公开(公告)号：CN118261834A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202211676736.1

申请日：2022-12-26

申请人： 清华大学 ,  同方威视技术股份有限公司

发明人： 陈志强 ,  张丽 ,  陈祥凤 ,  孙运达 ,  傅罡 ,  韩涛涛 ,  刘韵涛 ,  王强 ,  李强

IPC分类号： G06T5/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T7/80

摘要： 本发明涉及尺度自适应方法和装置、以及图像识别方法和装置。尺度自适应方法包括：采集数据获取步骤，获取已知设备和目标设备对预定对象的采集数据；搜索空间确定步骤，根据采集数据获取尺度缩放因子的搜索空间；校正图像集获取步骤，利用各尺度缩放因子对目标设备采集的验证图像集进行校正而获取多个校正图像集；智能识别步骤，对验证图像集与校正图像集进行识别，获取识别结果；评估步骤，利用识别结果获取针对该校正图像集的评估指标；迭代次数步骤，判断搜索尺度缩放因子的迭代次数是否大于预定次数，当迭代次数不大于预定次数时基于评估指标重新构建搜索空间；尺度缩放因子确定步骤，当迭代次数大于预定次数时根据评估指标确定尺度缩放因子。

公开(公告)号：CN118247721A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202211665011.2

申请日：2022-12-22

申请人： 清华大学 ,  同方威视技术股份有限公司

发明人： 陈志强 ,  张丽 ,  刘韵涛 ,  孙运达 ,  傅罡 ,  韩涛涛 ,  陈祥凤 ,  李强 ,  王强

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/75

摘要： 本申请实施例公开了一种目标图像检测方法、装置、设备、介质及程序产品。其中，方法包括：获取误报图像和/或漏检图像；将误报图像和/或漏检图像输入至训练好的目标图像检测模型中，通过目标图像检测模型对误报图像和/或漏检图像进行特征提取，得到误报图像特征和/或漏检图像特征；分别将误报图像特征和/或漏检图像特征存储至误报特征库和/或漏检特征库，以用于根据误报图像特征和/或漏检图像特征进行目标图像检测。本申请实施例能够降低目标图像检测的优化成本、提升目标图像检测的准确度。

公开(公告)号：CN118261221A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202211676553.X

申请日：2022-12-26

申请人： 同方威视技术股份有限公司 ,  清华大学

发明人： 陈志强 ,  张丽 ,  韩涛涛 ,  孙运达 ,  傅罡 ,  陈祥凤 ,  刘韵涛 ,  李强 ,  王强

IPC分类号： G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764

摘要： 本发明涉及目标检测中的神经网络模型训练方法及图像识别方法。本发明的神经网络模型训练方法包括：训练数据获取步骤，获取包含样本图像的训练数据；图像特征获取步骤，利用特征提取器获取所述样本图像上预测框的特征表示；有标注样本图像训练步骤，包括第一分类训练步骤、第二分类训练步骤以及回归训练步骤；实例级域分类训练步骤，利用实例级域分类器对所述样本图像的预测框进行分类，获取域分类结果；损失函数计算步骤，根据对有标注样本图像训练的训练结果、实例级域分类训练的训练结果以及预先设定的样本图像的权重，计算所述神经网络模型的损失函数；以及模型优化步骤，基于所述损失函数来优化所述神经网络模型。