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[发明专利]基于图卷积网络的视频描述生成系统-CN202010233049.7有效
发明人：张玥杰;肖鑫龙 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-03-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于跨媒体生成技术领域，具体为基于图卷积网络的视频描述生成系统。本发明的视频描述生成系统包括：视频特征提取网络、图卷积网络、视觉注意力网络、句子描述生成网络；视频特征提取网络对视频进行采样处理，获取视频特征，输出至图卷积网络；图卷积网络对视频特征根据语义关系进行重构，并输入至句子描述生成循环神经网络；句子描述生成网络根据视频重构的特征进行句子生成。本发明采用图卷积对视频中帧级序列和目标级序列特征进行重构，在生成描述语句时充分利用视频内的时序信息和语义信息，使得生成更为精确。这对于视频分析和多模态信息研究具有重要意义，能够提高模型对视频视觉信息的理解能力，具有广泛应用价值。
基于图卷网络视频描述生成系统

[发明专利]一种同行人员的识别方法及装置-CN202010284698.X有效
发明人：朱强;翁仁亮 -专利权人：北京爱笔科技有限公司
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供了同行人员的识别方法及装置，其中，方法包括：获得待处理场景区域中每个人员的世界坐标运行轨迹；确定每个人员的世界坐标运行轨迹中满足预设条件的人员为同行人员；预设条件包括：在预设时长内被检测到世界坐标位置属于相同划分区域的次数大于预设次数；划分区域是通过对待处理场景区域在世界坐标系下的坐标图进行划分得到；其中，划分区域中每个划分区域的范围均小于预设范围。本申请可以快速准确地确定出待处理场景下的同行人员。
一种同行人员识别方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的视频数据时序信息提取方法及装置-CN202010313780.0有效
发明人：赵清杰;邹远炳;张长春;李珊珊 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的视频数据时序信息提取方法及装置。首先提取出视频序列的光流特征和像素梯度特征，得到对应的光流特征图序列和像素梯度特征图序列。然后利用图像卷积对光流特征图序列和像素梯度特征图序列进行融合。最后利用三维卷积网络对融合特征图序列进行特征提取，得到视频时序信息。装置包括视频帧获得模块、图像尺寸预处理单元和图像颜色通道预处理模块。视频帧获得模块将视频转换为相同格式图像序列。图像序列送入图像尺寸预处理模块，将图像序列尺寸设置为相同固定尺寸。图像序列输入至图像颜色通道预处理模块，进行RGB颜色通道处理，将颜色三通道压缩成单通道。本发明有效提高了提取视频图像目标时序信息的准确度和效率。
一种基于深度学习视频数据时序信息提取方法装置

[发明专利]基于深度学习的重获取视频检测方法、系统、设备及介质-CN202011532832.X有效
发明人：边山;王丛笑;顾天己;王春桃 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的重获取视频检测方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取原始视频数据集和重获取视频数据集，所述重获取视频数据集通过拍摄设备对成像设备显示的原始视频数据进行采集获取；根据原始视频数据集和重获取视频数据集，获取训练数据集；对训练数据集中的训练视频数据进行预处理；以残差网络作为重获取视频检测模型，利用预处理后的训练视频数据对重获取视频检测模型进行训练，得到训练好的重获取视频检测模型；利用训练好的重获取视频检测模型对待测视频进行检测，判定是否为重获取视频。本发明能够实现重获取视频的检测，借鉴图像领域的研究方法和手段，一改传统的依靠手动提取特征的检测方法。
基于深度学习获取视频检测方法系统设备介质

[发明专利]一种基于语义分割的家禽姿态监测方法和系统-CN202110095536.6有效
发明人：张铁民;方成;杨继康;郑海坤 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割的家禽姿态监测方法和系统，该方法包括以下步骤：获取畜禽养殖场中的家禽图片，对家禽图片进行预处理，对预处理后的家禽图片中的背景和不同部位使用不同颜色进行标注，将标注后的家禽图片分为训练集和测试集；将测试集输入语义分割网络，语义分割网络输出不同颜色的区域点群；区域点群包括背景区域点群；区域点群包括背景区域点群；分别计算出除背景区域点群以外的区域点群对应的关键点，将所有关键点通过连接算法构建出家禽的姿态骨架。本发明通过提出上述姿态估计方法，可实时对监控的鸡只进行姿态估计，从而达到持续监控鸡只姿态的目的。
一种基于语义分割家禽姿态监测方法系统

[发明专利]基于置信度自适应和差分增强的视频显著物体检测方法-CN202110085715.1有效
发明人：赖剑煌;陈培佳 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于置信度自适应和差分增强的视频显著物体检测方法，所述方法输入一对原图和光流图，编码器分别提取不同层级的空间特征和时间特征；提取到的同一层级的空间特征和时间特征被送入置信度自适应模块中进行重新校正，使得有用信息被传递，噪声信息被抑制；然后，差分信息增强模块利用差分信息对重新校正后的空间特征和时间特征进行互补增强并得到融合特征；在不同层级的融合特征经过解码器层层上采样，最终得到显著物体图。提出的差分信息增强模块通过提取差分信息增强了空间信息和时间信息完整表示显著物体的能力，有利于模型完整地分割出显著物体。
基于置信自适应增强视频显著物体检测方法

[发明专利]直播视频的识别方法、装置及电子设备-CN201811161263.5有效
发明人：苏驰;刘弘也 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司;北京金山云科技有限公司
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供的一种直播视频的识别方法、装置及电子设备，通过从待识别的直播视频中获取多个图像帧，分别对多个图像帧进行特征提取，得到每个图像帧的图像特征矩阵。对图像帧特征矩阵进行拼接，得到多个图像帧组成的视频片段的视频片段特征矩阵。将视频片段特征矩阵输入预设的分类算法，获得直播视频属于违规视频的置信度，若置信度满足预设的违规条件，则确定直播视频为违规视频。与传统的仅对视频中的单一图像帧进行识别的方式相比，不仅可以识别单个图像帧中的裸露画面，还可以识别视频片段中的低俗动作，从而降低无法识别低俗动作造成的违规视频漏检。
直播视频识别方法装置电子设备

[发明专利]基于实验操作的图像分析方法、装置、设备及存储介质-CN201910882824.9有效
发明人：余好雨;冯佳明;吕瑞;邓亦梁 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于实验操作的图像分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集用户操作图像，其中，所述用户操作图像中包括用户在实验过程中操作的多个仪器，所述仪器上设有标签；根据每一个所述仪器的标签，对每一个所述仪器的位置进行跟踪，得到每一个所述仪器的运动轨迹；根据各所述仪器的运动轨迹，确定仪器位置关系，其中，所述仪器位置关系用于指示各所述仪器之间的相对位置关系；根据所述仪器位置关系，对所述用户的实验操作过程进行分析，得到分析结果。本发明实施例通过标签能够准确对仪器的位置进行跟踪，并通过仪器位置关系确定对用户的实验操作过程的分析结果，能够提高分析结果的准确性。
基于实验操作图像分析方法装置设备存储介质

[发明专利]一种共享指导模块的目标检测方法-CN202310770261.0在审
发明人：樊治国;李金洺 -专利权人：青岛高重信息科技有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种共享指导模块的目标检测方法，具体分为以下步骤：S1、图像输入：将图像输入算法模型；S2、特征提取：对输入图像进行特征提取；S3、特征融合：将提取的特征进行融合，形成一个以上的融合特征；S4、解码预测：将融合特征进行解码，并得出预测结果；融合特征内添加指导模块；一个以上的指导模块进行权重共享；本发明通过使用定位指导分类，提高了目标检测的效果；指导模块的输入不是只使用Top‑k和均值，而是使用了定位输出的所有信息，提高了定位指导分类的能力；通过共享权重，在未降低目标检测效果的情况下降低了内存消耗，提高了运行速度。
一种共享指导模块目标检测方法

[发明专利]在线除尘器控制系统及其方法-CN202310789487.5在审
发明人：钱伟;陈广梅;陈广兵 -专利权人：滁州市伟博电气有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及自动化控制领域，其具体公开了一种在线除尘器控制系统及其方法，其能够基于粉尘的状态特征和不同时间跨度内不同数量的除尘器功率值之间的高维隐含特征之间的逻辑关联得到包含除尘器功率特征和粉尘状态变化特征的分类特征表示。这样，基于由分类处理得到的分类结果用于表示当前时间点的除尘器功率应增大或应减小。这样，可以确保除尘器节约能源，保证系统运行稳定。
在线除尘器控制系统及其方法

[发明专利]基于长短时序关联的视频序列特征优化方法-CN202310805176.3在审
发明人：柯逍;刘浩 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明的目的是提出基于长短时序关联的视频序列特征优化方法。首先，通过利用提取行人序列平均特征值找出序列中与平均值偏差较大的视频帧将偏差最大的视频帧视为在该序列中出现的异常帧，提出了一种新的基于长时序异常挖掘的特征优化方法，本发明对异常帧进行计算获取，使用序列平均特征替换序列中异常帧对应特征，从而实现对异常帧的抑制，构建一个新的高质量的长时序特征样本；此外，为了挖掘短时序特征的局部变化，提出了一种新的基于相邻帧组合学习的特征优化方法，通过注意力机制挖掘组合内的共同特征，抑制相邻帧之间的异常信息，与长时序特征相结合进一步增强视频序列的表达能力，从而提升视频行人重识别网络的鲁棒性。
基于长短时序关联视频序列特征优化方法

[发明专利]一种基于动态时间规整的线扫相机对齐方法及系统-CN202310829046.3在审
发明人：吴耿才;蒋海滨;黄海东;黄永林;刘齐;潘文峰;肖爱辉;朱晓东;董辉;徐昌源;胡孝楠;曾德垚;江文鑫;吴晓波 -专利权人：东莞市诺丽科技股份有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及视觉检测技术领域，公开了一种基于动态时间规整的线扫相机对齐方法及系统，包括：采集运动的物体的多帧图像，得到待对齐的图像序列；对所述待对齐的图像序列中的每一帧图像进行序列特征的提取；采用动态时间规整算法，将所述序列特征与模板图像序列中的模板序列特征进行对齐。本发明提供的一种基于动态时间规整的线扫相机对齐方法及系统，通过采用动态时间规整算法，利用图像匹配的方式实现对线阵相机的对齐，不仅适用于检测任意速度运动的物体，能够应对急加减速和中途停顿的情况，而且由于是纯软件算法实现，无需增加如测速传感器等硬件进行配合，具有良好的经济效益，有利于大范围推广应用。
一种基于动态时间规整相机对齐方法系统

[发明专利]一种基于实时视频流的人员识别方法、设备及介质-CN202310932018.4在审
发明人：徐湛;李凡平;王堃 -专利权人：以萨技术股份有限公司;青岛以萨数据技术有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于实时视频流的人员识别方法、设备及介质，该方法包括：实时获取待识别人员在第一目标区域内对应的第一视频流；得到若干第一待检测图像；对每一第一待检测图像进行特征信息提取，得到待识别人员对应的若干待识别人员特征信息；若第一数据库中存储有待识别人脸特征信息对应的第一身份信息，则将待识别人员确定为目标人员；得到若干目标图像；对每一目标图像进行封装处理，得到目标视频流。本发明通过利用计算机视觉、机器学习和多媒体处理技术，能够在实时视频流中快速、准确地提取和识别人员特征，并将目标人员的相关信息标注在第一待检测图像上，使人员识别结果更加明确和可视化。
一种基于实时视频人员识别方法设备介质

[发明专利]一种基于实时视频流的人员点名方法、设备及介质-CN202310932059.3在审
发明人：徐湛;李凡平;王堃 -专利权人：以萨技术股份有限公司;青岛以萨数据技术有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于实时视频流的人员点名方法、设备及介质，该方法包括：获取第一目标区域的若干待识别人员的面部图像信息，得到面部图像信息集E；确定待识别人脸特征值Jy；确定目标人脸特征值集Y；将Jy与Ye分别进行匹配度计算，得到对应的第一匹配度Jye；若MAX(Jy1,Jy2,...,Jye,...,Jyc)≥J0，则将第y个待识别人员确定为第一人员。本发明通过人脸识别算法和特征值比对，能够准确识别和记录点名信息，且利用人脸识别和特征值比对，可以辨别第一目标区域内的所有人员是否为本人，是否有外来人员进出，提供更高的安全性和防范性，无需额外的人工干预和操作。
一种基于实时视频人员点名方法设备介质

[发明专利]基于AI视频分析的大空间火灾探测分析系统和分析方法-CN202310913726.3在审
发明人：陈俊桦;宋慧 -专利权人：江苏南工科技集团有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于AI视频分析的大空间火灾探测分析方法，涉及火灾监测技术领域，该分析方法包括以下步骤：步骤一、采集大空间仓库中易燃液体火灾系数；步骤二、采集大空间内多组火灾发生地的火光视频图像和烟雾视频图像，截取火灾连续多帧图像；步骤三、使用AI识别连续多帧图像中的静态环境特征的运动变化参数，并分析获取火光特征、膨胀特征、区域特征、频率特征、位置特征及烟雾蔓延特征；步骤四、通过火光特征、膨胀特征、区域特征、频率特征、位置特征及烟雾蔓延特征与易燃液体火灾系数进行拟合，训练并生成算法模型；步骤五、优化算法模型，设定风险阈值；步骤六、实时采集数据和所述风险阈值进行对比分析。
基于 ai 视频分析空间火灾探测系统方法