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[发明专利]车头识别方法及装置、车辆扫描系统、设备和可读介质-CN201811615134.9有效
发明人：高川;孟娈;戴诗语;王永明;涂俊杰 -专利权人：同方威视技术股份有限公司;同方威视科技江苏有限公司
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本公开提供一种车头识别方法及装置、车辆扫描系统、设备和可读介质，涉及车辆扫描检测领域，该方法包括：获取车辆的区域激光图像，所述区域激光图像包括深度信息和高度信息；基于所述区域激光图像确定所述车辆的前车轮位置；确定所述区域激光图像中车体高度的梯度值大于预定阈值的高度变化点；根据所述高度变化点与所述前车轮位置的位置关系确定车头和车厢分界位置，从而确定车头位置。本公开提出的车头识别方法可以在车辆扫描过程中自动、便捷地识别车头位置，以实现对车厢的单独扫描，具有很强的实用性。
车头识别方法装置车辆扫描系统设备可读介质

[发明专利]神经网络模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质-CN201811592198.1有效
发明人：郭全占;李强;戴诗语;丁保阔;范奎奎 -专利权人：同方威视技术股份有限公司;同方威视科技江苏有限公司
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：本发明公开一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：获取图像训练数据集；根据图像训练数据集，创建小批量样本集；获取小批量样本集的特征集合；依次以小批量样本集中的每一个待训练图像作为锚点，分别为每个锚点在特征集合中确定其对应的难正例的特征与难负例的特征；根据每一个锚点的特征及其对应的难正例的特征与难负例的特征，确定小批量样本集的三元组损失；根据小批量样本集的三元组损失，训练神经网络模型；以及当小批量样本集的三元组损失的曲线收敛到预期状态时，确定当前的神经网络模型为训练完成后的神经网络模型。该方法能够提高网络收敛速度、泛化能力及算法性能。
神经网络模型训练方法装置设备可读存储介质

[发明专利]基于对比学习双编码器的高光谱和LiDAR联合分类方法-CN202211416606.4在审
发明人：吴海斌;戴诗语;王爱丽;宋璎珞;刘城洋 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-11-13 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明基于对比学习双编码器的高光谱和LiDAR联合分类属于图像分类技术领域；该方法依次执行以下步骤：步骤a、输入待分类的高光谱图像(HSI)和LiDAR的DSM数据；步骤b、对HSI和LiDAR数据进行patch提取，形成各自的训练、验证和测试样本；步骤c、用阶段性训练方式，对HSI、LiDAR编码器阶段性进行分类训练，得到预训练模型；步骤d、对HSI‑LiDAR联合分类器的编码器进行参数初始化，针对HSI‑LiDAR联合分类器的对比学习分支，进行对比学习。步骤e、对HSI‑LiDAR联合分类器进行联合分类训练，得到联合分类结果；本发明通过从不同传感器获取的图像数据中充分挖掘光谱空间特征及深度信息进行高光谱和LiDAR的联合分类，通过自监督对比学习，实现多传感器遥感数据优势互补，提高了分类精度。
基于对比学习编码器光谱 lidar 联合分类方法

[发明专利]新型耦合共享的高光谱与LiDAR数据协同分类方法-CN202211703105.4在审
发明人：吴海滨;邢爽;王爱丽;张康;戴诗语;刘和 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明新型耦合共享的高光谱与LiDAR数据协同分类方法属于图像分类技术领域；该方法依次执行以下步骤：步骤a、使用主成分分析方法去除高光谱图像的光谱冗余，然后送入空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP)模块提取多分辨率特征；步骤b、将LiDAR数据输入到另一支路的ASPP模块，提取多分辨率特征；步骤c、将高光谱和LiDAR两支路的多分辨率特征分别输入各支路的三个可分离卷积模块中，其中两支路之间第二个和第三个的可分离卷积模块进行参数共享；步骤d、将高光谱和LiDAR数据两支路的特征分别输入各支路的多头自注意力(Multi‑Head Self‑Attention，MHSA)中来提取更加有效的信息；步骤e、将MHSA加权后的高光谱和LiDAR特征进行融合，并使用softmax进行分类。本发明利用ASPP、可分离卷积耦合共享机制和MHSA组成特征提取模块，利用特征融合机制实现不同传感器数据之间的信息互补，进一步增强学习特征的辨别能力，提高地物的分类精度。
新型耦合共享光谱 lidar 数据协同分类方法

[发明专利]一种乘用车的安检方法、装置以及系统-CN202111192190.8在审
发明人：陈志强;李元景;张丽;唐虎;邢宇翔;吴雅琪;戴诗语;秦峰;孙理 -专利权人：同方威视科技江苏有限公司;同方威视技术股份有限公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G01V5/00 文献下载
摘要：本发明提一种乘用车安检方法、装置及系统。所述方法包括：获取乘用车的车牌图像和外观图像；获取所述乘用车的X光图像，并自动检测所述乘用车是否有违禁品；将所述车牌图像、所述外观图像以及对所述X光图像的检测结果存储并上传至服务器；如果对所述X光图像自动检测的结果为所述乘用车携带违禁品，则发出警报。根据本发明，能够在降低人力和物理成本的情况下，快速检查乘用车是否有违禁品。
一种乘用车安检方法装置以及系统

[发明专利]图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备-CN202010661255.8在审
发明人：陈志强;李元景;张丽;邢宇翔;戴诗语;秦峰;吴武斌;于昊;刘必成;徐光明 -专利权人：同方威视科技江苏有限公司;同方威视技术股份有限公司;清华大学
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：获取待测原始图像；编码所述待测原始图像，生成所述待测原始图像的目标特征图；根据正样本原始图像获得与所述目标特征图匹配的第一目标解码向量，所述正样本原始图像为无异常区域的图像；解码所述第一目标解码向量，获得所述待测原始图像的待测生成图像。通过本公开实施例提供的技术方案，通过无异常区域的正样本原始图像来获得待测原始图像的待解码的解码向量，可以更加准确地重构待测原始图像，避免重构待测原始图像的异常区域。
图像处理方法装置计算机可读存储介质电子设备

[发明专利]货物图像局部区域处理方法、装置、设备及存储介质-CN202010512064.5在审
发明人：陈志强;李元景;张丽;邢宇翔;戴诗语;丁保阔;郭全占 -专利权人：同方威视科技江苏有限公司;同方威视技术股份有限公司
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本公开提供一种货物图像局部区域处理方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取训练图像和标签；通过特征提取网络对从所述训练图像中提取的特征进行注意力增强处理获得注意力增强特征图；将所述注意力增强特征图通过区域建议网络进行处理获得区域建议图；基于所述注意力增强特征图和所述区域建议图通过区域分类网络获得区域分类图；基于所述区域分类图和所述标签获得损失函数；以及根据所述损失函数训练所述特征提取网络、所述区域建议网络和所述区域分类网络以处理货物图像局部区域。该方法一定程度上提高了提取货物图像局部区域的准确性。
货物图像局部区域处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种支持人工智能算法进行自动持续更新的系统及方法-CN202111097883.9在审
发明人：郑驹;李博文;陈志强;李元景;张丽;唐虎;孙运达;邢宇翔;李苇;傅罡;李强;戴诗语 -专利权人：同方威视科技江苏有限公司;同方威视技术股份有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种支持人工智能算法进行自动持续更新的系统及方法。该系统包括：计算模块，所述计算模块为系统提供运算能力；存储模块，所述存储模块存储有与人工智能算法更新相关的数据，所述数据包括一个或多个人工智能算法模型、人工智能算法训练规则以及训练用数据；更新模块，所述更新模块基于存储于所述存储模块的与人工智能算法更新相关的数据，对人工智能算法进行训练和更新；输入模块和输出模块，所述输出模块将所述存储模块中的数据可视化地输出至显示装置，所述输入模块接受外部操作和外部输入数据，并将所述外部输入数据发送至所述存储模块。
一种支持人工智能算法进行自动持续更新系统方法

[发明专利]货物图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN202010342182.6在审
发明人：陈志强;李元景;张丽;邢宇翔;戴诗语;郭全占;丁保阔 -专利权人：同方威视科技江苏有限公司;同方威视技术股份有限公司;清华大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供一种货物图像处理方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取训练图像和标签；通过特征提取网络提取所述训练图像的特征获得特征向量；获取分类网络的权重向量，所述分类网络包括分类全连接层；对所述权重向量进行归一化处理获得归一化的权重向量；基于所述特征向量和所述归一化的权重向量通过所述分类全连接层获得分类模型输入；根据所述分类模型输入和所述标签获得损失函数；基于所述损失函数训练所述特征提取网络和所述分类网络以识别图像中的货物。该方法实现了一定程度上提高基于深度学习算法的辐射图像分类模型的精度。
货物图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]货物图像检测方法、装置、设备及存储介质-CN202011204728.8在审
发明人：刘阳;陈志强;李元景;张丽;邢宇翔;张良;戴诗语 -专利权人：同方威视科技江苏有限公司;同方威视技术股份有限公司;清华大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本公开提供一种货物图像检测方法、装置、设备及存储介质，涉及安检技术领域。该方法包括：获取待训练图像检测模型，待训练图像检测模型包括特征提取网络和多个类别检测分支网络，特征提取网络与多个类别检测分支网络分别连接；迭代更新待训练图像检测模型的网络参数，获得训练后的图像检测模型；根据训练后的图像检测模型确定待优化再训练的类别检测分支网络；迭代更新待优化再训练的类别检测分支网络的网络参数，获得优化再训练后的图像检测模型；根据训练后的图像检测模型和/或优化再训练后的图像检测模型获得最终的图像检测模型以检测货物图像。该方法实现了提高多类别货物图像检测模型的检测准确率，提升了整体网络的可配置性和可维护性。
货物图像检测方法装置设备存储介质

[发明专利]货物检测方法及装置、电子设备和计算机可读介质-CN201910053206.3在审
发明人：刘阳;邢宇翔;戴诗语 -专利权人：同方威视技术股份有限公司;同方威视科技江苏有限公司
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及人工智能神经网络领域，提供了一种货物检测方法、装置以及电子设备和计算机可读介质，该货物检测方法包括：通过辐射成像技术获取集装箱车厢图像，基于所述集装箱车厢图像确定货物图像块；将所述货物图像块输入基于卷积神经网络训练的特征提取器以提取所述货物图像块的图像特征；将所述货物图像块的图像特征与所述特征提取器提取的对比货物的特征库作比较以确定所述集装箱车厢图像中的货物类别与所述对比货物类别的一致性。采用本公开提供的货物检测方法，可以快速、有效的确认集装箱车厢中货物类别与对比货物类别是否一致。
货物检测方法装置电子设备计算机可读介质

[外观设计]用于电脑的图形用户界面-CN201830434746.2有效
发明人：吴雅琪;戴诗语 -专利权人：同方威视科技江苏有限公司
申请日： 2018-08-08 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： 14-02 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：用于电脑的图形用户界面。2.本外观设计产品的用途：用于对wiscan产品功能的简介、教学和试用。3.本外观设计产品的设计要点：在于屏幕中的以产品为中心的场景化设计体系中的整体和局部交互的图形用户界面的界面内容。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。5.不涉及设计要点，省略后视图、左视图、右视图、俯视图、以及仰视图。6.图形用户界面的用途：主视图中的界面为wiscan软件产品的首页和主界面；使用状态参考图是主视图的具体示例。
图形用户界面外观设计产品功能界面内容软件产品场景化俯视图右视图主界面左视图省略电脑仰视简介屏幕教学图片

[发明专利]刀具检测方法及装置-CN201810117890.2在审
发明人：李元景;李荐民;张丽;顾建平;戴诗语;秦峰;徐斌 -专利权人：同方威视技术股份有限公司;清华大学;同方威视科技江苏有限公司
申请日： 2018-02-06 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请涉及一种刀具检测方法及装置，属于安全检查技术领域。该刀具检测方法包括：获取包括刀具图像的刀具图像数据库，其中刀具图像上标注出刀具位置；采用PVANET对所述刀具图像数据库进行训练，获得刀具自动检测模型；将待检测的辐射图像输入至所述刀具自动检测模型，获得检测结果，所述检测结果包括所述辐射图像中是否存在刀具以及当存在刀具时的刀具位置。根据本申请的刀具检测方法及装置、电子设备和计算机可读介质，能够检测辐射图像中是否存在刀具以及到刀具存在时的位置。
刀具刀具检测刀具图像辐射图像刀具位置检测结果自动检测数据库计算机可读介质电子设备检测安全检查申请标注

[发明专利]检查设备和检测行李物品中的枪支的方法-CN201710021887.6在审
发明人：王启立;戴诗语;顾建平;刘耀红;赵自然 -专利权人：同方威视技术股份有限公司;清华大学
申请日： 2017-01-12 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G01V5/00 文献下载
摘要：公开了一种检测行李物品中的枪支的方法和检查设备。该方法包括：对行李物品进行X射线检查，得到透射图像；利用训练的枪支检测神经网络确定所述透射图像中的多个候选区域；利用所述检测神经网络对所述多个候选区域进行分类，以确定所述透射图像中是否包含枪支。利用上述方案，可以更为准确地确定行李物品中是否包含枪支。在其他的实施例中，通过上述的方法检查出枪支后，在图像中做出标注，提示判图员，从而降低人工判图的工作量。
行李物品枪支透射图像候选区域检查设备神经网络枪支检测种检测检测工作量标注提示图像分类检查

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