公开(公告)号：WO2023282847A1

公开(公告)日：2023-01-12

申请号：PCT/SG2022/050344

申请日：2022-05-24

Applicant: LEMON INC.

Inventor： JIN, Xiaojie ,  CHEN, Yi-Wen ,  SHEN, Xiaohui

IPC: G06F18/213 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06F18/214 ,  G06N3/02 ,  G06V10/44 ,  G06V10/454 ,  G06V10/462 ,  G06V10/806 ,  G06V10/95 ,  G06V20/41 ,  G06V20/46 ,  G06V2201/07

Abstract: The present disclosure describes techniques of detecting objects in a video. The techniques comprises extracting features from each frame of the video; generating a first attentive feature by applying a first attention model on at least some of features extracted from any particular frame among the plurality of frames, wherein the first attention model identifies correlations between a plurality of locations in the particular frame by computing relationships between any two locations among the plurality of locations; generating a second attentive feature by applying a second attention model on at least one pair of features at different levels selected from the features extracted from the particular frame, wherein the second attention model identifies a correlation between at least one pair of locations corresponding to the at least one pair of features; and generating a representation of an object included in the particular frame.

公开(公告)号：WO2023273075A1

公开(公告)日：2023-01-05

申请号：PCT/CN2021/127654

申请日：2021-10-29

Applicant: 深圳市商汤科技有限公司

Inventor： 梁博 ,  熊梓云 ,  陈伟 ,  罗玮杰 ,  刘雁萍

IPC: G06V40/20 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/30196 ,  G06T7/62 ,  G06V2201/07 ,  G06V40/23

Abstract: 本申请提供了一种行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：通过对预先抽取的关键帧图像进行人体检测，确定关键帧图像中的至少一个人体图像以及对应每个人体图像的人体检测框以及与预设重点监测区域的重叠面积；选取重叠面积与人体检测框面积或者重点监测区域面积的面积比大于或等于预设比例的人体检测框为目标人体检测框；对每个目标人体检测框的目标截取图像进行动作识别，得到检测结果；响应于检测结果指示存在至少一个目标截取图像包括预设目标动作，确定所述关键帧图像包括与所述预设目标动作对应的目标行为。这样，通过检测目标动作判断重点监测区域中是否存在异常行动，提高针对重点监测区域的检测效率。

公开(公告)号：WO2023273041A1

公开(公告)日：2023-01-05

申请号：PCT/CN2021/126163

申请日：2021-10-25

Applicant: 阿波罗智联（北京）科技有限公司

Inventor： 夏春龙

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V20/52 ,  G06V20/58 ,  G06V2201/07 ,  H04W4/40

Abstract: 本公开公开了一种车路协同中目标检测方法、装置和路侧设备，涉及智能交通领域，尤其涉及图像检测技术领域。具体实现方案为：对图像进行目标检测，得到所述图像中的候选目标区域、候选目标区域的置信度以及候选目标区域的被遮挡度；基于候选目标区域间的交并比以及候选目标区域的被遮挡度，更新候选目标区域的置信度；根据更新后的置信度，从候选目标区域中检测所述图像中的目标。应用本公开实施例提供的方案进行目标检测时，提高了目标检测的准确率。

公开(公告)号：WO2021258282A1

公开(公告)日：2021-12-30

申请号：PCT/CN2020/097701

申请日：2020-06-23

Applicant: 深圳市大疆创新科技有限公司

Inventor： 曾志豪 ,  夏斌强 ,  曹子晟

IPC: G01J5/00 ,  G06K9/46 ,  G06V20/10 ,  G06V2201/07

Abstract: 一种目标检测设备、目标检测方法、成像装置、可移动平台和计算机可读存储介质。目标检测方法包括：获取温度分布图；根据目标的温度范围确定所述温度分布图中的目标疑似区域；根据所述目标疑似区域生成目标检测结果。

公开(公告)号：WO2021254205A1

公开(公告)日：2021-12-23

申请号：PCT/CN2021/098734

申请日：2021-06-07

Applicant: 苏宁易购集团股份有限公司

Inventor： 冀怀远 ,  汪明明 ,  唐诗尧 ,  刘澍

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/6232 ,  G06K9/6256 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084 ,  G06T5/002 ,  G06T7/136 ,  G06T7/187 ,  G06T7/194 ,  G06V10/25 ,  G06V2201/07

Abstract: 一种目标检测方法及装置，属于图像检测与识别技术领域，方法包括：获取待检测图像中的至少一个目标对象对应的目标掩膜（101）；使用目标掩膜对待检测图像进行掩膜，获得去除背景的掩膜图像（102）；将掩膜图像输入至预先训练好的目标检测模型中进行检测，获得每一目标对象的检测结果，其中，每一检测结果包括多个候选框的位置、类别以及置信度（103）；对每一检测结果中置信度高于置信度阈值的多个候选框进行去噪处理，获得每一目标对象的最终检测结果（104）。该方法能够解决现有的相应监控场景下目标检测算法对环境依赖性问题以及复杂场景的误检问题。

公开(公告)号：WO2022237383A1

公开(公告)日：2022-11-17

申请号：PCT/CN2022/084747

申请日：2022-04-01

Applicant: INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION ,  IBM (CHINA) CO., LIMITED

Inventor： WU, Bo ,  GAN, Chuang ,  WANG, Dakuo ,  QIAN, Kaizhi

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06F3/011 ,  G06F3/017 ,  G06K9/6239 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20076 ,  G06T2207/20084 ,  G06T2207/30196 ,  G06T7/246 ,  G06V20/46 ,  G06V2201/07 ,  G06V40/23

Abstract: A bi-directional spatial-temporal transformer neural network (BDSTT) is trained to predict original coordinates of a skeletal joint in a specific frame through relative relationships of the skeletal joint to other joints and to the state of the skeletal joint in other frames. A plurality of frames comprising coordinates of the skeletal joint and coordinates of other joints are obtained. A spatially masked frame is produced by masking the original coordinates of the skeletal joint. The specific frame, the spatially masked frame, and at least one more frame are provided to a coordinate prediction head of the BDSTT. A prediction of coordinates for the skeletal joint is obtained from the coordinate prediction head. Parameters of the BDSTT are adjusted until a mean-squared error, between the prediction of coordinates for the skeletal joint and the original coordinates of the skeletal joint, converges.

公开(公告)号：WO2021260432A1

公开(公告)日：2021-12-30

申请号：PCT/IB2021/000433

申请日：2021-06-24

Applicant: HUMANISING AUTONOMY LIMITED

Inventor： BOSE, Raunaq ,  NOOTEBOOM, Leslie Cees ,  PINDEUS, Maya Audrey Lara

IPC: G06K9/00 ,  B60W30/095 ,  B60W60/00 ,  G08G1/16 ,  G06K9/62 ,  B60W2040/0863 ,  B60W2540/26 ,  B60W2540/30 ,  B60W40/09 ,  B60W50/14 ,  G06K9/6292 ,  G06N20/00 ,  G06V20/46 ,  G06V20/52 ,  G06V20/58 ,  G06V2201/07 ,  G06V2201/08 ,  G06V40/20 ,  G08G1/0175 ,  G08G1/166

Abstract: The systems and methods disclosed herein provide a risk prediction system that uses trained machine learning models to make predictions that a VRU will take a particular action. The system first receives, in a video stream, an image depicting a VRU operating a micro-mobility vehicle and extract the depictions from the image. The extraction process may be determined by bounding box classifiers trained to identify various VRUs and micro-mobility vehicles. The system feeds the extracted depictions to machine learning models and receives, as an output, risk profiles for the VRU and the micro-mobility vehicle. The risk profile may include data associated with the VRU/micro-mobility vehicle determined based on classifications of the VRU and the micro-mobility vehicles. The system may then generate a prediction that the VRU operating the micro-mobility vehicle will take a particular action based on the risk profile.

公开(公告)号：WO2021249351A1

公开(公告)日：2021-12-16

申请号：PCT/CN2021/098681

申请日：2021-06-07

Applicant: 苏宁易购集团股份有限公司

Inventor： 荆伟 ,  唐诗尧 ,  汪明明 ,  冀怀远

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08 ,  G06T2207/10024 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/20081 ,  G06T5/002 ,  G06T7/0002 ,  G06T7/136 ,  G06V2201/07 ,  G06V40/10

Abstract: 本发明公开了一种基于RGBD图像的目标检测方法、装置及计算机设备，属于深度学习和目标检测技术领域。所述方法包括：获取RGB图像与对应深度图像；对所述RGB图像、所述深度图像分别进行数据预处理，所述数据预处理至少包括自适应归一化操作；将数据预处理后的RGB图像与深度图像对齐合并成RGBD图像；将所述RGBD图像输入预设深度学习模型，获得至少包括待测目标和待测目标组件的初步候选框；对所述初步候选框进行阈值过滤、NMS过滤和深度信息过滤，获得输出框；根据所述输出框确定所述待测目标组件与所述待测目标的目标关联关系，根据所述目标关联关系获得目标检测结果。本发明减少了误检、漏检现象，能够准确高效地获取目标检测结果。

公开(公告)号：WO2021249050A1

公开(公告)日：2021-12-16

申请号：PCT/CN2021/090123

申请日：2021-04-27

Applicant: 伯克利南京医学研究有限责任公司

Inventor： 畅航 ,  毛建华 ,  安托万•M•斯内德 ,  杭渤

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/215 ,  G06K9/6218 ,  G06K9/629 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/30241 ,  G06T7/0012 ,  G06V2201/07 ,  G06V40/20

Abstract: 一种多参数融合的行为学定量分析系统及方法。该系统包括：视频追踪模块，用于获取动物的视频信息，并根据视频信息追踪动物的活动轨迹；行为学特征提取模块，用于从动物的活动轨迹中提取一组行为学特征；以及行为学定量分析模块，用于挖掘基于多参数融合的行为学亚型以及分析行为学亚型与行为学特征、环境和生物医学指标之间的关联。基于在无需人为界定阈值的情况下，利用多个行为学特征，建立行为学亚型，可以分析行为学亚型与行为学特征、环境和生物医学指标之间的关联，为基于动物模型的行为学研究及其背后的生物医学机理关联研究提供准确且有效的依据。

公开(公告)号：WO2022267331A1

公开(公告)日：2022-12-29

申请号：PCT/CN2021/133020

申请日：2021-11-25

Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司

Inventor： 常飞 ,  程斌 ,  徐恒威 ,  王雪东

IPC: G01S17/931 ,  G01S17/86 ,  G06K9/00 ,  G06V20/40 ,  G06V20/58 ,  G06V2201/07

Abstract: 一种轨道车辆的障碍物检测方法及系统，通过获取设置于轨道车辆上的障碍物检测装置（102）检测得到的检测数据（S601）；针对每一障碍物检测装置（102）检测得到的检测数据进行处理，确认指示存在障碍物的障碍物信息（S602），若得到同类型的障碍物信息，对检测到同类型障碍物的障碍物检测装置（102）进行差异值验证（S605）；并将差异值验证结果发送至列车控制和管理中心，使列车控制和管理中心基于差异值验证结果执行相应处理。对各个障碍物检测装置（102）检测到的检测数据进行统一处理，并针对检测到同类型障碍物的障碍物检测装置（102）对应的障碍物信息进行相互验证，实现精确且快速检测障碍物，以及对异常障碍物检测装置（102）进行提示的目的。