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公开(公告)号：CN115798012A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211550994.5
申请日：2022-12-05
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于热点区域特征融合的正侧脸特征的判断方法，涉及数据识别领域。包括：确定数据集，划分原训练集和原测试集；对数据集中的图片进行热点灰度图的特征提取，分别得到热点灰度图特征图像训练集和热点灰度图特征图像测试集；以热点灰度图特征图像训练集作为分类模型的输入，原训练集中正脸标签、左侧脸标签和右侧脸标签作为分类标签，对利用传统机器学习方法构建的分类模型进行模型训练得到最终分类模型；热点灰度图特征图像测试集中的任意一个热点灰度图特征图像输入所述最终分类模型，完成正侧脸判断。本发明解决基于传统机器学习分类模型的正侧脸判断方法存在判断速度慢，在光照、遮挡等不确定因素下的鲁棒性差的问题。
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公开(公告)号：CN112084992A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010987766.9
申请日：2020-09-18
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
摘要： 本发明涉及人脸关键点检测领域，公开了一种人脸关键点检测模块中人脸框选取方法，包括获取人脸检测模型以及关键点模型；根据人脸检测模型获得的N张图片的人脸框坐标和N张图片的真实人脸框坐标获得人脸框坐标伸缩比例；利用人脸框坐标伸缩比例对已训练好的人脸检测模型输出的测试数据集中每张图片的人脸框坐标进行优化，获得测试数据集中每张图片优化后的人脸框坐标；将优化后的人脸框坐标进行坐标转换，获得新的人脸框坐标，根据新的人脸框坐标从原图片裁剪出人脸框，将裁剪的人脸框输入已训练好的关键点模型，获得关键点坐标。本发明能够有效解决人脸检测和关键点检测模块中因人脸框选取标准不一致而产生的关键点精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN113792696B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111116468.3
申请日：2021-09-23
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
摘要： 本发明提供一种应用于目标抓拍的车辆目标质量评估方法，包括：分别得到车辆目标检测框的遮挡得分、分辨率得分、亮度得分、模糊程度得分、车牌得分，并进行加权求和，得到车辆目标质量得分；在车辆目标轨迹摄像机视频流中，选取车辆目标质量得分最高，且大于等于车辆目标质量阈值的车辆目标图像帧，进行抓拍，并保存该车辆目标图像帧。优点为：1)本发明关注的是车辆及车牌本身的信息，而不仅仅是图像的失真程度。评估更为全面，也更符合车辆目标抓拍的真实需求。2)能够保证在同一车辆目标轨迹的一系列车辆目标图像中，优先抓拍含车牌信息的图像。且该发明不受车辆重识别模型的影响，无需因车辆重识别模型的频繁更新而更新，评测结果更客观。
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公开(公告)号：CN114792426A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202111241850.7
申请日：2021-10-25
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种行人属性识别中的图像数据均衡方法，包括以下步骤：形成行人属性集合和稀有属性阈值集合；对每张图片的各种行人属性的属性正负性进行标注；统计每种行人属性的分布比例，进而判断每种行人属性是否为稀有属性；对于每张图片，如果其具有稀有属性，则进行设定次数的增强，得到最终的训练集和测试集。本发明提供一种行人属性识别中的图像数据均衡方法，可以得到行人属性分布均衡的训练集和测试集，进而提高行人属性识别精度。
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公开(公告)号：CN113792696A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111116468.3
申请日：2021-09-23
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
摘要： 本发明提供一种应用于目标抓拍的车辆目标质量评估方法，包括：分别得到车辆目标检测框的遮挡得分、分辨率得分、亮度得分、模糊程度得分、车牌得分，并进行加权求和，得到车辆目标质量得分；在车辆目标轨迹摄像机视频流中，选取车辆目标质量得分最高，且大于等于车辆目标质量阈值的车辆目标图像帧，进行抓拍，并保存该车辆目标图像帧。优点为：1)本发明关注的是车辆及车牌本身的信息，而不仅仅是图像的失真程度。评估更为全面，也更符合车辆目标抓拍的真实需求。2)能够保证在同一车辆目标轨迹的一系列车辆目标图像中，优先抓拍含车牌信息的图像。且该发明不受车辆重识别模型的影响，无需因车辆重识别模型的频繁更新而更新，评测结果更客观。
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公开(公告)号：CN112215163A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011092870.8
申请日：2020-10-13
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
摘要： 本发明涉及人脸检测领域，公开了一种应用于人脸检测预测框的加权后处理方法，包括利用人脸检测器对待测图片进行人脸检测；删除置信度低于第一置信度阈值的预测框；计算当前置信度最高的预测框分别与更新后的若干个预测框之间的广义交并比；从更新后的若干个预测框中筛选出广义交并比大于交并比阈值的n个预测框；获得与当前置信度最高的预测框相对应的加权预测框；删除n个预测框；获得人脸检测器的加权后处理结果。本发明利用了更多人脸检测器的有效预测数据，使得被删除的预测框的位置信息和置信度信息同时得到了有效利用，输出的预测框的位置得到了更好的修正，且引入了广义交并比，提升了人脸检测器最终输出的位置精度。
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公开(公告)号：CN114792426B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111241850.7
申请日：2021-10-25
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/774
摘要： 本发明提供一种行人属性识别中的图像数据均衡方法，包括以下步骤：形成行人属性集合和稀有属性阈值集合；对每张图片的各种行人属性的属性正负性进行标注；统计每种行人属性的分布比例，进而判断每种行人属性是否为稀有属性；对于每张图片，如果其具有稀有属性，则进行设定次数的增强，得到最终的训练集和测试集。本发明提供一种行人属性识别中的图像数据均衡方法，可以得到行人属性分布均衡的训练集和测试集，进而提高行人属性识别精度。
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公开(公告)号：CN112215162B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202011092869.5
申请日：2020-10-13
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于MCNN网络的多标签多任务人脸属性预测方法，包括采集人脸图像样本数据集；对人脸属性按照全局属性和局部属性进行分组，获得若干组人脸属性标签；根据人脸属性分组结果确定MCNN网络结构并构建MCNN网络模型；利用训练集和验证集分别对MCNN网络模型进行训练及验证，获得训练后的MCNN网络模型；将待预测属性的人脸图像输入至训练后的MCNN网络模型，获得待预测属性的人脸图像的人脸属性预测结果。本发明解决了人脸属性分组困难且各任务分支之间无交集的问题，通过共享低层次的特征提取层，减少了模型参数，缩小了模型大小,在保证模型性能的同时提升了各人脸属性的识别正确率。
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公开(公告)号：CN112084992B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010987766.9
申请日：2020-09-18
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
摘要： 本发明涉及人脸关键点检测领域，公开了一种人脸关键点检测模块中人脸框选取方法，包括获取人脸检测模型以及关键点模型；根据人脸检测模型获得的N张图片的人脸框坐标和N张图片的真实人脸框坐标获得人脸框坐标伸缩比例；利用人脸框坐标伸缩比例对已训练好的人脸检测模型输出的测试数据集中每张图片的人脸框坐标进行优化，获得测试数据集中每张图片优化后的人脸框坐标；将优化后的人脸框坐标进行坐标转换，获得新的人脸框坐标，根据新的人脸框坐标从原图片裁剪出人脸框，将裁剪的人脸框输入已训练好的关键点模型，获得关键点坐标。本发明能够有效解决人脸检测和关键点检测模块中因人脸框选取标准不一致而产生的关键点精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN112215154A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011091940.8
申请日：2020-10-13
申请人： 北京中电兴发科技有限公司
摘要： 本发明涉及人脸检测领域，公开了一种应用于人脸检测系统的基于蒙版的模型评估方法，包括获取待评估人脸检测模型，将标注框划分为标注人脸框和标注蒙版框；对测试图片进行人脸检测；计算预测框与标注框的IoU值，设置n个不同的IoU阈值；获得m个置信度阈值，筛选出若干个预测框，将若干个预测框分别与标注人脸框和标注蒙版框进行匹配，根据匹配结果建立混淆矩阵；遍历所有置信度阈值，根据P‑R曲线获得AP值；遍历所有不同的IoU阈值，获得人脸检测模型的评估指标结果。本发明对标注人脸框和标注蒙版框进行了区分，使得人脸检测模型评估标准更注重真实应用场景所关心的人脸，有效提升了后续人脸相关任务的准确度。
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