-
公开(公告)号：CN114363720A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111492456.0
申请日：2021-12-08
申请人： 广州海昇计算机科技有限公司
IPC分类号： H04N21/845 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V40/10
摘要： 本发明公开了一种基于计算机视觉的视频切片方法、系统、设备及介质，方法包括：本发明实施例对待切片视频进行解码并输出视频帧图片；对所述视频帧图片进行手部关键点提取处理，确定手部关键点时间序列流；通过滑动窗口对所述手部关键点时间序列流进行手部动作匹配，确定手部行为信息；对所述视频帧图片进行目标检测，确定节点三元组；根据所述手部行为信息对所述节点距离进行位置检测，确定行为三元组；根据所述行为三元组中的动作起止时间戳对所述待切片视频进行剪辑，确定视频切片；能够通过手部与物体的交互行为确定切片的起止时间戳，实现自动化视频切片，提高了视频切片的效率，可广泛应用于视频切片技术领域。
-
公开(公告)号：CN109800662A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811617861.9
申请日：2018-12-28
申请人： 广州海昇计算机科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种教师教课行为识别方法、系统、装置和存储介质，所述方法包括对从教师教课过程视频流中获取到的待识别图像进行运动目标检测，提取出运动目标，生成与所述运动目标相应的运动历史图，计算与所述运动历史图相应的运动特征，将所述运动特征输入到经过训练的卷积神经网络中，接收卷积神经网络输出的教师教课行为分类结果作为识别结果等步骤。本发明通过使用经过训练的卷积神经网络对从待识别图像提取出的运动特征进行分类，可以达到良好的识别效果，具有噪声小、时间复杂度小、识别精度高等优势。通过识别视频中的教师教课行为，可以对教师的教课质量进行客观评价。本发明广泛应用于图像识别技术领域。
-
公开(公告)号：CN109784219A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811623909.7
申请日：2018-12-28
申请人： 广州海昇计算机科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于集中协调学习的人脸识别方法、系统及装置，其中，方法包括以下步骤：获取待识别的人脸图片，并对人脸图片进行人脸检测后，获得第一人脸图像；对第一人脸图像进行对齐处理后，获取预设尺寸的第二人脸图像；将第二人脸图像输入预设的基于集中协调学习的人脸识别模型进行特征提取后，获得第二人脸图像的人脸特征向量；结合人脸特征向量与预设的人脸数据库计算余弦相似度，并根据余弦相似度获取人脸识别结果。本发明采用基于集中协调学习的人脸识别模型对人脸图像进行特征提取，将各特征拉到原点并分别到全部象限中，类间距离更大，提高了人脸的分类效率和识别准确度，可广泛应用于人脸识别技术领域。
-
公开(公告)号：CN118587504A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410762632.5
申请日：2024-06-13
申请人： 广州海昇计算机科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种物理实验的设备状态识别方法、装置、设备及存储介质，获取目标人员在进行物理实验过程中的第一图像数据；将所述第一图像数据输入到训练好的目标检测模型中，通过所述目标检测模型检测得到第一检测结果；所述第一检测结果用于表征所述第一图像数据中各个目标实验设备的类别信息和位置信息的预测结果；通过训练好的分类模型，基于所述第一图像数据和所述第一检测结果，预测得到第一分类结果；所述第一分类结果用于表征各个所述目标实验设备的状态类别。该方法可以高效地实现对物理实验设备的状态识别，有利于降低对学生实验操作进行考核的人工成本，且判定的准确度更高。本申请可广泛应用于计算机视觉技术领域内。
-
公开(公告)号：CN108280842A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711483680.7
申请日：2017-12-29
申请人： 广州海昇计算机科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种克服光照突变的前景分割方法，包括有以下步骤：采用混合高斯背景建模的模型对处理后的视频帧灰度图进行初始化；结合光强突变量对视频帧进行混合高斯背景建模处理，并得到更新的背景模型；然后通过联通域标记、特征提取以及行为判断的结果提取出前景目标。本发明方法在采用传统混合高斯背景建模方法的前提下，在模型中引入光照突变量对图像进行处理，对背景模型实时更新，解决了目标分割对光照和环境突变敏感的问题，也解决了传统混合高斯模型中对长时间静止目标被更新为背景并消失的问题，进一步提高了前景分割的准确率。本发明作为一种克服光照突变的前景分割方法可广泛应用于图像处理领域。
-
公开(公告)号：CN109543662B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201811619663.6
申请日：2018-12-28
申请人： 广州海昇计算机科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于区域提议的目标检测方法、系统、装置和存储介质，所述方法包括将待检测图像输入到目标检测网络中，接收目标检测网络输出的最终边界框，根据所述最终边界框，从所述待检测图像中确定要检测的目标等步骤。本发明提供了一种全新的目标检测网络，目标检测网络包括多个分支，各分支的特征图中均包含相应的局部信息和全局信息，每个分支在上一个分支的处理结果的基础上继续进行特征提取和特征信息学习，因此能够兼顾图像的局部信息和全局信息，能够取得很高的目标检测准确度。本发明广泛应用于图像识别技术领域。
-
公开(公告)号：CN112347856A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011088377.9
申请日：2020-10-13
申请人： 广东电网有限责任公司培训与评价中心 , 广州海昇计算机科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于教室场景的无感知考勤系统及方法，其中系统包括：双目摄像头，用于采集教室的全景图像和第一特写图像；第一云台摄像头，用于采集教室的第二特写图像；第二云台摄像头，用于采集教室的第三特写图像；GPU服务器，用于控制所有摄像头的运动状态，以使摄像头采集并上传多个预置区域的特写图像，以及根据采集到的图像和数据库进行人脸识别，根据识别结果获取并保存考勤信息；三台摄像头从三个不同的角度方向获取同一个预置区域的特写图像。本发明采用三台网络摄像机对教室的同一位置从三个角度抓拍图片，能大大提升拍摄到人脸正脸的概率，极大提高人脸识别的准确率，可广泛应用于无感知考勤技术领域。
-
公开(公告)号：CN110728316A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910943862.0
申请日：2019-09-30
申请人： 广州海昇计算机科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种课堂行为检测方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括：获取待处理的图像集，采用预设算法预处理图像集，以获取预设比例的正/负样本图像；对获得的正/负样本图像进行特征提取，以生成正/负样本特征图；对获得的正/负样本特征图进行分类处理后，生成正/负样本预测框；结合损失函数和预设真实框集对正/负样本预测框进行匹配，并在匹配成功后，输出检测结果。实现了对课堂行为的准确识别，提升了目标行为的检测精度以及时效性，降低了对硬件设置的依赖，结果简单，易于制作训练集，有利于基于深度学习的目标检测算法在教学领域的进一步推广应用。可广泛的应用于计算机视觉处理技术领域。
-
公开(公告)号：CN110688970A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910943859.9
申请日：2019-09-30
申请人： 广州海昇计算机科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种作弊行为检测并预警的方法及系统，其中方法包括：获取监控启动指令，根据监控启动指令提取监控视频信息中的图片信息；结合图片信息和预设的卷积神经网络获取多个先验框作为预选框；结合预设的作弊行为图集和损失函数对预选框进行匹配，在匹配成功时，发出预警信息。通过实时自动监测考场考生异常行为，一旦监测到考生的异常行为属于作弊行为，立刻实时发出预警信息，实现了对考生作弊行为的准确识别，节省了大量的人力，同时大大的提高了对考生作弊行为监测的工作效率。本发明一种作弊行为检测并预警的方法及系统可广泛的应用于图像处理技术领域。
-
公开(公告)号：CN109741333A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811652762.4
申请日：2018-12-28
申请人： 广州海昇计算机科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种改进的目标检测方法、系统及装置，其中方法包括以下步骤：获取待检测的原图片，并按照第一预设方式对原图片进行划分后，获得n张区域图片；依次对各区域图片进行分层提取后，获得n组第一局部图片；将第一局部图片的尺寸放大至原图片的尺寸后，获得n组第二局部图片；采用预设的检测模型对第二局部图片进行目标检测后，根据检测结果分别从各组第二局部图片中获取一张第二局部图片；将n张第二局部图片按照第二预设方式融合成一张检测图片，并将检测图片的尺寸缩小至原图片的尺寸后，输出检测图片。本发明有效地减少了目标检测算法对小目标漏检和错检的概率，极大地提高了检测的精确度，可广泛应用于检测技术领域。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
44 条记录 (耗时 0.038 秒)
