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- [发明专利]烟雾检测方法及设备-CN201810506665.8有效
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郭宇;董远;白洪亮;熊风烨
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苏州飞搜科技有限公司
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2018-05-24
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2022-01-07
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G06K9/00
- 本申请提供一种烟雾检测方法及设备,对待测视频进行处理,得到至少一帧待测烟雾图像;从所述待测烟雾图像中提取颜色特征和运动特征中的至少一种,确定所述待测烟雾图像中的候选烟雾区域;将所述候选烟雾区域输入到卷积神经网络中,确定烟雾检测结果,其中,所述卷积神经网络是根据从已处理的烟雾视频中获取的烟雾区域和非烟雾区域进行训练所确定的。利用本申请实施例记载的烟雾检测方案,将颜色特征和运动特征判别与训练好的卷积神经网络提取区域的抽象特征相结合,实现烟雾检测。这里,卷积神经网络对特征的表达能力和鲁棒性能更好,可以提升烟雾检测方案的准确性。
- 烟雾检测方法设备
- [发明专利]实时行为识别方法及系统-CN201811058694.9有效
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姚丽;董远;白洪亮;熊风烨
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苏州飞搜科技有限公司
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2018-09-11
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2021-08-20
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G06K9/00
- 本发明实施例提供了一种实时行为识别方法及系统,通过对待识别视频中的视频帧进行采样,并将采样结果输入至学习后的预设卷积神经网络,由学习后的预设卷积神经网络输出待识别视频产生的实时光流,可以大大降低获取实时光流的时间,再基于实时光流,确定待识别视频中行为的类别,可提高行为识别的速度。同时由于本发明实施例中采用学习后的预设卷积神经网络,可以避免单次计算产生的识别结果不准确的问题。而且,本发明实施例中在获取到采样结果后并不需要对采样结果进行保存,而是直接将采样结果输入至学习后的预设卷积神经网络中,并不需要对存储空间进行限定,进一步节约了行为识别的成本。
- 实时行为识别方法系统
- [发明专利]一种基于多尺度的行人检测方法和装置-CN201810862611.5有效
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李磊;董远;白洪亮;熊风烨
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苏州飞搜科技有限公司
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2018-08-01
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2021-08-20
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G06K9/00
- 本发明实施例提供一种基于多尺度的行人检测方法和装置,其中所述方法包括:将待检测图像输入至特征提取模型,输出图像特征集合;特征提取模型为基于Resnet网络建立的包括多层串联的卷积单元的神经网络,对应地,图像特征集合由多层串联的卷积单元中每一卷积单元输出的图像特征构成;将图像特征集合输入至特征融合模型,输出融合特征;将融合特征输入至特征回归分类模型,输出融合特征的回归结果和分类结果,基于回归结果和分类结果得到行人检测结果。本发明实施例提供的方法和装置,在实现多尺度行人检测的同时,简化了特征提取模型,增加了行人检测的灵活性,减少了计算开销,避免了过多的资源占用,提高了多尺度行人检测的准确率。
- 一种基于尺度行人检测方法装置
- [发明专利]人脸检测方法及系统-CN201810506447.4有效
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王鲁许;董远;白洪亮;熊风烨
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苏州飞搜科技有限公司
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2018-05-24
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2021-05-18
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G06K9/00
- 本申请提供一种人脸检测方法及系统。人脸检测方法包括:通过至少两层网络结构对输入的至少一个样本图片进行处理,得到与至少两层网络结构的至少两个卷积层对应的至少两个特征图;提取第一类特征图的特征信息及第二类特征图的特征信息;根据第一类特征图的特征信息及第二类特征图的特征信息在样本图片中对应的位置坐标获取人脸框的检测位置坐标;根据末位卷积层对应的特征图与目标图像的匹配度更新每一卷积层的权重值;根据每一卷积层的权重值生成人脸检测模型。由于第一类特征提取层更靠前其特征平面的尺寸相对较大,可用于检测小人脸,通过对第一类特征图的特征信息的提取可提高了小人脸检测能力的目的。
- 检测方法系统
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