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[发明专利]一种图像检测方法及装置-CN201910018374.9有效
发明人：黄永祯;于仕琪;徐栋 -专利权人：银河水滴科技(北京)有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像检测方法及装置，其中，该方法包括：获取待检测图像；根据所述待检测图像中各个像素点的水平方向的水平梯度和垂直方向的垂直梯度，确定各个像素点的梯度方向和梯度值；根据各个像素点的梯度方向和待定位的圆状对象的预设半径，确定各个像素点分别对应的候选圆心；根据各个候选圆心分别对应的像素点的梯度值之和，以及待定位的圆状对象的周长，从各个候选圆心中筛选出目标圆心；根据所述目标圆心，在所述待检测图像中定位与所述圆状对象匹配的圆弧区域。本申请实施例能够通过候选圆心对应的像素点的梯度值之和以及待定位圆状对象的周长，直接定位出满足半径条件的圆弧区域，提高圆定位算法的效率和精度。
一种图像检测方法装置

[发明专利]一种直线检测方法及装置-CN201910020350.7有效
发明人：黄永祯;于仕琪;徐栋 -专利权人：银河水滴科技(北京)有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种直线检测方法，该方法包括：获取待检测图像；然后根据所述待检测图像中各个像素点的水平方向的水平梯度和垂直方向的垂直梯度，确定各个像素点的梯度值；再将各个像素点的位置坐标映射到极坐标系中得到各个像素点对应的映射直线，并确定所述极坐标系中至少两条映射直线相交的特征点；最后，根据经过每个特征点的每条映射直线对应的像素点的梯度值，确定所述待检测图像中的直线。通过这种方法可以提高直线检测的准确率。
一种直线检测方法装置

[发明专利]基于机器人的步态监测方法、装置、设备及存储介质-CN202210951063.X在审
发明人：马靖哲;叶顶强;于仕琪 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种基于机器人的步态监测方法及设备，该方法包括：获取机器人的拍摄视频；对拍摄视频的视频帧进行图像处理，得到拍摄视频中人员的人体剪影序列和人体关键点序列；通过身份特征提取模型中的剪影特征提取网络，对人体剪影序列进行特征提取，得到人员的人体剪影特征；通过身份特征提取模型中的关键点特征提取网络，对人体关键点序列进行特征提取，得到人员的人体关键点特征；通过身份特征提取模型中的多模态特征混合网络，对人体剪影特征和人体关键点特征进行特征融合，得到人员的身份特征；根据身份特征，对人员进行身份识别。从而，实现机器人上的步态监测，并通过步态监测方式实现了用户身份识别。
基于机器人步态监测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于联邦学习模式的步态识别模型训练方法与系统-CN202210355478.0在审
发明人：李子琼;于仕琪 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习模式的步态识别模型训练方法及系统，方法包括步骤：对客户端本地步态数据进行预处理；服务器端初始化全局模型参数、当前通讯次数以及总通讯次数；客户端收到服务器端传送的对应本地步态识别模型的全局模型参数后，采用预处理后的本地步态数据对本地步态识别模型进行训练并将训练后的本地模型参数发送到服务器端；服务器端采用聚合函数对上传的所有本地模型参数进行聚合，更新全局模型参数并将本地模型参数分别发送至各对应的客户端；重复上述步骤直到总通讯次数达到规定阈值。实施本发明，实现了多方本地模型数据进行同时却不集中的训练，并且具有较强的鲁棒性和泛化性。
基于联邦学习模式步态识别模型训练方法系统

[发明专利]基于现实坐标的缝隙定位方法、装置和存储介质-CN201910605642.7有效
发明人：黄永祯;徐栋;于仕琪;王凯 -专利权人：银河水滴科技（北京）有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于现实坐标的缝隙定位方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取包含激光线和缝隙的图像，提取图像中的激光线的图像坐标，将激光线的图像坐标转换为世界坐标系中的世界坐标，输入世界坐标至预设缝隙端点预测模型，得到缝隙的端点对的目标坐标，根据端点对的目标坐标计算得到缝隙的宽度信息。通过训练好的预设缝隙端点预测模型，对激光线的坐标数据进行预测，得到端点对的目标坐标，根据端点对的目标坐标计算缝隙宽度，直接根据缝隙宽度确定对应的操作，避免了对缝隙进行分类带来的操作不便，增强操作的便利性。
基于现实标的缝隙定位方法装置存储介质

[发明专利]基于半监督深度学习的图像分类方法、装置和存储介质-CN201810132654.8有效
发明人：杨猛;陈林;于仕琪;朱英 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-02-07 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督深度学习的图像分类方法、装置和存储介质，其方法包括：获取标签训练图像样本和非标签训练图像样本，得到标签训练集；结合深度学习以及半监督学习对标签训练集进行卷积神经网络训练，建立统一的半监督深度学习和未标注样本类别估计的模型；基于半监督深度学习和未标注样本类别估计的模型进行图像识别分类。本发明能利用隐藏在非标签训练数据中的鉴别信息，同时也能利用当前深度特征的高度可分性，可以更有效、准确地利用未标注样本，从而获得更好的图像识别性能。
基于监督深度学习图像分类方法装置存储介质

[发明专利]一种平行线检测方法及装置-CN201910021206.5有效
发明人：黄永祯;于仕琪;徐栋 -专利权人：银河水滴科技(北京)有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G01B11/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种平行线检测方法及装置，包括：获取待检测图像；根据所述待检测图像中各个像素点的水平方向的水平梯度和垂直方向的垂直梯度，确定各个像素点的梯度值；将各个像素点的位置坐标映射到极坐标系中得到各个像素点对应的映射直线，并确定所述极坐标系中至少两条映射直线相交的特征点；确定所述特征点之间距离为预设距离的两个特征点为特征点对；根据符合预设条件的所述特征点对，确定所述待检测图像中的平行线。通过这种方法，可以直接根据选择出的特征点对确定待检测图像中的平行线，无需先确定直线，再确定平行线，提高了平行线检测的效率。
一种平行线检测方法装置

[发明专利]图片识别方法、目标设备及云平台-CN201811278837.7有效
发明人：黄永祯;于仕琪 -专利权人：银河水滴科技（北京）有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图片识别方法、目标设备及云平台，图像识别方法包括获取云平台发送的预设神经网络模型的结构参数，并将所述预设神经网络模型的结构参数作为目标神经网络模型的结构参数，构建所述目标神经网络模型；基于所述目标神经网络模型，对目标图片进行识别。通过目标设备即可实现对目标图片的识别，防止直接通过云平台进行识别得到的识别结果被篡改，提高了识别结果的准确性以及可靠性。
图片识别方法目标设备平台

[发明专利]一种毛刺定位、毛刺检测模型的训练方法及装置-CN201910803659.3在审
发明人：黄永祯;徐栋;于仕琪;王凯 -专利权人：银河水滴科技(北京)有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种毛刺定位、毛刺检测模型的训练方法及装置，包括：获取待检测器件的待检测特征数据；所述待检测特征数据用于表征所述待检测特征器件的形状特征；将待检测特征数据输入至预先训练好的毛刺检测模型中，得到与待检测器件对应的置信度向量；所述置信度向量中不同元素的值表征所述待检测器件的不同位置存在毛刺的概率；基于置信度向量，确定待检测器件上的毛刺位置。通过这种方法，可以提高毛刺检测和定位的精度。
一种毛刺定位检测模型训练方法装置

[发明专利]密封圈分类模型的训练、密封圈的分类方法及装置-CN201910802687.3在审
发明人：黄永祯;徐栋;于仕琪;王凯 -专利权人：银河水滴科技(北京)有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种密封圈分类模型的训练、密封圈的分类方法及装置，其中，本申请提出的密封圈分类模型的训练方法，训练得到了密封圈分类模型，该密封圈分类模型中包括多个卷积神经网络和分类器，通过多个卷积神经网络对每个样本特征数据进行卷积处理，能够较准确的得到每个样本特征数据对应的第一样本中间特征矩阵；使得第一样本中间特征矩阵融合处理后得到第二样本中间特征矩阵较准确，进而基于每个样本特征数据对应的第二样本中间特征矩阵，训练得到的密封圈分类模型较为准确。通过本申请训练后得到的密封圈分类模型，对密封圈进行分类时，分类的准确度较高，能较准确的检测出密封圈的类别，进而提高了密封圈检测的精确度。
密封圈分类模型训练方法装置

[发明专利]一种环形器件的质量检测方法及装置-CN201910792187.6在审
发明人：黄永祯;向祖松;于仕琪 -专利权人：银河水滴科技(北京)有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种环形器件的质量检测方法及装置，包括：获取待检测环形器件的图像；从所述图像中确定所述待检测环形器件的中心点，并确定所述待检测环形器件的边缘上的多个目标位置点分别与所述中心点的距离；将各个所述目标位置点分别与所述中心点之间的距离进行离散傅里叶变换，得到用于表征所述距离变化情况的频谱数据集合，并基于所述频谱数据集合得到能够表征所述待检测环形器件边缘轮廓特征的特征向量；将所述特征向量输入至预先训练好的瑕疵检测模型中，得到所述待检测环形器件的质量检测结果，其中，所述检测结果包括具有瑕疵和没有瑕疵中的一种。通过这种方法，可以提高环形器件的质量检测效率和准确率。
一种环形器件质量检测方法装置

[发明专利]一种二维人脸关键特征点定位方法及系统-CN201510287640.X有效
发明人： 于仕琪;李立;汪青 -专利权人：深圳大学
申请日： 2015-05-29 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明适用图像处理技术领域，提供了一种二维人脸关键特征点定位方法及系统，方法包括：接收输入的二维人脸图像，使用预设的人脸关键特征点获取算法获取人脸关键特征点的二维位置坐标，将二维位置坐标输入到预先建立的特征点维度转换模型；通过特征点维度转换模型计算二维位置坐标对应的人脸关键特征点的三维位置坐标；将三维位置坐标投影到二维人脸图像上，获取三维位置在二维人脸图像上的估计坐标；通过估计坐标和二维位置坐标计算人脸关键特征点的定位精度；当定位精度小于一预设阈值时，将二维位置坐标在二维人脸图像中对应的像素点设置为二维人脸图像的人脸关键特征点，从而提高人脸关键特征点的定位精度。
一种二维关键特征定位方法系统

[发明专利]基于深度学习的缝隙定位方法、装置和存储介质-CN201910605650.1在审
发明人：黄永祯;徐栋;于仕琪;王凯 -专利权人：银河水滴科技(北京)有限公司;中科水滴科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的缝隙定位方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取图像采集装置采集的包含缝隙的图像将图像输入已训练的缝隙端点预测模型，输出图像中的缝隙的端点对的目标坐标，获取图像采集装置的坐标系转换参数，根据坐标系转换参数和缝隙的端点对的目标坐标，计算得到缝隙在世界坐标系中的宽度信息。通过训练后的缝隙端点预测模型直接检测缝隙的端点坐标，根据检测到的端点坐标转换到世界坐标系中，计算缝隙的宽度信息，计算得到的缝隙宽度信息用于匹配对应的操作，避免了对缝隙进行分类带来的操作不便，操作简单方便。
宽度信息世界坐标系坐标系转换采集装置端点坐标获取图像目标坐标预测模型计算机设备存储介质输出图像图像输入直接检测匹配采集图像分类转换检测申请学习

[外观设计]用于电脑的应用软件界面-CN201830639177.5有效
发明人：黄永祯;于仕琪 -专利权人：银河水滴科技（北京）有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-12 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： 14-02 文献下载
摘要：1、本外观设计产品的名称：用于电脑的应用软件界面。2、本外观设计产品的用途：用于运行程序及图像信息显示。3、本外观设计的设计要点：在于产品屏幕上显示的应用软件界面。4、界面用途：主视图中所呈现的界面为产品数控标注系统的首页界面，该界面顶部设有导航栏，界面左侧为功能选项显示区域，右侧为各功能选项入口显示区域；当在界面左侧区域或者右侧区域选中“数据标注”选项后，界面右侧呈现出相应的产品数据标注详情信息，并以列表的形式呈现，即界面变化状态图1所呈现；当点击任意一项数据详情信息后侧所对应的“查看”按钮时，界面均可跳转至呈现有与所查看数据详情相关的图片信息，即界面变化状态图2所呈现；在图片显示区域向上滑动，可查看更多图片信息，当点击某一图片右下方的“查看”按钮时，改图片放大显示并进入编辑模式，即界面变化状态图3所呈现；界面变化状态图4和界面变化状态图5、界面变化状态图6至界面变化状态图8、界面变化状态图9和界面变化状态图10分别为在主视图或界面变化状态图1至界面变化状态图3任一界面的左侧依次选中数据审核、模型训练、分组管理选项后所呈现的交互界面，具体为：界面变化状态图4为选中“数据审核”选项后所呈现的界面，当在该界面点击任意一项数据详情信息后侧所对应的“查看”按钮时，界面均可跳转至呈现有与所查看数据详情相关的图片信息，即界面变化状态图5所呈现；界面变化状态图6为选中“模型训练”选项后所呈现的界面，当在该界面点击任意一项数据详情信息后侧的“提交训练”按钮时，界面均可跳转至训练数据审核的界面，即界面变化状态图7所呈现；当点击界面右上方的“本批次全部提交训练”的按钮后，界面上方跳转出设置训练参数的弹窗，即界面变化状态图8所呈现；界面变化状态图9为选中“分组管理”选项后所呈现的界面，当在该界面右上方点击“添加分组”按钮后，界面上方跳转出创建分组的弹窗，即界面变化状态图10所呈现；当创建分组信息填写完成后，点击弹窗右下方的“提交”按钮皆可完成创建分组操作。5、指定一幅最能表明设计要点的图片或照片：主视图。6、本外观设计产品为惯常设计，且产品的其他视图无设计要点，故省略产品的其他视图。
变化状态按钮跳转外观设计详情信息选项选中应用软件界面图片信息弹窗分组管理模型训练数据审核分组创建功能选项显示图像信息显示屏幕上显示编辑模式标注系统产品数据点击界面分组信息功能选项交互界面入口显示首页界面数据标注图片放大图片显示向上滑动训练参数训练数据右侧区域运行程序左侧区域导航栏省略标注电脑数控审核图片

[发明专利]一种人脸表情识别方法及系统-CN201610173246.8有效
发明人： 于仕琪;李立 -专利权人：深圳大学
申请日： 2016-03-24 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明适用计算机技术领域，提供了一种人脸表情识别方法及系统，所述方法包括：对人脸表情图像提取n个人脸关键点P_i，并以所述人脸关键点P_i为中心，获取其四周设定区域内的局部图像；对所述局部图像依次进行滤波、二值化处理，得到所述局部图像中所有像素点的特征值；使用频率直方图统计所述局部图像中的所有像素点的特征值，得到对应的人脸关键点P_i的特征向量V_i，并将n个人脸关键点P_i的特征向量V_i组合成联合特征向量；将所述联合特征向量通过分类器算法进行分类，识别人脸表情，提高了识别的准确率，同时降低了关照变化、及人脸姿态变化对识别结果的影响。
一种表情识别方法系统

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