述方案获取多个标准训练样本图像后汇聚形成车牌图像训练集。本发明解决了现有技术中的用于训练车牌字符检测模型的开源的车牌字符数据集的车牌图像上的字符形式单一，从而导致训练好的车牌图像字符检测模型泛化能力差，对具有复杂字符的车牌检测识别效果弱，误报率高，存在实用性差的问题。
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公开(公告)号：CN113033350A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110262884.8
申请日：2021-03-11
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于俯视图像的行人重识别方法、存储介质和电子设备，其中，行人重识别方法，包括：提取视频中行人的俯视图像母集；对俯视图像母集进行行人检测，并对检测结果跟踪匹配；提取包含有目标行人P的所有俯视图像块的俯视图像块子集；筛选出最优俯视行人抓拍图像块，将其矫正成为基础行人正视图像块；之后进行关键点预测后进行图像对齐，以获取标准行人正视图像块；对其中的目标行人P进行特征提取。应用本发明提供的技术方案，能够对俯视图像进行深度分析利用，从中获取有用的行人信息，实现多帧俯视图像中对同一行人的精确匹配，从而使行人重识别技术得以应用，顺利实现对行人的跨镜头精确监测和跟踪的问题。
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公开(公告)号：CN108268813B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201611253350.4
申请日：2016-12-30
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及模式识别技术领域，公开了一种车道偏离预警方法、装置及电子设备。其中，所述车道偏离预警方法包括：获取待检测图像帧及车道偏离模型检测器；所述车道偏离模型检测器由带标注的车道偏离图像样本集合通过卷积神经网络训练获得；将所述待检测图像帧进行车道位置预测，获取所述待检测图像帧的待处理车道区域图像；将所述待处理车道区域图像输入到所述车道偏离模型检测器，获取车道偏离结果。采用本发明技术方案提高抗噪能力及鲁棒性，从而使得车道偏离预警精度提高。
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公开(公告)号：CN107609555B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710830661.0
申请日：2017-09-15
Applicant: 北京文安智能技术股份有限公司
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明的实施例公开一种车牌检测方法、应用其的车型识别方法及相关装置，先基于边缘检测来粗略确定待检测图像中的车牌候选区域，然后基于车牌检测模型在该车牌候选区域内精确检测出车牌区域，再根据该车牌区域确定对应的车身候选区域，最后通过车型识别模型在该车身候选区域内进行车型识别；其中，基于车牌区域确定车身候选区域并仅在该车身候选区域内进行车型识别的方式，可以减小车型识别的范围，从而提高车型识别效率；而基于边缘检测来粗略确定车牌候选区域，并仅在该车牌候选区域内进行车牌检测，以确定所述车牌区域的方式，可以减小车牌检测的范围，提高车牌检测效率，并进一步提高车型识别效率。
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