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公开(公告)号:CN116229327A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202310250104.7
申请日:2023-03-13
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本申请公开一种图像处理方法、图像处理装置、嵌入式设备及非易失性计算机可读存储介质。图像处理方法包括获取多帧图像,并将第一帧图像作为背景图像;及输入背景图像和第N帧图像至嵌入式设备的可重构计算单元,以计算结果图像,并根据第N帧图像和背景图像,以更新背景图像,结果图像用于运动对象的移动侦测,N为大于1的正整数。本申请实施方式的图像处理方法、图像处理装置、嵌入式设备及非易失性计算机可读存储介质中,由于可重构计算单元的处理效率较高,计算速度较快,可降低嵌入式设备中的处理器的工作量,即占用率,并降低移动侦测的耗时,以保证移动侦测能够在嵌入式设备上实时运行。
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公开(公告)号:CN115841505A
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202211559413.4
申请日:2022-12-06
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06T7/246 , G06T5/50 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要: 本发明提供一种基于图像的目标跟踪方法、目标跟踪装置、电子设备及非易失性计算机可读存储介质。方法包括通过预设的目标跟踪模型分别对模板图像和搜索图像进行卷积,以提取模板图像的第一特征和搜索图像的第二特征,搜索图像和模板图像包含相同的目标对象;分别对第一特征和第二特征进行线性运算,以分别得到第三特征和第四特征;根据第一特征和第三特征,生成第一特征向量,及根据第二特征和第四特征,生成第二特征向量;及根据第一特征向量和第二特征向量,输出搜索图像对应的目标跟踪信息。通过对卷积提取的特征进行线性计算,能够得到更多的特征并提高提取的特征的准确性,能够保证目标跟踪信息的准确性。
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公开(公告)号:CN117036482B
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202311064453.6
申请日:2023-08-22
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种目标对象定位方法、装置、拍摄设备、芯片、设备及介质。首先,获取针对目标场景拍摄得到的背景图像和包括若干帧待检图像的待检测视频文件;接着,利用背景图像与每帧待检图像进行拼接操作,得到每帧待检图像对应的拼接图像;然后,基于拼接图像进行目标检测和对象比对处理,得到目标对象为疑似遗留对象或者疑似丢失对象的待确定对象类别和目标对象在每帧待检图像中检测位置;最后,基于目标对象在每帧待检图像中的检测位置确定目标对象的跟踪结果,根据目标对象的待确定对象类别和跟踪结果对目标对象进行定位检测,得到目标对象的定位结果。通过上述实施方式可以使物品遗留和丢失检测具有高检出率和更高的时效性。
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公开(公告)号:CN117065310A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202311161590.1
申请日:2023-09-08
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC分类号: A63B71/06
摘要: 本发明公开了一种动作评测方法、装置、异构AI芯片、设备及存储介质。首先,获取针对受测对象的立定跳远过程进行拍摄得到包括预摆起跳动作对应的起跳视频图像数据和落地动作对应的落地视频图像数据的视频流;其次,基于起跳视频图像数据确定受测对象脚部骨骼点的第一位置数据、腿部姿态数据、脚部骨骼点的离地时刻;接着,根据第一位置数据、腿部姿态数据、脚部骨骼点的离地时刻对预摆起跳动作进行评测,得到第一评测结果;然后,基于落地视频图像数据确定受测对象执行落地动作时四肢姿态数据以及表征直线与地面之间的落地角度;最后,根据第一评测结果、四肢姿态数据以及落地角度对立定跳远生成受测对象的目标评测结果,提高立定跳远的测量精度。
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公开(公告)号:CN114494769A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202210002172.7
申请日:2022-01-04
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06K9/62 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种神经网络分类器的建立方法、装置及图像分类方法、装置,建立方法包括:获取训练图像集,其中,训练图像集中的训练图像包括目标图像和背景图像两种类型;将训练图像集中的训练图像输入至神经网络分类器,获取每一训练图像的特征向量;根据特征向量及其对应训练图像所属类型构建损失函数;基于损失函数对神经网络分类器进行训练,得到训练好的神经网络分类器。该建立方法在建立神经网络分类器时,根据训练图像所属类型构建损失函数,并利用损失函数对神经网络分类器进行训练,可加快神经网络分类器的收敛速度,以获取对含有背景图像的图片集进行快速分类的神经网络分类器。
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公开(公告)号:CN117065310B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202311161590.1
申请日:2023-09-08
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC分类号: A63B71/06
摘要: 本发明公开了一种动作评测方法、装置、异构AI芯片、设备及存储介质。首先,获取针对受测对象的立定跳远过程进行拍摄得到包括预摆起跳动作对应的起跳视频图像数据和落地动作对应的落地视频图像数据的视频流;其次,基于起跳视频图像数据确定受测对象脚部骨骼点的第一位置数据、腿部姿态数据、脚部骨骼点的离地时刻;接着,根据第一位置数据、腿部姿态数据、脚部骨骼点的离地时刻对预摆起跳动作进行评测,得到第一评测结果;然后,基于落地视频图像数据确定受测对象执行落地动作时四肢姿态数据以及表征直线与地面之间的落地角度;最后,根据第一评测结果、四肢姿态数据以及落地角度对立定跳远生成受测对象的目标评测结果,提高立定跳远的测量精度。
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公开(公告)号:CN116359602B
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202310213767.1
申请日:2023-03-07
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC分类号: G01R22/06 , H02J3/00 , G06F18/241 , G06N20/00
摘要: 本发明公开了一种非侵入式电动车充电识别方法、装置、介质和智能电表,其中,方法包括:获取当前用电环境下的负荷数据,并将负荷数据输入至预先训练好的强化学习模型,其中,强化学习模型根据表征电动车充电负荷数据的正样本数据集和表征家用电器负荷数据的负样本数据集训练得到;获取强化学习模型输出的模型预测值;根据模型预测值对当前用电环境进行识别,以判断是否存在电动车充电事件。由此,在不影响用电系统正常运行的情况下,实时监测电动车充电事件,且非侵入式监测使用硬件数量少,安装维护方便,有利于节约监测成本,且降低监测复杂度。
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公开(公告)号:CN117036482A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202311064453.6
申请日:2023-08-22
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种目标对象定位方法、装置、拍摄设备、芯片、设备及介质。首先,获取针对目标场景拍摄得到的背景图像和包括若干帧待检图像的待检测视频文件;接着,利用背景图像与每帧待检图像进行拼接操作,得到每帧待检图像对应的拼接图像;然后,基于拼接图像进行目标检测和对象比对处理,得到目标对象为疑似遗留对象或者疑似丢失对象的待确定对象类别和目标对象在每帧待检图像中检测位置;最后,基于目标对象在每帧待检图像中的检测位置确定目标对象的跟踪结果,根据目标对象的待确定对象类别和跟踪结果对目标对象进行定位检测,得到目标对象的定位结果。通过上述实施方式可以使物品遗留和丢失检测具有高检出率和更高的时效性。
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公开(公告)号:CN117611516B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202311133425.5
申请日:2023-09-04
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC分类号: G06T7/00 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要: 本发明公开了一种图像质量评估、人脸识别、标签生成及确定方法和装置,所述图像质量评估方法包括:获取针对同一目标对象进行拍摄得到的人脸图像集合;其中,所述人脸图像集合中包括若干待评估人脸图像;确定所述待评估人脸图像的视觉特征评估数据和人脸特征评估数据;根据所述待评估人脸图像的视觉特征评估数据和人脸特征评估数据进行人脸图像质量评估,得到所述待评估人脸图像的人脸图像评估数据。由此通过融合视觉特征评估数据和人脸特征评估数据对待评估人脸图像的质量进行准确全面的描述,有效提高对人脸图像本身的质量的评估的效果。
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公开(公告)号:CN116109981B
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202310118207.8
申请日:2023-01-31
申请人: 北京智芯微电子科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种投篮识别方法、篮球识别装置、电子设备及存储介质。投篮识别方法包括:获取篮球赛事的视频数据;标记视频数据中每帧视频帧图像的人体特征;对人体特征检测以确定人体特征中的关键点特征;根据关键点特征以确定存在投篮的目标人体特征及目标人体特征所在的目标视频帧图像;根据目标人体特征和目标视频帧图像之后的视频帧图像确定篮球位置并记录篮球运动轨迹;和根据篮球运动轨迹和球框位置得到投篮结果。如此,采用检测关键点特征的方法,可以降低检测难度,提高检测精度,从而精确自动识别投篮结果。
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