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公开(公告)号：CN112115893B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202011016452.0
申请日：2020-09-24
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V30/19
Abstract: 本发明涉及仪表盘指针读数识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取仪表盘的图像，以得到初始图像；将初始图像输入至目标检测模型内进行目标检测，以得到目标检测结果；根据目标检测结果裁剪初始图像，以得到仪表图像；将仪表图像输入至关键点检测模型内进行指针关键点检测，以得到关键点信息；将仪表图像输入至刻度识别模型内进行刻度位置识别，以得到刻度数字信息；结合关键点信息以及刻度数字信息获取指针角度；根据指针角度确定指针所对应的刻度数值，以得到读数结果；反馈读数结果至终端，以在终端显示读数结果。本发明实现可识别多种仪表盘，识别精确率高，且采用OCR识别刻度，实现端到端的指针角度识别，普适性高。
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公开(公告)号：CN112016484B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010899549.4
申请日：2020-08-31
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/75 , G06T7/62 , G06Q10/063
Abstract: 本发明涉及植物侵扰评估方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括对所述初始图像进行正交处理和识别处理，以得到RGB图像数据；通过视觉图像解释RGB图像数据，以得到皇冠占用指数和藤本植物覆盖率；反馈所述皇冠占用指数和藤本植物覆盖率至终端，以在终端显示皇冠占用指数和藤本植物覆盖率。本发明通过选定具体的拍摄位置，并采用无人机进行植物图像拍摄，无人机可以实现不同区域的拍摄，覆盖更大地理区域范围，获取到无人机拍摄的图像后进行正交处理和识别处理，在采用视觉图像解释处理的结果，以此计算评估植物侵扰的两个参数即皇冠占用指数和藤本植物覆盖率，自动化进行植物侵扰评估，效率高，局限性小。
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公开(公告)号：CN109607331B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN201910113097.X
申请日：2019-02-13
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种系留无人机收放线缓冲结构及其工作方法，该结构包括收放轮以及缓冲调节组件，缓冲组件包括缓冲轮、滑轨、滑块以及调节组件，收放轮与缓冲轮之间形成有供线缆穿过的间距，调节组件包括位置调整结构、用于控制绕线筒的收放线速度的绕线控制结构以及用于检测缓冲轮位置的传感器，滑块与缓冲轮连接，滑块位于滑轨上，位置调整结构与滑块连接，传感器以及位置调整结构分别与绕线控制结构连接；通过传感器检测缓冲轮的位置，将检测信号传输至绕线控制结构，由绕线控制结构控制绕线筒进行收放线以及控制绕线筒的收放线速度。本发明实现在上升放线或下降收线过程中不会出
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公开(公告)号：CN112115896B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202011016572.0
申请日：2020-09-24
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司
Abstract: 本发明涉及仪表盘指针读数预测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取仪表图像，并输入至目标检测模型内进行识别，再进行校验，以得到已校验信息；根据目标检测结果及已校验信息对初始图像进行裁剪，以得到高清指针仪表图片；将高清指针仪表图片输入实例分割模型内进行实例分割，以得到指针区域分割结果以及刻度区域分割结果，并进行校验；根据已校验的指针区域分割结果获取指针信息；将已校验的指针区域分割结果输入至目标角度识别网络模型内进行识别，以得到指针指向对应的弧度；获取指针对应的刻度，以得到指针读数结果；反馈指针读数结果至终端，本发明实现精准识别仪表盘指针读数，适用于不同仪表盘及单表单指
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公开(公告)号：CN112115895B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202011016567.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司
Abstract: 本发明涉及指针型仪表读数识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取仪表盘的图像；输入至目标检测模型内进行目标检测；裁剪初始图像；输入实例分割模型内进行实例分割；确定满量程刻度图像以及指针区域图像；分别至消除模型内进行阴影及反光的消除，以得到满量程刻度修复图像以及指针区域修复图像；分别输入至目标角度识别网络模型内进行识别；将满量程刻度修复图像输入至刻度识别模型内进行刻度位置识别，以得到刻度数字信息；计算指针刻度读数；反馈至终端。本发明实现无需任何模板即可对不同大小形状的指针进行指针角度识别，能精准稳定地识别出不同倾角的仪表指针角度，适用于不同大小的表盘、单多指针以及不同指针的读数识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111639647B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010441220.3
申请日：2020-05-22
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司
Abstract: 本发明涉及指示灯状态识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括在指示灯旁标记一个标识，并制作模板图像，以得到指示灯对应的感兴趣区域相关信息；获取待识别图像；将待识别图像以及模板图像进行特征匹配，并根据指示灯对应的感兴趣区域相关信息获取目标位置信息；根据目标位置信息对待识别图像进行裁剪以及颜色特征提取，以得到颜色特征信息；根据颜色特征信息生成指示灯的指示状态；反馈指示灯的指示状态至终端，以在终端进行显示。本发明增强了对当前的待识别图像进行校正的稳定性，对不同的LED指示灯进行不同方式的的矩形框标注，减少了人工标注的工作量，对环境要求不高，可以应用于各种环境下，具有通用性。
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公开(公告)号：CN110866410B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911117209.5
申请日：2019-11-15
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司 , 安徽工业大学工商学院
IPC: G06F40/58 , G10L13/033 , G10L13/04 , G10L15/22 , G10L15/26
Abstract: 本发明涉及多语言转换方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取语音信息及接收方所设置的接收语言；对语音信息进行识别以得到待转换语言；整合待转换语言及接收方所设置的接收语言以得到第一检索条件；并在第一数据库内检索以得到第一检索结果；判断第一检索结果是否是匹配成功；若否，则设置好评规定数，与第一检索条件整合得到第二检索条件；并在第二数据库内检索得到第二检索结果；判断第二检索结果是否是匹配成功；若否，则调用翻译程序对待转换语言进行翻译得到目标语言文字；获取音色、音调及响度得到待整合条件；根据待整合条件将目标语言文字进行语音转换得到目标语言；并发送至接收方。本发明提高语言转换效率以及准确率。
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公开(公告)号：CN111640134B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010442085.4
申请日：2020-05-22
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司
Abstract: 本发明涉及人脸跟踪方法、装置、计算机设备及其存储装置，该方法包括获取待检测图像；判断待检测图像是否符合要求；若是，则采用MTCNN模型对待检测图像进行人脸检测并获得人脸矩形框，以得到最近矩形框及轨迹；若否，则采用单目标跟踪算法对每条轨迹进行跟踪，以得到最近矩形框；判断轨迹内是否有重叠的轨迹；若有，分别计算目标方框与重叠的轨迹对应的最近矩形框的重叠面积，筛选出重叠面积最大的轨迹，以得到更新后的轨迹；根据更新后的轨迹进行最近矩形框的更新；判断轨迹内是否有在预设时间段内未携带有记号且未检测到人脸的轨迹；若有，删除对应的轨迹。本发明实现提高了运算速率，提高了跟踪准确率，且不存在目标方框永不消失的现象。
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公开(公告)号：CN111416774B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010186408.8
申请日：2020-03-17
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司 , 马鞍山学院
Abstract: 本发明涉及网络拥塞控制方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取执行奖励矩阵，并进行初始化；获取最优奖励矩阵，并进行初始化；在增强算法中的策略中随机选择当前链路的初始状态；在当前链路的初始状态下，在数据流需要经过的链路中选择对应奖励最大的动作，根据所选择的动作对数据流分配对应的速率，以得到新的执行奖励矩阵及新的链路状态；根据新的执行奖励矩阵进行迭代，以得到新的最优奖励矩阵；判断训练集是否达到上限；若是，则采用使用BP神经网络逼近器逼近新的最优奖励矩阵所有的元素所对应的最优奖励值，以得到目标矩阵；并进行网络拥塞控制。本发明实现在训练集已经达到最大值的情况下继续进行训练，避免网络拥塞的发生。
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公开(公告)号：CN115359563A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211012593.4
申请日：2022-08-23
Applicant: 深圳市赛为智能股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明实施例公开了一种多人行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取检测区域内的图像数据；对图像数据进行切帧处理，以得到多帧静态图片；将多帧静态图片以图片序列的形式输入至人体行为预测模型中进行处理，以得到人体行为识别结果。本发明结合了多目标跟踪、关键点检测以及光流估计方法，可以有效的对多目标移动的人体进行实时行为识别，对较短时间段内大幅移动人体的行为检测有很好的兼容性，提高了模型在不同场景识别的鲁棒性以及准确性，使得模型对于复杂内容的图像有较好的理解能力。
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