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[发明专利]基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质-CN202310659527.4在审
发明人：诚保罗;李思;李星星;张昕 -专利权人：五邑大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于机器视觉的目标识别方法、电子设备及存储介质，包括：接收目标光脉冲信息，以及获取第一道路视频；对第一道路视频进行目标识别，得到多个第一指示光对应的第一发光区域，其中，第一指示光由对应的设备光源产生，设备光源设置在对应的终端上；在第一道路视频中，对各个第一发光区域进行光脉冲识别，得到各个终端的第一光脉冲信息；将各个第一光脉冲信息分别与目标光脉冲信息进行比对，得到比对结果；根据比对结果，在各个终端中确定目标终端；根据目标终端对应的第一发光区域，确定目标终端的第一位置信息。将目标光脉冲信息和第一光脉冲信息进行比对，根据比对结果确定目标终端，能够有效提高目标识别的精确性。
基于机器视觉目标识别方法电子设备存储介质

[发明专利]一种融合区块链的体育运动动作分析与纠正方法及系统-CN202310739669.1在审
发明人：赵志丹;杜宇轩;吴逸南 -专利权人：汕头大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种融合区块链的体育运动动作分析与纠正方法，包括：利用系统中的Fabric区块链网络来记录用户行为记录，通过Fabric区块链网络中的访问控制机制来授权云数据库来分发相应跟练课程给用户跟练，最后给出相应评分，使用关节特征实时系统模型PostEX，用于提取运动视频的骨架图，动作序列相似度计算算法以及动作比对评分算法。本发明实施例还公开了一种融合区块链的体育运动动作分析与纠正系统。采用本发明，对于动作识别与评分具有良好的实用性与鲁棒性，并能降低计算量，可以解决并纠正体育运动爱好者在学习相关体育运动时的错误姿势的问题。
一种融合区块体育运动动作分析纠正方法系统

[发明专利]操作系统的监控方法、装置以及BMC-CN202310788529.3在审
发明人：耿元;程建军;杨立群 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种操作系统的监控方法、装置以及BMC，其中，该方法包括：接收目标操作系统的界面视频；截取界面视频的帧图像，并对帧图像进行图像识别，得到包括以下至少之一的识别信息：目标服务器的关键字信息、目标服务器的修改操作，目标服务器为目标操作系统的服务器，修改操作为修改目标服务器的安全信息的操作；至少根据识别信息，确定目标操作系统的运行状态，运行状态包括正常状态和异常状态；在运行状态为异常状态的情况下，对目标操作系统进行修复。本申请解决了人工监控操作系统的运行状态，造成运维效率低下的问题。
操作系统监控方法装置以及 bmc

[发明专利]一种目标滞留检测方法、系统、电子设备和存储介质-CN202210295243.7在审
发明人：汤晓斌;陈立辉 -专利权人：浙江宇视科技有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本文公开了一种目标滞留检测方法、系统、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取上一时刻到当前时刻的视频信息中，相应的多个目标信息；根据多个所述目标信息，计算第一统计值；若所述第一统计值小于第一阈值，则确定所述视频信息中存在待确认目标，并获取历史待确认信息；根据所述历史待确认信息，计算第二统计值；若所述第二统计值小于第二阈值，则确定存在滞留目标。本公开实施例提供的目标滞留检测方案，利用已有系统的视频监控及目标检测能力获取目标信息，并据此进行滞留判别，有效降低了目标滞留检测的实施成本。
一种目标滞留检测方法系统电子设备存储介质

[发明专利]用于生成赛中见解的方法及系统-CN202280016407.6在审
发明人：尼古拉斯·海恩斯;迈克尔·狄隆;约瑟夫·科迪·布劳恩;帕特里克·约瑟夫·露西 -专利权人：斯塔特斯公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：计算系统接收包括赛事的现场报道信息的赛事数据。计算系统访问包括与赛事相关的知识图谱的数据库。知识图谱包括多个节点和多条边。多个节点中的每个节点表示参与赛事的运动员或团队。多条边连接多个节点中的节点。计算系统基于现场报道信息更新知识图谱。计算系统经由第一机器学习模型基于更新的知识图谱生成一个或更多个见解。计算系统经由第二机器学习模型对一个或更多个见解中的每个见解评出分数。计算系统向一个或更多个终端用户呈现一个或更多个见解中的排序最高见解。
用于生成见解方法系统

[发明专利]基于异构模态数据融合的检测模型训练方法及检测方法-CN202310662042.0在审
发明人：陈初杰;李俊薇;陈碧乾;张子恒;李彤 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及基于异构模态数据融合的检测模型训练方法及检测方法。包括步骤：A，获取训练视频集并存储为标签文件；B，通过图像特征提取器提取训练视频中图像特征，以得到第一融合特征，通过文本特征提取器提取训练视频中相机位姿参数特征，以得到第二融合特征；C，通过异构模态数据融合器，实现第一融合特征和第二融合特征的融合，以得到输出向量；D，根据获取的训练视频集、标签文件和输出向量，对图像特征提取器、文本特征提取器和异构模态数据融合器进行训练，重复迭代执行步骤B至步骤C，直至损失函数收敛至预设值，以得到训练后的的检测模型，以实现移动目标检测，提高移动目标检测模型的鲁棒性和准确率。
基于异构模态数据融合检测模型训练方法

[发明专利]基于边缘辅助与RoI提取的视频分析方法及自动驾驶系统-CN202310697005.3在审
发明人：杨鹏;程岩 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于边缘辅助与RoI提取的视频分析方法及自动驾驶系统，属于视频分析领域，包括：将当前视频帧输入至特征提取器，得到特征图后，沿水平、垂直方向划分为四个特征图块，并在中心区域裁剪出一个特征图块；通过CAM得到特征图块关于各物体类别的热力图，并较大的像素点置为1，其余像素点置为0，得到掩模图，并对其中的白色区域进行提取，得到一系列定位框，在特征图块中提取各定位框对应的部分，得到一系列RoI框；将各RoI框卸载到边缘节点，由其中的DNN模型完成当前视频帧的目标视觉任务分析。本发明能够准确提取与视频分析任务密切相关的RoI框，并以RoI框的形式卸载任务到边缘节点，在保证准确性的情况下，减少数据传输量。
基于边缘辅助 roi 提取视频分析方法自动驾驶系统

[发明专利]一种基于视频片段显著性引导的交通事故检测方法-CN202310786548.2在审
发明人：王峰;于梦涵;孙仕亮;罗浩涵 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频片段显著性引导的交通事故检测方法，其特点是该方法包括：采集城市道路交通数据集，并对其进行训练集和测试集的分割；视频片段的相似度显著性预处理；设计由该显著性引导的注意力模型；设计基于动态时间规整算法的损失函数正则化方法；对设计的网络进行充分的训练等步骤。本发明与现有技术相比具有为多示例学习算法提供了更加健壮的视频动作聚合特征，以增强交通异常的检出能力，提高异常检测性能，有效地应对异常检测任务中的数据稀疏性和数据标签缺失问题，从而对于基于MIL框架的弱监督视频交通事故检测任务取得了比基线算法更好的检测效果，解决了常规的弱监督视频检测算法难以应用到交通场景中的问题。
一种基于视频片段显著引导交通事故检测方法

[发明专利]一种基于工业互联网的牲畜追踪方法、设备及介质-CN202310816379.2在审
发明人：张程程;肖雪;商广勇;马岩堂 -专利权人：浪潮云洲（山东）工业互联网有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种基于工业互联网的牲畜追踪方法、设备及介质，涉及牲畜追踪技术领域，方法包括：通过设置在每个牲畜身上的RFID标签和多个物联网设备，获取牲畜标签信息和当前时间区间内的多个牲畜监测数据，以确定每个牲畜在当前时间区间内对应的多个指定牲畜监测数据；对指定牲畜视频数据进行分析，得到每个牲畜的运动数据和身体姿态数据，对指定牲畜监测数据中的多个传感器数据进行分析，得到每个牲畜的进食数据和体征数据，通过树结构分析模型，确定每个牲畜的牲畜患病概率，当存在指定牲畜的牲畜患病概率大于预设概率阈值时，确定与指定牲畜密切接触的至少一个风险牲畜，生成风险牲畜追踪群，通过对风险牲畜追踪群进行牲畜追踪。
一种基于工业互联网牲畜追踪方法设备介质

[发明专利]基于多模态深度特征层级融合的视频情感极性分析方法-CN202311064915.4在审
发明人：谢珺;刘琴;续欣莹;郝戍峰;郝雅卉 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2023-08-23 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及智能信息处理与多模态情感技术领域，尤其涉及一种基于多模态深度特征层级融合的视频情感极性分析方法，解决了背景技术中的技术问题，该方法包括原始特征提取、构建视频片段情感极性分析模型和模型训练与测试；视频片段情感极性分析模型包括多模态特征层级交互融合单元和情感极性判别单元，多模态特征层级交互融合单元包括底层双模态特征交互模块和高层三模态特征层次融合模块，高层三模态特征层次融合模块包括成对双线性门控融合单元和三模态自注意前馈融合单元。本发明在充分融合多模态特征的同时过滤了融合特征中的冗余和噪声，改善了多模态情感特征的表示能力，有效识别视频片段中说话人的情感正负极性。
基于多模态深度特征层级融合视频情感极性分析方法

[发明专利]视频处理的方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210306984.0在审
发明人：孙伟娜;李江;刘明;武晓敏 -专利权人：广联达数字科技（广州）有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了视频处理的方法、装置、计算机设备及存储介质，视频处理的方法包括：从接收的待处理视频中提取出背景图像，对待处理视频中的各帧图像进行目标检测处理，以得到目标检测结果，根据目标检测结果确定目标跟踪结果；根据接收的检索信息从目标跟踪结果中筛选出特定目标，对特定目标的目标跟踪结果进行轨迹融合处理，以得到融合后的特定目标组合；基于特定目标组合与背景图像合成后的图像，生成浓缩后的视频。本发明极大减少了人工筛选目标过程、减少了人工锁定目标过程及减少了人工分析目标过程，本发明提高了监控视频的查看效率、减少查看监控视频所耗费的时间，提升了用户体验，用户满意度较高。
视频处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于施工计划的视频处理方法以及装置-CN202211489237.1在审
发明人：唐东明;王博;严超;李志轩 -专利权人：无锡海纳智能科技有限公司
申请日： 2022-11-25 - 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施工计划的视频处理方法以及装置，该方法包括：从施工计划数据中获取到当前时刻要进行的目标施工计划；确定所述目标施工计划所属区域的目标摄像头；获取到所述目标摄像头在当前时刻拍摄到的视频数据；基于所述目标施工计划的类型以及场地从算法数据库中筛选得到目标异常识别算法；采用所述异常识别算法对所述视频数据进行异常识别。解决了现有技术中，将获取到的多路视频同时都依次进行多种算法的分析，生成分析结果导致耗费算力的技术问题。
一种基于施工计划视频处理方法以及装置

[发明专利]结合显式文本与隐式视觉特征的比赛换人检测方法及系统-CN202310620898.1在审
发明人：王海滨;纪文峰;于敬东;王新宝 -专利权人：青岛根尖智能科技有限公司;青岛森科特智能仪器有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合显式文本与隐式视觉特征的比赛换人检测方法及系统，该方法包括：对获取的比赛视频进行预处理，利用目标检测和轨迹跟踪技术，对预处理后的比赛视频中的球员进行目标检测及跟踪，获取各位球员对应的身体区域图像序列；根据每位球员的身体区域图像序列，分别提取球员球衣上的显示文本信息、球员的人脸特征和球员的动作特征，并对序列中各张图像的显示文本信息、人脸特征和动作特征分别进行相似度对比；结合显式文本信息、人脸特征和动作特征的相似度指标，判断是否存在替打行为。本发明对单个球员进行目标识别和跟踪检测，结合显式文本信息与隐式视觉特征，实现球员的身份检测，提高换人检测的准确度和可解释性。
结合文本视觉特征比赛换人检测方法系统

[发明专利]疲劳程度多模态融合检测方法、电子设备及存储介质-CN202310657938.X在审
发明人：王旭辉;刘星俞;李郁;陈京松;乔静;田先卉;荀向东 -专利权人：中国民航科学技术研究院
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种疲劳程度多模态融合检测方法、电子设备及存储介质，其方法包括：S1、构建表情识别模型采集民航待测人员在应答测评量表时的视频数据集，通过声学采集模块采集民航待测人员在应答测评量表时的声学数据集；S2、疲劳程度识别模型包括视频疲劳识别模型、声学疲劳识别模型和量表评测计算模块并分别进行模型训练；S3、将视频数据集输入疲劳程度识别模型中得到疲劳状态分值结果B；将声学数据集输入声学疲劳识别模型中得到疲劳状态分值结果C；然后与中文语言预训练模型输出的疲劳状态分值结果A通过加权融合得到加权疲劳数据结果。本发明实现了疲劳评测视频、音频、文字三个维度的综合疲劳检测并加权融合，评测结果可靠。
疲劳程度多模态融合检测方法电子设备存储介质

[发明专利]基于生成协同判别网络的视频异常事件检测方法及系统-CN202110468639.2有效
发明人：李洪均;李超波;申栩林;陈俊杰;章国安 -专利权人：南通大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成协同判别网络的视频异常检测方法及系统，方法包括：采集正常的视频监控数据并转换为原始帧，选取原始未来帧，并在其中添加噪声，得到噪声未来帧；将原始帧输入到生成器中，得到预测未来帧；计算预测未来帧和原始未来帧的前一帧之间的光流信息；计算原始未来帧和原始未来帧的前一帧之间的光流信息，二者的差异，将预测未来帧和原始未来帧输入至判别器中，构建判别器的目标函数；将噪声未来帧和预测未来帧输入至协同器中，构建协同器的目标函数；构建生成器的目标函数；更新生成器，确定测试时的预测未来帧；计算异常分数，根据所述异常分数确定待测帧是否存在异常。本发明中的上述方法能够提高视频中异常事件的检测精度。
基于生成协同判别网络视频异常事件检测方法系统