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[发明专利]截断目标物体深度预测方法及装置-CN202310565107.X在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：嬴彻星创智能科技（上海）有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明提供一种截断目标物体深度预测方法及装置，方法包括：获取截断目标物体图像；将所述截断目标物体图像输入预先训练好的深度预测模型，进行截断程度打分与深度预测，获取截断得分与深度预测结果，所述截断得分与所述目标物体图像中截断目标物体的截断程度相关；基于所述截断得分，确定所述深度预测结果的置信度；根据所述置信度，确定所述深度预测结果是否可信。本方法较好地提高了对截断目标物体的深度预测的精确度，预测误差较小，较有效避免了由于截断目标物体的预测误差较大而产生的安全隐患。
截断目标物体深度预测方法装置

[发明专利]车位检测模型训练方法、车位检测方法、训练装置及设备-CN202310532626.6在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：嬴彻星创智能科技（上海）有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提供的车位检测模型训练方法、车位检测方法、训练装置及设备，训练方法包括：获取车位样本图像及对应的特征标签，特征标签包括：四个角点坐标真值、四个角点坐标真值围成的四边形真值和车位内区域真值；根据车位样本图像，经由车位检测模型，输出车位检测训练结果；基于车位检测训练结果和特征标签，经由损失函数，生成损失值，对车位检测模型进行更新直至收敛，以得到训练好的车位检测模型。本发明针对特殊的车位类型，不需要重新收集图片数据，也无需另做数据标注，因此，在几乎不增加计算量以及不需要任何额外数据标注下，极大提高了车位检测模型对各种车位类型进行识别的鲁棒性。
车位检测模型训练方法装置设备

[发明专利]行人检测模型训练方法、行人检测方法、训练装置及设备-CN202310540096.X在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：嬴彻星创智能科技（上海）有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提供的行人检测模型训练方法、行人检测方法、训练装置及设备，训练方法包括：通过获取行人图像数据以及对应的标注数据，标注数据包括行人标注框标签、基于行人标注框标签获取的行人中心点标签、类别标签；根据行人图像数据，经由行人检测模型，输出行人检测训练结果，行人检测训练结果包括行人预测框、行人预测框对应的预测类别以及行人中心预测点；基于行人检测训练结果和标注数据，经由损失函数，生成损失值，对行人检测模型进行更新直至收敛，以得到训练好的行人检测模型。本发明通过添加中心点预测来提高模型识别的鲁棒性，不增加任何标注成本，而且检测结果有助于区分行人与背景环境，极大提高了该行人检测模型对行人检测的性能。
行人检测模型训练方法装置设备

[发明专利]障碍物深度检测方法、电子设备、车辆及存储介质-CN202310540041.9在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：嬴彻星创智能科技（上海）有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提供一种障碍物深度检测方法、电子设备、车辆及存储介质，障碍物深度检测方法包括获取环境图像信息；将所述环境图像信息输入障碍物检测模型，得到障碍物多个二维关键点和障碍物预测高度，障碍物检测模型是基于环境图像训练数据和障碍物标注数据训练得到；根据障碍物多个二维关键点计算出障碍物在图像平面上的多个投影高度值；根据所述障碍物预测高度和障碍物在图像平面上的多个投影高度值计算出障碍物深度值，本发明并不是直接输出深度值而是先预测出障碍物在图像平面上的多个投影高度值，再根据障碍物在图像平面上的多个投影高度值计算出较为稳定的深度值，有效改善基于单目相机的3D障碍物检测模型的输出稳定性，更适用于实际的使用场景。
障碍物深度检测方法电子设备车辆存储介质

[发明专利]一种模型训练方法、障碍物检测方法及相关设备-CN202310492486.4在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：嬴彻星创智能科技（上海）有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种模型训练方法、障碍物检测方法及相关设备，包括：根据未被遮挡目标所对应的预测框与未被遮挡目标所对应的标注框，以及未被遮挡目标对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第一损失值；根据被遮挡目标所对应的预测框、被遮挡目标的更新后标注框与未被遮挡目标的标注框，以及被遮挡目标所对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第二损失值；根据第一损失值以及第二损失值对预先构建的目标检测模型训练更新。本发明训练得到的目标检测模型针对目标遮挡情况具有更高的检测准确性，且无需额外的标注成本，也未增加额外的计算量。
一种模型训练方法障碍物检测相关设备

[发明专利]目标检测模型样本优化方法、模型训练方法及装置-CN202211659439.6在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明涉及目标检测技术领域，提供一种目标检测模型样本优化方法、模型训练方法及装置，该目标检测模型样本优化方法包括：获取带有至少一个标注框的样本图像；根据所述标注框内目标物的类别在所述标注框内确定目标区域；设置所述目标区域中样本像素的置信度大于所述标注框内非目标区域中样本像素的置信度，模型训练方法包括：所述目标检测模型接收样本图像，并输出根据所述样本图像预测的预测结果；将所述预测结果和所述样本图像对应的不同置信度的标签带入预设的损失函数，在所述损失函数收敛时训练完成。本发明使得根据该优化的样本图像训练得到的目标检测模型检测目标更准确。
目标检测模型样本优化方法训练装置

[发明专利]目标检测方法及装置-CN202211667184.8在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，提供一种目标检测方法及装置，该方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入目标检测模型，得到目标检测模型输出的待检测图像中各目标物的检测框及目标物类别，目标检测模型是基于样本图像及样本图像对应的检测框标签和类别标签训练得到的，且训练时，所述目标检测模型的骨干网络输出至少两个尺寸大小不同的特征图，较小尺寸的特征图的类别损失函数包括：较小尺寸的特征图训练结果和较大尺寸的特征图训练结果的第一差异子函数，以及较小尺寸的特征图训练结果与所述类别标签的第二差异子函数，本发明够更准确地从待检测图像中检测出各目标物的类别，提高了小物体检测的准确度。
目标检测方法装置

[发明专利]人脸活体检测方法、装置、电子设备、车辆及存储介质-CN202211186081.X在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸活体检测方法、装置、电子设备、车辆及存储介质，通过红外摄像头获取待检测人脸图像；将待检测人脸图像输入训练好的神经网络模型，以根据训练好的神经网络模型生成待检测人脸图像对应的掩膜特征向量；对待检测人脸图像对应的掩膜特征向量进行分类；根据分类结果得到检测结果，可以根据红外摄像头有效识别出是否存在视频攻击，并且由于照片为掩膜图像与真实人脸存在本质不同，因此，通过神经网络学习掩膜特征向量，以判断待测图像是否为掩膜图像可以更准确的实现活体人脸检测，提升检测效率和准确性。
活体检测方法装置电子设备车辆存储介质

[发明专利]驾驶行为检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211504707.7在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明提供一种驾驶行为检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取带有边界框及边界框标签的第一图像，边界框内具有第一对象、第二对象以及第二对象对第一对象的行为的图片特征，边界框标签包括边界框内图片特征所表现的行为类型；构建通过第一图像训练机器学习模型而获得的检测网络模型；获取车载相机拍摄的第二图像；通过检测网络模型检测第二图像，以在第二图像中具有边界框内的图片特征时，认定第二图像所表现的行为类型为边界框标签所记录的行为类型。本发明检测方法提高了检测准确度，降低了误报几率，具有较好的驾驶体验。且无需积累多张单帧图片的检测结果，采用单帧图片即可完成检测，减轻了DMS系统的计算负担。
驾驶行为检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]车外障碍物检测方法、系统、电子设备、车辆-CN202211436458.2在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提供一种车外障碍物检测方法、系统、电子设备、车辆，所述方法包括：获取车外障碍物的探测数据；基于所述探测数据，通过障碍物检测模型判断所述障碍物的类别；其中，所述障碍物检测模型预测得到关于所述样本的小类预测值和大类预测值，所述障碍物检测模型所采用的总损失函数包括针对所述样本的小类预测的第一子损失函数，所述第一子损失函数包括第一损失和第二损失，所述第一损失通过所述小类预测值和对应的所述小类标签值获取，所述第二损失通过所述大类预测值和对应的所述大类标签值获取。在几乎不增加计算量的情况下，提高障碍物检测模型的精确度，降低障碍物检测模型的误检率。
障碍物检测方法系统电子设备车辆

[发明专利]眼部关键点检测方法、眼睛状态检测方法及相关装置-CN202211321034.1在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明提供一种眼部关键点检测方法、眼睛状态检测方法及相关装置，包括：获取待检测对象的人脸图像；将所述人脸图像输入至预先训练好的眼部关键点检测模型，其中，所述预先训练好的眼部关键点检测模型包括主干网络、第一关键点分支网络以及第二关键点分支网络；通过所述主干网络对所述眼部区域进行特征提取，获得眼部特征；根据所述眼部特征，并通过所述第一关键点分支网络预测得到第一关键点，所述第一关键点为预定部位的眼部关键点；根据所述眼部特征以及所述第一关键点对应的特征信息，并通过所述第二关键点分支网络预测得到第二关键点。本发明能够提升眼部关键点检测的精度以及降低误检率。
眼部关键检测方法眼睛状态相关装置

[发明专利]注意力检测方法及装置-CN202211117447.8在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种注意力检测方法及装置，方法包括：获取连续的多帧驾驶员图像；将连续的多帧驾驶员图像输入至注意力检测模型中，得到注意力检测模型输出的注意力检测结果；注意力检测模型是基于注意力机制，并利用视线和头部姿态对训练图像进行监督学习得到的。本发明通过云端接收车端发送的连续的多帧驾驶员图像，以利用云端的注意力检测模型对驾驶员图像进行检测，通过云端对深度学习模型计算量的高容忍度，以充分发挥算法的优势；另外基于注意力机制，并利用视线和头部姿态对注意力检测模型进行监督训练，以大幅度提高云端性能，通过采用注意力机制，提升了模型的并行计算能力，进而提升模型的训练速度和准确率。
注意力检测方法装置

[发明专利]驾驶员头部状态判断方法及装置-CN202211014042.1在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明提供一种驾驶员头部状态判断方法及装置，方法包括：获取头部姿态角；根据预先获取的低头姿态数据分布和头部姿态角，利用KL散度，得到差异得分；将差异得分与预设阈值进行比较，并根据比较结果，得到驾驶员的头部状态。本发明根据预先获取的低头姿态数据分布和头部姿态角，利用KL散度拟合头部姿态角分布，得到对应的差异得分，以便于后续根据差异得分与预设阈值，判断对应头部姿态角所属的头部状态，提高头部状态判断结果的准确性，且具有较强的鲁棒性。
驾驶员头部状态判断方法装置

[发明专利]视线估计方法及装置-CN202210806373.2在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种视线估计方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括：获取人脸图像及人脸图像中的眼睛图像；将所述人脸图像和眼睛图像输入至预设的视线估计模型，得到所述视线估计模型输出的第一视线和第二视线；根据所述第一视线和所述第二视线确定视线估计结果，其中，所述视线估计模型是以人脸样本图像和眼睛样本图像为输入，与人脸样本图像和眼睛样本图像对应的样本视线为标签训练得到的。本发明不仅仅采用眼睛图像来估计视线，而是结合了人脸图像和眼睛图像共同估计视线，由于人脸特征的辅助，解决了受眼部周围光环境影响很难准确地估计视线的问题，达到了更准确的估计效果。
视线估计方法装置

[发明专利]姿态基准角生成方法及装置-CN202210815538.2在审
发明人： 贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明提供一种姿态基准角生成方法及装置，涉及角度检测技术领域，该方法包括：获取图像采集装置采集的待检测对象的L帧待检测图像，L为大于1的整数；将L帧所述待检测图像输入预设的角度检测模型，得到角度检测模型输出的L个基准角分类结果；根据L个基准角分类结果分别确定图像采集装置的L个备选基准角；根据L个所述备选基准角确定所述图像采集装置的基准角，其中，所述角度检测模型是基于待检测对象的样本图像和所述样本图像对应的样本基准角类别训练得到的。本发明从多帧待检测图像获得的多个备选基准角中选取基准角，能够过滤掉所有场景中待检测对象动作幅度较大的情况，最终获得相对准确的基准角。
姿态基准生成方法装置

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