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公开(公告)号：CN110991568B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010133440.X
申请日：2020-03-02
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例公开了一种目标识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括将通道特征重激活模块和细微特征自增强模块嵌入神经网络结构中生成第一网络模型；将梯度增强交叉熵损失函数连接所述第一网络模型生成第二网络模型；基于小批量随机梯度下降算法对所述第二网络模型进行训练；将训练完毕的第二网络模型进行修改得到推理网络模型；将图像输入所述推理网络模型得到目标识别结果。本方案能够学习识别出更多细微特征，提高了目标识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110135318A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910381855.6
申请日：2019-05-08
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： G06K9/00 , G06N3/04 , G06F16/583 , G06F16/51
摘要： 本申请实施例公开了一种过车记录的确定方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标车辆的车身图像；根据所述车身图像确定所述目标车辆的特征信息，所述特征信息包括CNN特征，所述CNN特征为所述目标车辆的目标区域在预设卷积神经网络模型中的特征，所述预设卷积神经网络包括至少十层卷积层以及至少三层池化层；基于所述特征信息，在过车记录图库中查找包含所述目标车辆的图片，以得到所述目标车辆的过车记录。本申请实施例提供的技术方案，可以准确地识别出目标车辆，提高所确定的过车记录的精度，降低车辆误识别或漏识别的情况发生的概率。
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公开(公告)号：CN111667050A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010319378.3
申请日：2020-04-21
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州佳都科技软件开发有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种度量学习方法、装置、设备及存储介质，涉及度量学习技术领域，其包括：获取训练数据集，训练数据集中每个样本对应一个用于标识所属类别的标签；根据训练数据集中各样本所属类别构建至少一个第一样本集合，第一样本集合对应第一数量的类别且第一样本集合中每个类别具有等量的第一样本；根据第一样本集合中各第一样本对应的第一特征向量计算神经网络模型的损失函数，并基于每个第一样本集合对神经网络模型进行迭代训练，直到损失函数满足第一稳定条件，第一特征向量通过神经网络模型得到。采用上述方案可以解决现有技术中三元组损失函数构建过程中选择样本过于随机使得深度神经网络模型处理速度慢、准确度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN111553399A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010319373.0
申请日：2020-04-21
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州佳都科技软件开发有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种特征模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及度量学习技术领域，其包括：获取训练数据集，所述训练数据集中每个样本对应一个标签，所述标签用于标识对应样本所属的类别；将训练数据集输入至神经网络模型，以得到每个样本的特征向量；根据训练数据集中各样本对应的特征向量以及所属的类别，构建类内损失函数和类间损失函数；根据类内损失函数和类间损失函数确定神经网络模型的损失函数；对包含损失函数的神经网络模型进行训练，直到损失函数收敛为止。采用上述方案可以解决现有技术中卷积神经网络无法扩大不同类别的样本之间特征向量的距离导致无法对不同类别的样本进行有效区分的技术问题。
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公开(公告)号：CN111553228A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010318852.0
申请日：2020-04-21
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州佳都科技软件开发有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种人包关系检测方法、装置、设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案通过神经网络结构对待分析图像中的人和包进行识别，并得到人和包的位置，同时获取人关联嵌入向量和包关联嵌入向量，计算出关联嵌入关系成本以及先验成本，并基于关联嵌入关系成本和先验成本构建人包关系对应成本矩阵，对人包关系对应成本矩阵求解后即可得到识别出的人和包的对应关系，提高在拥挤场景下人包对应的效率与准确度。
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公开(公告)号：CN110991568A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN202010133440.X
申请日：2020-03-02
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例公开了一种目标识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括将通道特征重激活模块和细微特征自增强模块嵌入神经网络结构中生成第一网络模型；将梯度增强交叉熵损失函数连接所述第一网络模型生成第二网络模型；基于小批量随机梯度下降算法对所述第二网络模型进行训练；将训练完毕的第二网络模型进行修改得到推理网络模型；将图像输入所述推理网络模型得到目标识别结果。本方案能够学习识别出更多细微特征，提高了目标识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110232373B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910737332.0
申请日：2019-08-12
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种人脸聚类方法、装置、设备和存储介质，该方法包括通过人脸数据集进行训练得到训练后的残差网络；对所述残差网络进行处理得到人脸特征提取器，将待分类的人脸图片输入所述人脸特征提取器得到每张人脸图片对应的人脸特征向量；计算每个人脸特征向量和其它人脸特征向量的向量距离，依据所述向量距离确定每张人脸图片的邻居人脸集合；将每张人脸图片的邻居人脸集合分别确定为一个簇，将满足预设条件的簇进行合并。本方案提高了人脸聚类的效率以及准确度。
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公开(公告)号：CN104156700A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410366526.1
申请日：2014-07-26
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明提供了一种基于活动形状模型和加权插值法的人脸图像眼镜去除方法及其在人脸识别中的应用，该方法通过人脸检测技术检测到的人脸数据进行眼镜去除处理，处理后的数据用于人脸识别，精确的眼镜去除方法可以有效提高人脸识别准确率。算法利用活动形状模型进行眼镜区域的定位，通过基于加权插值的方法进行眼镜区域的去除，以保证眼镜去除的效果。该方法有效的解决了针对人脸识别过程中深颜色粗框眼镜遮挡人脸导致识别率大幅降低的问题，从而提高了人脸识别的识别性能。
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公开(公告)号：CN103400382A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310318005.4
申请日：2013-07-24
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明提供了一种基于ATM场景下的异常面板检测算法及其在金融智能安防中的应用。首先在算法启动时采用三帧差法计算前景的动态变化以确定自适应背景，然后采用基于自适应前景进行ATM异常面板初检，以提高算法效率，最后基于多维特征向量的方法进行复检，以提高算法准确率。该方法有效的解决了针对ATM机进行小广告粘贴、非法拆除、加装键盘、插卡口等行为的智能分析和检测，从而提高了银行检控的安全性，为银行用户节省了大量人力，同时提高了效率。
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公开(公告)号：CN103024344A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201110282496.2
申请日：2011-09-20
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于粒子滤波的PTZ自动跟踪目标的方法，包括以下步骤：运动目标检测，目标跟踪，云台控制，可实现摄像机自动锁定运动目标并进行视觉导向的自动跟踪，弥补固定摄像机监控视野狭窄的缺点。首先在预置位进行手动框选运动目标或利用视觉一致性算法进行运动目标的自动检测，利用经典粒子滤波进行目标位置的匹配跟踪，最后根据目标的位置和大小发送控制命令对摄像机的位置和焦距进行调整。当跟踪失败后，自动跳回到预置位，进行下一轮的检测。本发明设计合理，实现了摄像机对目标的自动跟踪功能，保证了目标始终处于镜头的中间位置，为监控人员带来了便利。
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