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公开(公告)号：CN112116811A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011012801.1
申请日：2020-09-23
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
摘要： 本申请实施例公开了一种进行乘车路径识别确定的方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过获取当前的时间信息，并根据获取到的时间信息是否处于预设时段来进行路径识别的确定。当处于人流高峰期时段时，采用客票数据来进行乘车路径识别的确定；当处于人流非高峰期时段时，则采用人脸识别等更为精准的方式来进行乘车路径的确定。通过将两种方式进行组合，能够达到准确性以及快速性的统一，进而为票务清分以及路线规划提供更为精准有效的数据。
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公开(公告)号：CN109858424A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910074276.7
申请日：2019-01-25
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种人群密度统计方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取待统计的包括人群信息的目标图像；将目标图像输入至预先训练的目标检测深度神经网络中，得到目标图像对应的第一人群密度分布图；将目标图像输入至预先训练的人群密度回归深度神经网络中，得到目标图像对应的第二人群密度分布图；通过预先训练的融合神经网络对第一人群密度分布图和第二人群密度分布图进行融合得到第三人群密度分布图。以解决人群密度统计时存在的不能很好地处理不同拥挤程度场景中的人群密度分布的问题，提高了人群密度统计应用的广泛性以及准确度。
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公开(公告)号：CN110097108B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910335313.5
申请日：2019-04-24
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请实施例公开了一种非机动车的识别方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取待识别非机动车的车身图像；根据所述车身图像和预先设置的检测模型确定所述待识别非机动车的特征部件的检测属性信息，所述检测属性信息至少包含类别信息和位置信息两个属性项，所述检测模型包括浅层网络和深层网络，所述浅层网络包含至少两个分支网络且深度小于所述深层网络的深度；基于所述检测属性信息对待识别图像进行识别，以确定所述待识别图像中是否包含所述待识别非机动车。本申请实施例提供的技术方案，可以准确地识别出非机动车的特征部件，提高非机动车识别结果的准确率。
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公开(公告)号：CN109784295B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910074957.3
申请日：2019-01-25
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视频流特征识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取查询时序样本和注册时序样本；将两个样本分别输入至第一卷积神经网络，以得到每个样本对应的特征张量；将每个样本的特征张量分别输入至第二卷积神经网络，以分别得到查询位置向量及注册位置向量；将查询时序样本对应的特征张量和查询位置向量输入至第三卷积神经网络，以得到查询图像级表征，按照同样方式得到注册图像级表征；基于查询图像级表征和注册图像级表征确定查询时序级表征及注册时序级表征；基于注册时序级表征，在注册时序样本中选择与查询时序级表征相似度最高的注册特征作为查询时序样本的检索结果。上述方法可以快速准确地在视频流中实现行人特征提取。
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公开(公告)号：CN109389622A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811153051.2
申请日：2018-09-30
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种车辆追踪方法、装置、识别设备及存储介质，该方法获取抓拍的车辆图像，将所述车辆图像中无法识别车辆牌照的车辆确定为追踪车辆；确定所述追踪车辆的车辆整体轮廓以及预设部件的部件轮廓；查询预设范围内采集的原始图像数据，依据所述车辆整体轮廓和所述部件轮廓的参数比例值对所述追踪车辆进行追踪生成追踪轨迹，本方案可以高效、准确的对无法识别车牌的车辆进行追踪。
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公开(公告)号：CN109241942A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811144940.2
申请日：2018-09-29
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、人脸识别设备及存储介质，该方法包括获取预设时间间隔内采集的原始图像数据，所述原始图像数据包括至少两幅原始图像画面；对所述原始图像数据进行识别，如果识别到所述原始图像数据中至少两幅原始图像画面包含相同的人脸图像，则选择其中一幅满足预设条件的原始图像画面进行人脸图像截取得到人脸图像画面；将所述人脸图像画面和对应的标识信息进行关联保存，所述标识信息包括所述原始图像数据的采集时间和/或采集位置，本方案显著降低了图像存储空间。
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公开(公告)号：CN109389622B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201811153051.2
申请日：2018-09-30
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种车辆追踪方法、装置、识别设备及存储介质，该方法获取抓拍的车辆图像，将所述车辆图像中无法识别车辆牌照的车辆确定为追踪车辆；确定所述追踪车辆的车辆整体轮廓以及预设部件的部件轮廓；查询预设范围内采集的原始图像数据，依据所述车辆整体轮廓和所述部件轮廓的参数比例值对所述追踪车辆进行追踪生成追踪轨迹，本方案可以高效、准确的对无法识别车牌的车辆进行追踪。
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公开(公告)号：CN110097108A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910335313.5
申请日：2019-04-24
申请人： 佳都新太科技股份有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请实施例公开了一种非机动车的识别方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取待识别非机动车的车身图像；根据所述车身图像和预先设置的检测模型确定所述待识别非机动车的特征部件的检测属性信息，所述检测属性信息至少包含类别信息和位置信息两个属性项，所述检测模型包括浅层网络和深层网络，所述浅层网络包含至少两个分支网络且深度小于所述深层网络的深度；基于所述检测属性信息对待识别图像进行识别，以确定所述待识别图像中是否包含所述待识别非机动车。本申请实施例提供的技术方案，可以准确地识别出非机动车的特征部件，提高非机动车识别结果的准确率。
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公开(公告)号：CN109784295A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910074957.3
申请日：2019-01-25
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视频流特征识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取查询时序样本和注册时序样本；将两个样本分别输入至第一卷积神经网络，以得到每个样本对应的特征张量；将每个样本的特征张量分别输入至第二卷积神经网络，以分别得到查询位置向量及注册位置向量；将查询时序样本对应的特征张量和查询位置向量输入至第三卷积神经网络，以得到查询图像级表征，按照同样方式得到注册图像级表征；基于查询图像级表征和注册图像级表征确定查询时序级表征及注册时序级表征；基于注册时序级表征，在注册时序样本中选择与查询时序级表征相似度最高的注册特征作为查询时序样本的检索结果。上述方法可以快速准确地在视频流中实现行人特征提取。
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公开(公告)号：CN108986453A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810621814.5
申请日：2018-06-15
申请人： 华南师范大学 , 佳都新太科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于情境信息的交通状况预测方法、系统及装置，方法包括：获取车辆GPS原始数据，然后对车辆GPS原始数据进行预处理，得到道路的轨迹数据；采用聚类算法对得到的轨迹数据进行分类；根据轨迹数据的分类结果，生成待测道路的邻接道路；根据生成的邻接道路，通过生成待测道路的情境信息来构建特征向量；根据构建的特征向量，采用深度学习技术对待测道路的交通状况进行预测；系统包括获取模块、分类模块、生成模块、构建模块和预测模块；装置包括处理器和存储器。本发明的适用范围广且交通状况预测的准确度高，可广泛应用于智能交通领域。
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