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公开(公告)号：CN113920538A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111222732.1
申请日：2021-10-20
申请人： 北京多维视通技术有限公司
摘要： 本公开提供了一种目标检测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取目标图像，其中，目标图像中包含：一个或多个目标物体；基于预先训练好的物体中心热力图模型，确定目标图像中每个目标物体的中心位置；在目标图像中每个目标物体的中心位置处，生成每个目标物体的个体掩膜；以及根据目标图像中每个目标物体的个体掩膜，确定目标图像中每个目标物体的边界框，其中，每个目标物体的边界框为覆盖每个目标物体对应个体掩膜的最小矩形框。本公开能够提高目标检测的准确度。
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公开(公告)号：CN117831078A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410030638.3
申请日：2024-01-08
申请人： 北京多维视通技术有限公司
摘要： 本公开提供了一种基于局部区域检索的行人重识别方法、装置、设备及介质，涉及行人重识别技术领域。该方法包括：在行人查询图像中，提取与目标行人相关的局部区域，得到目标图像块；按规则设置采样频率，对候选图像进行采样，得到候选局部图像块；分别提取目标图像块的特征与每个候选局部图像块的特征并计算相似度值；根据相似度值的大小，确定候选局部图像块的排序，然后针对候选局部图像块排序结果中属于相同候选图像的多个候选局部图像块，进行去重处理，得到候选图像排序，作为行人重识别结果。根据本公开实施例，能够减小背景信息的干扰，更快速区别于其他行人目标，迅速定位目标对象。
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公开(公告)号：CN117315028A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311322492.1
申请日：2023-10-12
申请人： 北京多维视通技术有限公司
IPC分类号： G06T7/73 , G06T7/246 , G06T7/66 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本公开提供了一种室外火场起火点定位方法、装置、设备及介质，涉及火灾现场勘验技术领域。该方法包括：在拍摄到起火点的摄像头的实时视频中，标注出第一检测框，第一检测框为框选起火点的检测框；控制无人机飞入摄像头的视野范围，无人机悬吊有目标物；对摄像头的实时视频中的目标物进行检测，得到第二检测框，第二检测框为框选目标物的检测框；在第一检测框的位置和第二检测框的位置满足预设条件时，将无人机在现实世界的位置确定为起火点位置。根据本公开实施例，能够提高火场起火点定位的准确性，并且能够提高作业人员的工作效率及安全保障。
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公开(公告)号：CN117315028B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311322492.1
申请日：2023-10-12
申请人： 北京多维视通技术有限公司
IPC分类号： G06T7/73 , G06T7/246 , G06T7/66 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本公开提供了一种室外火场起火点定位方法、装置、设备及介质，涉及火灾现场勘验技术领域。该方法包括：在拍摄到起火点的摄像头的实时视频中，标注出第一检测框，第一检测框为框选起火点的检测框；控制无人机飞入摄像头的视野范围，无人机悬吊有目标物；对摄像头的实时视频中的目标物进行检测，得到第二检测框，第二检测框为框选目标物的检测框；在第一检测框的位置和第二检测框的位置满足预设条件时，将无人机在现实世界的位置确定为起火点位置。根据本公开实施例，能够提高火场起火点定位的准确性，并且能够提高作业人员的工作效率及安全保障。
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公开(公告)号：CN116052220B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310125013.0
申请日：2023-02-07
申请人： 北京多维视通技术有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/40 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774
摘要： 提高行人重识别的准确率。本公开提供了一种行人重识别方法、装置、设备及介质，涉及数字图像处理技术领域。该方法包括：提取行人图像的特征向量，得到目标图像的特征向量和每个第一图像的特征向量；其中，在行人图像类别为全身图像的情况下，行人图像的特征向量包括行人图像的全身特征和行人图像的半身特征；在行人图像类别为半身图像的情况下，行人图像的特征向量包括行人图像的半身特征；基于目标图像的类别和每个第一图像的类别，在目标图像的特征向量和第一图像的特征向量中选择对应的特征，计算目标图像和每个(56)对比文件Ehsan Yaghoubi 等.Person re-identification: Implicitly defining thereceptive fields of deep learningclassification frameworks《.PatternRecognition Letters》.2021,第145卷23-29.
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公开(公告)号：CN116052220A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310125013.0
申请日：2023-02-07
申请人： 北京多维视通技术有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/40 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774
摘要： 本公开提供了一种行人重识别方法、装置、设备及介质，涉及数字图像处理技术领域。该方法包括：提取行人图像的特征向量，得到目标图像的特征向量和每个第一图像的特征向量；其中，在行人图像类别为全身图像的情况下，行人图像的特征向量包括行人图像的全身特征和行人图像的半身特征；在行人图像类别为半身图像的情况下，行人图像的特征向量包括行人图像的半身特征；基于目标图像的类别和每个第一图像的类别，在目标图像的特征向量和第一图像的特征向量中选择对应的特征，计算目标图像和每个第一图像之间的余弦距离，并根据余弦距离排序得到行人重识别结果。根据本公开实施例，能够提高行人重识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113920538B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111222732.1
申请日：2021-10-20
申请人： 北京多维视通技术有限公司
摘要： 本公开提供了一种目标检测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取目标图像，其中，目标图像中包含：一个或多个目标物体；基于预先训练好的物体中心热力图模型，确定目标图像中每个目标物体的中心位置；在目标图像中每个目标物体的中心位置处，生成每个目标物体的个体掩膜；以及根据目标图像中每个目标物体的个体掩膜，确定目标图像中每个目标物体的边界框，其中，每个目标物体的边界框为覆盖每个目标物体对应个体掩膜的最小矩形框。本公开能够提高目标检测的准确度。
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