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[实用新型]一种生物识别传感器-CN202320761424.4有效
发明人：李树凤 -专利权人：天津恒为通信设备有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种生物识别传感器，包括嵌入式生物传感器、通风槽和防护组件，所述嵌入式生物传感器一侧通过轴杆固定有防护组件，所述嵌入式生物传感器内顶部开设有通风槽，所述通风槽内部通过安装架安装有微型抽风扇，所述微型抽风扇底部通过螺栓固定有电加热丝。本实用新型通过主板和副板对嵌入式生物传感器采集端进行保护，防止外部接触到采集端，且可以通过热风防止采集端出现雾气，同时可以对采集端进行擦拭，防止指纹、污渍粘连在其表面。
一种生物识别传感器

[发明专利]一种远距离监控人员倒地识别方法-CN202211562670.3在审
发明人：黄自力;王欢;林伊菡 -专利权人：新大陆数字技术股份有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开一种远距离监控人员倒地识别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：获取帧图像；利用行人目标检测网络对帧图像目标框内是否为行人目标进行判断；将判断为行人目标的目标框输入第一阶段跌倒识别模型，判断是否跌倒；当判断行人目标跌倒，控制摄像头获取拉近帧图像；将拉近帧图像输入人体骨骼点检测模型，获取拉近帧图像的人体骨骼点的坐标信息和置信度；将人体骨骼点坐标信息输入第二阶段精准跌倒识别模型，判断行人是否处于跌倒状态。有效提升了人员跌倒预警的准确度，并在细阶段基于对跌倒的认知，有效提升模型判断的泛化性，能够适应高远距离的摄像头监控，满足低分辨率、小目标行人的跌倒事件预警。
一种远距离监控人员倒地识别方法

[发明专利]基于AmoebaNet+NAS-FPN+AA算法的生态生物识别方法-CN202210729896.1在审
发明人：杨志峰;沈永明;张远;蔡宴朋 -专利权人：澜途集思生态科技集团有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于AmoebaNet+NAS‑FPN+AA算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集生物图像数据；对采集的生物图像数据进行处理，得到处理后的生物图像数据；通过AmoebaNet+NAS‑FPN+AA算法对处理后的生物图像进行目标检测；将检测成功结果进行发送，并将通过将检测成果进行展示。本发明通过设置AmoebaNet+NAS‑FPN+AA算法，可以结合不同检测模型在不同图片特征上的优异表现以综合提升检测准确率，便于提高生物的识别率。
基于 amoebanet nas fpn aa 算法生态生物识别方法

[发明专利]基于DAFS算法的生态生物识别方法-CN202210691193.4在审
发明人：杨志峰;沈永明;张远;蔡宴朋 -专利权人：澜途集思生态科技集团有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于DAFS算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中通过采集器采集生物图像；对待识别的生物图像进行处理，然后将处理后待识别的生物图像送入神经网络；神经网络对生物图像进行处理，在训练过程中输出待识别生物图像对应每一个类别的概率数值；利用DAFS算法生成一系列作为样本的候选框，利用不同尺寸的候选框选定图中的某一部分作为候选区域；选取处理后的生物图像，并通过DAFS算法进行图像分割处理得到图像。本发明操作简单，运算速度快，运算精度高，通过设置DAFS算法的设置，进一步提高了生物识别率。
基于 dafs 算法生态生物识别方法

[发明专利]基于Cascade-RetinaNet算法的生态生物识别方法-CN202210656289.7在审
发明人：杨志峰;沈永明;张远;蔡宴朋 -专利权人：澜途集思生态科技集团有限公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于Cascade‑RetinaNet算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：收集生态生物特征，将收集的生态特征进行分类，并建立生态特征数据库；发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集生物图像数据；对采集的生物图像数据进行数据处理，得到处理后的生物图像数据；通过Cascade‑RetinaNet算法对处理后的生物图像进行目标检测；将生物图像数据特征与生态特征数据库中的特征数据进行对比识别。本发明通过设置Cascade‑RetinaNet算法，增加的IoU阈值训练的连续阶段以改善相关性，以及用于减轻特征不一致性的新颖特征一致性模块，在不同的模型和输入范围内实现了稳定的性能提升，提高了生物识别率。
基于 cascade retinanet 算法生态生物识别方法

[发明专利]基于RefineDet算法的生态生物识别方法-CN202210392165.2在审
发明人：杨志峰;沈永明;张远;蔡宴朋 -专利权人：澜途集思生态科技集团有限公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于RefineDet算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：收集生态生物特征，将收集的生态特征进行分类，并建立生态特征数据库；发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集生物图像数据；对采集的生物图像数据进行处理，得到处理后的生物图像数据；通过RefineDet算法对处理后的生物图像数据进行目标检测；将生物图像特征与生态特征数据库中的特征数据进行对比识别。本发明通过设置RefineDet算法，采用启发式采样的两阶段结构来处理类不平衡，使用两步的级联回归，对于不同位置尺寸的目标进行准确回归，能够缓解不平衡样本问题，提高检测精度。
基于 refinedet 算法生态生物识别方法

[发明专利]一种茭白种类的检测方法及系统-CN202210190432.8在审
发明人：杨桂凌 -专利权人：深圳市优优视界科技有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种茭白种类的检测方法及系统，用于减少排查茭白雄株的时间，提高排查效率，减少人工成本。本申请包括：获取茭白种植区的图像集，所述图像集包含每一个茭白种植区的至少一张图像；根据所述图像集确定所述每一个茭白种植区中茭白的植株高度，得到至少一个植株高度；根据所述植株高度计算所述每一个茭白种植区的茭白平均高度，得到至少一个茭白平均高度；根据所述至少一个茭白平均高度以及所述至少一个植株高度确定雄株区域；根据所述雄株区域生成通知信息，并将所述通知信息发送给农户，所述通知信息用于通知农户对所述雄株区域上的雄株进行拔除。
一种茭白种类检测方法系统

[发明专利]基于AmoebaNet+NAS-FPN算法的生态生物识别方法-CN202210656683.0在审
发明人：杨志峰;沈永明;张远;蔡宴朋 -专利权人：澜途集思生态科技集团有限公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于AmoebaNet+NAS‑FPN算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：收集生态生物特征，将收集的生态特征进行分类，并建立生态特征数据库；发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集生物图像数据；对采集的生物图像数据进行除杂处理，得到处理后的生物图像数据；通过AmoebaNet+NAS‑FPN算法对处理后的生物图像进行目标检测；从新的输出特征层中选取生物特征，并与生态特征数据库中的特征数据进行对比识别。本发明解决了网络架构参数无法通过验证集精度的梯度传播来更新的问题，能够优化目标函数，同时，能够对提取的特征图进行组合和更新，以获得更好的检测精度，提高生物识别率。
基于 amoebanet nas fpn 算法生态生物识别方法

[发明专利]基于STDN算法的生态生物识别方法-CN202210392149.3在审
发明人：杨志峰;沈永明;张远;蔡宴朋 -专利权人：澜途集思生态科技集团有限公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于STDN算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：收集生态生物特征，将收集的生态特征进行分类，并建立生态特征数据库；发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集生物图像数据；通过RefineDet算法对采集的待识别生物图像数据进行目标检测；将生物图像特征与生态特征数据库中的特征数据进行对比识别。本发明通过设置STDN算法，能够对于小尺度特征，平均池化，对于大尺度的特征，将多个通道的特征点排列组合成一个通道，放大特征图，能够解决物体检测中不同目标检测时的尺度问题，在取得较高准确率的同时又兼顾了检测速度。
基于 stdn 算法生态生物识别方法

[发明专利]一种用于牛脸识别的智能装置及系统-CN202210471365.7在审
发明人：李玉峰;代龙刚;陈鸿铭;孔才华;张宸 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于牛脸识别的智能装置及系统，包括翻转板、调节丝杠、调节电机、升降气缸、缓冲弹簧、透明防护板、清洁电机和清洁刷，所述翻转板的两侧对称设置有调节架，且调节架通过轴承配合连接有调节丝杠，本发明，通过牛脸识别系统对牛的个体进行识别，无需在牛的身上种下识别标记，避免对牛造成身体创伤，利用调节电机和升降气缸共同作用调节识别相机的位置，避免出现拍摄死角导致识别失败，从而提高了装置的实用性，通过清洁电机带动清洁刷对透明防护板进行自动清洁，无需人工参与清洁过程，从而减轻了工作人员的劳动负担，利用设置的缓冲弹簧提高了装置的抗冲击性能，防止冲击造成设备损坏，从而延长了装置的使用寿命。
一种用于识别智能装置系统

[发明专利]物体定位方法和装置-CN201810161862.0有效
发明人：马星辰;王旭;张彦刚 -专利权人：北京猎户星空科技有限公司
申请日： 2018-02-27 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明提出一种物体定位方法和装置，其中，方法包括：获取物体的目标图像，确定目标图像对应的各概率密度函数的目标参数值，根据各概率密度函数的目标参数值，生成混合概率密度函数，根据混合概率密度函数，确定目标图像中物体的目标位置。通过将模型学习各图像特征与各概率密度函数的参数值之间的映射关系，与概率密度函数确定物体位置相结合，解决了相关技术中仅能够对图像中符合固定个数的物体进行准确定位的技术问题，同时扩展了应用场景，提高了定位的效率。
物体定位方法装置

[发明专利]设备控制方法及系统、存储介质、电子装置-CN202011467452.2在审
发明人：刘若鹏;栾琳;邓培 -专利权人：深圳光启空间技术有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种设备控制方法及系统、存储介质、电子装置，其中，上述设备控制方法包括：接收可穿戴设备发送的第一姿态识别结果，其中，所述第一姿态识别结果为所述可穿戴设备的图像采集装置对目标对象的目标部位的姿态进行识别所得到的姿态识别结果；在所述第一姿态识别结果与头戴设备上的目标功能匹配的情况下，控制所述头戴设备，即通过判断可穿戴设备对目标部位的姿态的第一姿态识别结果与头戴设备上的目标功能是否匹配，确定是否执行目标功能，采用上述技术方案，解决了相关技术中，头戴设备接收准确率较低且复杂等问题。
设备控制方法系统存储介质电子装置

[发明专利]基于DeepID-Net算法的生态生物识别方法-CN202210264471.8在审
发明人：杨志峰;沈永明;张远;蔡宴朋 -专利权人：澜途集思（深圳）数字科技有限公司
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于DeepID‑Net算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集生物图像数据；采用图像归一法和图像增强法对采集的生物图像数据进行预处理，得到预处理后的生物图像数据；通过DeepID‑Net算法对预处理后的生物图像数据进行目标检测；将检测后的生物图像数据进行生态生物识别。本发明通过设置DeepID‑Net算法，使得检测分类会更加准确，不会因为局部纹理而被误导，能够有效的提高生物识别的精度。
基于 deepid net 算法生态生物识别方法

[发明专利]基于R-FCN算法的生态生物识别方法-CN202210264517.6在审
发明人：杨志峰;沈永明;张远;蔡宴朋 -专利权人：澜途集思（深圳）数字科技有限公司
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于R‑FCN算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：收集生态生物特征，将收集的生态特征进行收集分类，并建立分布式生态特征数据库；发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集生物图像数据；对采集的生物图像数据进行处理，得到处理后的生物图像数据；通过R‑FCN算法对处理后的生物图像数据进行目标检测；将检测后的生物图像数据与分布式生态特征数据库中的特征数据进行对比识别。本发明使用了全卷积的网络，实现了完全的计算共享，速度比Faster R‑CNN快了2.5‑20倍，达到了0.17s/img，准确率相比faster R‑CNN在速度优势的情况下，稍有提高，分析了分类与检测的位移敏感性，并提出了解决方案。
基于 fcn 算法生态生物识别方法

[发明专利]基于DSSD算法的生态生物识别方法-CN202210271550.1在审
发明人：杨志峰;沈永明;张远;蔡宴朋 -专利权人：澜途集思（深圳）数字科技有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于DSSD算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集生物图像数据；对采集的生物图像数据进行处理，得到处理后的生物图像数据；通过DSSD算法对处理后的生物图像数据进行目标检测；将检测后的生物图像数据进行生态生物识别。本发明DSSD将SSD的VGG网络用Resnet‑101进行了替换，在分类回归之前引入了残差模块，在SSD添加的辅助卷积层后又添加了反卷积层形成“宽‑窄‑宽”的“沙漏”结构，DSSD相比SSD对小目标的检测速度上DSSD有了很大的提升，能够通过生物识别的速度。
基于 dssd 算法生态生物识别方法

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