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公开(公告)号：CN111046832A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911343549.X
申请日：2019-12-24
Applicant: 广州地铁设计研究院股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于图像识别的逆行判断方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：实时获取扶梯区域的视频数据；检测所述视频数据中的头部区域，对所述头部区域进行目标跟踪得到头部运动方向；确认所述头部区域的数量是否大于预设门限值；若所述头部区域的数量大于预设门限值，根据所述头部区域的不同运动方向的数量与所述头部区域的数量的比例关系确认逆行状态；若所述头部区域的数量小于或等于预设门限值，则对所述视频数据进行扶梯流光跟踪获取扶梯的运动方向，并根据所述扶梯的运动方向和头部运动方向确认逆行状态。基于头部区域的目标检测的结果精确，并且根据乘客数量选择不同的逆行参考能够实现精确的逆行检测和告警。
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公开(公告)号：CN111046832B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201911343549.X
申请日：2019-12-24
Applicant: 广州地铁设计研究院股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06Q50/26 , G06T7/269
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于图像识别的逆行判断方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：实时获取扶梯区域的视频数据；检测所述视频数据中的头部区域，对所述头部区域进行目标跟踪得到头部运动方向；确认所述头部区域的数量是否大于预设门限值；若所述头部区域的数量大于预设门限值，根据所述头部区域的不同运动方向的数量与所述头部区域的数量的比例关系确认逆行状态；若所述头部区域的数量小于或等于预设门限值，则对所述视频数据进行扶梯流光跟踪获取扶梯的运动方向，并根据所述扶梯的运动方向和头部运动方向确认逆行状态。基于头部区域的目标检测的结果精确，并且根据乘客数量选择不同的逆行参考能够实现精确的逆行检测和告警。
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公开(公告)号：CN110991568B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010133440.X
申请日：2020-03-02
Applicant: 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种目标识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括将通道特征重激活模块和细微特征自增强模块嵌入神经网络结构中生成第一网络模型；将梯度增强交叉熵损失函数连接所述第一网络模型生成第二网络模型；基于小批量随机梯度下降算法对所述第二网络模型进行训练；将训练完毕的第二网络模型进行修改得到推理网络模型；将图像输入所述推理网络模型得到目标识别结果。本方案能够学习识别出更多细微特征，提高了目标识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110534090A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910757996.3
申请日：2019-08-16
Applicant: 广州新科佳都科技有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种复杂环境下的语音识别方法、装置、设备及存储介质。通过接收智能语音客服交互过程中同步采集的视频数据和音频数据；识别所述视频数据中的第一时间参数和音频数据中的第二时间参数；所述第一时间参数用于表征所述视频数据中嘴唇动作的持续状态，所述第二时间参数用于表征所述音频数据不同频谱声音的持续状态；根据所述第一时间参数和第二时间参数的关联度匹配出所述嘴唇动作对应的频谱声音；对匹配出的频谱声音进行语音识别。通过对视频内容和声音频谱的匹配，提高了声音识别前的过滤准确度，实现了嘈杂环境下的准确语音识别。
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公开(公告)号：CN110135318A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910381855.6
申请日：2019-05-08
Applicant: 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC: G06K9/00 , G06N3/04 , G06F16/583 , G06F16/51
Abstract: 本申请实施例公开了一种过车记录的确定方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标车辆的车身图像；根据所述车身图像确定所述目标车辆的特征信息，所述特征信息包括CNN特征，所述CNN特征为所述目标车辆的目标区域在预设卷积神经网络模型中的特征，所述预设卷积神经网络包括至少十层卷积层以及至少三层池化层；基于所述特征信息，在过车记录图库中查找包含所述目标车辆的图片，以得到所述目标车辆的过车记录。本申请实施例提供的技术方案，可以准确地识别出目标车辆，提高所确定的过车记录的精度，降低车辆误识别或漏识别的情况发生的概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117909357A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311870301.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 广州新科佳都科技有限公司 , 佳都科技集团股份有限公司 , 广州华佳软件有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司 , 广州佳都城轨智慧运维服务有限公司
IPC: G06F16/245 , G06F16/25
Abstract: 本申请提供一种数据筛选方法、装置、服务器及存储介质，涉及数据管理技术领域，解决了相关技术中难以高效地完成目标数据的提取的问题，本方案通过将实体设备的设备数据转换为规则引擎可读的数据记录信息，并为用户提供相应的配置界面，以使得用户可通过文字描述的方式表达所需要配置的规则，进而服务器将相应的文字描述转换为用户所指定的规则引擎所能识别的过滤规则，从而调用对应的规则引擎对目标筛选对象所对应的目标数据源进行筛选，以完成目标数据的提取，对于用户来说，其输入相应的规则描述语句后服务器即可快速地完成规则的配置，有效地降低了用户的学习成本，有助于更高效地提取目标数据。
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公开(公告)号：CN117252577A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311149958.2
申请日：2023-09-06
Applicant: 广州地铁集团有限公司 , 广州地铁建设管理有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车站站台门智能运维系统，通过传感器单元采集各个站台门设备的状态数据后，由数据采集单元对状态数据进行汇总生成状态数据集合后再传输到智能运维单元中，使得智能运维单元能够根据状态数据集合进行站台门设备的状态监测、异常检测以及健康评估，并根据状态监测结果、异常检测结果以及健康评估结果，确定出相对应的运维方案并进行预警。本发明能够根据站台门设备的状态给出相应的运维方案，使得运维人员能够及时对站台门设备进行检修，避免在站台门设备出现故障后再进行维护，在提高了站台门设备的运维效率的同时，也提高了站台门设备的可靠性。其次本发明无需运维人员定期对站台门设备进行维修，降低了运维成本。
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公开(公告)号：CN114445067A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111554761.8
申请日：2021-12-17
Applicant: 广州新科佳都科技有限公司 , 广州华佳软件有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司 , 广州佳都城轨智慧运维服务有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于二维码的人脸识别的进出闸支付方法及系统。本申请实施例提供的技术方案，通过获取过闸凭证和进出闸信息，得到过闸交易信息，所述过闸凭证包括人脸标识或二维码标识，所述进出闸信息包括进闸信息和出闸信息，其中进闸信息包括进闸点信息和进闸时间，出闸信息包括出闸点信息和出闸时间；将过闸交易信息转为二维码交易信息；根据二维码交易信息生成对应的支付费用信息；将生成对应的支付费用信息发送给第三方支付平台，以进行对应账户的扣费。本申请实施例提供的技术方案，能够解决新增其他过闸支付方式导致的改造成本大的问题，降低新增其他过闸支付方式的改造成本，提高支付便捷性。
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公开(公告)号：CN111553228B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010318852.0
申请日：2020-04-21
Applicant: 佳都科技集团股份有限公司 , 广州佳都科技软件开发有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种人包关系检测方法、装置、设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案通过神经网络结构对待分析图像中的人和包进行识别，并得到人和包的位置，同时获取人关联嵌入向量和包关联嵌入向量，计算出关联嵌入关系成本以及先验成本，并基于关联嵌入关系成本和先验成本构建人包关系对应成本矩阵，对人包关系对应成本矩阵求解后即可得到识别出的人和包的对应关系，提高在拥挤场景下人包对应的效率与准确度。
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公开(公告)号：CN111667050A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010319378.3
申请日：2020-04-21
Applicant: 佳都新太科技股份有限公司 , 广州佳都科技软件开发有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种度量学习方法、装置、设备及存储介质，涉及度量学习技术领域，其包括：获取训练数据集，训练数据集中每个样本对应一个用于标识所属类别的标签；根据训练数据集中各样本所属类别构建至少一个第一样本集合，第一样本集合对应第一数量的类别且第一样本集合中每个类别具有等量的第一样本；根据第一样本集合中各第一样本对应的第一特征向量计算神经网络模型的损失函数，并基于每个第一样本集合对神经网络模型进行迭代训练，直到损失函数满足第一稳定条件，第一特征向量通过神经网络模型得到。采用上述方案可以解决现有技术中三元组损失函数构建过程中选择样本过于随机使得深度神经网络模型处理速度慢、准确度低的技术问题。
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