一种人脸图像预处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112084936B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202010934923.X

    申请日:2020-09-08

    摘要: 本发明公开了一种人脸图像预处理方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:确定当前需要进行预处理的人脸图像为目标图像;将所述目标图像输入至强化学习模型中,得到该强化学习模型输出的与各图像增强方法对应的图像增强参数;其中,所述强化学习模型为预先利用训练集训练得到的,所述训练集包括多个抓拍人脸图像及对应标准人脸图像;利用相应的图像增强方法,按照所述强化学习模型输出的与所述目标图像对应的各图像增强参数,对所述目标图像进行图像增强处理。可见,本申请利用强化学习解决人脸识别系统在使用过程中因光线和环境问题造成输入的人脸图像亮度、对比度及色彩失衡等问题,从而实现人脸图像质量的有效提高。

    一种颜色识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112489142B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202011374500.3

    申请日:2020-11-30

    IPC分类号: G06T7/90 G06T7/11 G06V10/764

    摘要: 本申请公开了一种颜色识别方法、装置、设备及存储介质,包括:利用图像分割模型对原始图像进行分割,得到各分割区域图像;基于预设规则对分割区域图像进行分块得到各个子图像块,并根据子图像块中预设位置的像素点的颜色值,确定子图像块的主颜色类别;根据子图像块的主颜色类别对子图像块进行分类,并分别从每类子图像块中筛选出若干子图像块,得到每类子图像块对应的第一图像块;基于第一图像块确定用于反映第一图像块的主颜色类别的第二图像块,并根据第二图像块确定分割区域图像的颜色类别序列。本申请基于自适应分块策略确定分割区域图像的包含主颜色类别的颜色类别序列,提高了颜色识别的准确度和完整度。

    一种目标检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN111597945B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202010392132.9

    申请日:2020-05-11

    摘要: 本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备及介质,包括:获取训练样本图像;利用所述训练样本图像对预先搭建的目标检测模型进行训练,得到训练后模型;其中,所述目标检测模型包括特征增强网络;所述特征增强网络用于在训练过程中对所述训练样本图像中的小目标区域图像进行特征增强;当获取到待检测图像,利用所述训练后模型输出对应的检测结果。这样,在训练过程中,针对小目标区域图像进行特征增强,得到训练后模型,然后利用这样的训练后模型进行目标检测,能够提升小目标检测的检出率和准确率。

    一种人脸特征比对方法、系统、设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN112036370B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202011002864.9

    申请日:2020-09-22

    IPC分类号: G06V40/16

    摘要: 本申请公开了一种人脸特征比对方法、系统、设备及计算机介质,应用于图形处理器,包括:获取待比对的人脸特征集;获取保存已知人脸特征的人脸特征库;批量计算人脸特征集中每个待比对人脸特征与每个已知人脸特征的相似度值,得到相似度值集;对相似度值集进行选取,得到目标相似度值;传输目标相似度值至图形处理器连接的CPU。本申请中,由图形处理器来对人脸特征进行比对,由于图形处理器的计算能力强,所以可以提高人脸特征比对的效率,且由图形处理器选取目标相似度值,并只将目标相似度值传输至CPU,减少了图形处理器传输至CPU的数据量,可以提高人脸特征比对结果由图形处理器传输至CPU的传输效率。

    一种人脸识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112149605B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202011064658.0

    申请日:2020-09-30

    摘要: 本发明公开了一种人脸识别方法,包括:获取人脸识别模型的训练图像;确定与不同维度的特征图像对应的掩模矩阵,该掩模矩阵用于对人脸识别模型在训练中生成的特征图像进行部分信息弱化处理;利用训练图像及掩模矩阵对人脸识别模型进行训练,以通过训练后的人脸识别模型进行人脸识别。可见,本申请对人脸识别模型进行训练时,需要通过掩模矩阵来对特征图像进行处理,通过该方式,可以利用掩模矩阵弱化特征图像中部分区域的信息,使得人脸识别模型在训练时,加重对该部分区域的学习,提高人脸识别模型在不同场景下人脸识别的准确率,提高人脸识别模型的鲁棒性;本发明还公开了一种人脸识别装置、设备及存储介质,同样能实现上述技术效果。

    一种行人重识别方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112541448B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202011505063.4

    申请日:2020-12-18

    摘要: 本申请公开了一种行人重识别方法,包括:获取输入图像集合;利用输入图像集合对具有峰值检测器的初始多粒度网络模型进行特征训练,得到具有峰值检测器的多粒度网络模型;将待检测图像输入具有峰值检测器的多粒度网络模型,得到特征提取结果;将特征提取结果与含有目标行人的图片库中提取的特征向量集合进行匹配,识别目标行人。该方法利用具有峰值检测器的多粒度网络模型,可以准确提取行人特征并进行特征学习,避免了相关技术中仅利用多粒度网络模型任意切分人体引入背景信息造成特征学习混乱的缺点,能够改善模型性能,提高目标行人识别准确率。本申请同时还提供了一种行人重识别装置、一种电子设备和存储介质,具有上述有益效果。

    一种目标追踪方法、装置及相关设备

    公开(公告)号:CN112150508B

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202011052491.6

    申请日:2020-09-29

    IPC分类号: G06T7/246

    摘要: 本申请公开了一种目标追踪方法,包括分别对第一图像帧和第二图像帧进行目标检测,获得第一检测序列和第二检测序列;分别对第一图像帧和第二图像帧进行特征提取,获得第一特征图和第二特征图;其中,特征图包括对应图像帧的全局特征和局部特征;将第一检测序列的中心坐标映射于第一特征图,获得第一特征向量,将第二检测序列的中心坐标映射于第二特征图,获得第二特征向量;对第一特征向量和第二特征向量进行特征匹配,获得匹配结果;根据匹配结果确定第二检测序列中与第一检测序列相匹配的目标;该目标追踪方法可以实现更为准确的目标追踪。本申请还公开了一种目标追踪装置、系统以及计算机可读存储介质,均具有上述有益效果。

    一种图像识别方法、装置、电子设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN112381169B

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202011320831.9

    申请日:2020-11-23

    摘要: 本申请公开了一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,该方法包括:获取初始分类层、初始图像识别模型和训练集;从训练集中提取第一标签对应的第一训练数据,并确定第一标签在初始分类层中对应的第一类中心向量;利用第一类中心向量生成训练分类层,并利用第一训练数据在显存中训练训练分类层和初始图像识别模型,得到第一分类层;利用第一分类层更新初始分类层,并更新第一标签,直至初始图像识别模型训练完毕,得到图像识别模型;获取待识别图像,并将待识别图像输入图像识别模型,得到识别结果;该方法允许在训练时采用较大的分类层,得到识别准确率更高的识别模型,同时可以降低对GPU设备的要求。

    一种睡岗检测方法、装置及相关设备

    公开(公告)号:CN112926541B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202110382540.0

    申请日:2021-04-09

    摘要: 本申请公开了一种睡岗检测方法,包括对图像序列中的各图像帧进行目标检测,获得目标人体中各目标骨骼点的位置信息;根据所述位置信息判断所述图像帧中的目标骨骼点与历史图像帧中的匹配目标骨骼点是否存在于同一预设范围;若是,则将所述目标骨骼点标记为睡眠状态,并根据处于所述睡眠状态的目标骨骼点的数量计算获得所述图像帧的睡眠概率;根据各所述图像帧的睡眠概率计算获得所述目标人体的实际睡眠概率;当所述实际睡眠概率超出预设阈值时,判定所述目标人体处于睡眠状态;该睡岗检测方法可以更为有效的提高睡岗检测结果的准确性。本申请还公开了一种睡岗检测装置、系统以及计算机可读存储介质,均具有上述有益效果。

    一种车道线检测方法、装置、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN112990087B

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202110377703.6

    申请日:2021-04-08

    IPC分类号: G06V20/58 G06V10/26 G08G1/01

    摘要: 本发明公开了一种车道线检测方法,包括:对交通场景图像中车道区域的边缘线进行拟合得到各拟合直线;计算各拟合直线之间各交点的坐标值,并进行均值计算;从计算得到的目标坐标值所在点,根据近大远小原理向交通场景图像的预置范围内进行射线扫描,得到各扫描线段;分别计算各扫描线段中道路像素点占相应扫描线段总像素点的比例值,根据各比例值从各扫描线段中确定各初始道路边缘线;利用道路元素检测模型提取车道区域的各车辆元素;当各车辆元素占交通场景图像总元素的比例值超出预设值时,利用各车辆元素所在位置对相应初始道路边缘线进行修正。本发明提高了车道线检测的准确性。本发明还公开了一种装置、设备及存储介质,具有相应技术效果。