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[发明专利]一种基于车牌信息的相机标定方法、系统及设备-CN202111623515.3在审
发明人：陶福煜;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车牌信息的相机标定方法、系统及设备，所述方法包括：获取包含车牌的多帧图像；通过深度学习算法，得到所述多帧图像中的车牌检测框；通过深度学习算法，得到所述车牌检测框中车牌的四个顶点的位置和车牌的类别信息；根据车牌的类别信息和顶点位置，对相机进行标定。当相机场景中出现多帧车牌信息时，本发明能够有效地对相机参数进行标定。
一种基于车牌信息相机标定方法系统设备

[发明专利]一种基于深度学习的手部关联车牌防伪方法及介质-CN202111492503.1在审
发明人：杨双祥;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的手部关联车牌防伪方法及介质，方法包括：获取带有假车牌的图像数据，构建假车牌图像数据集；对所述实际的假车牌过车图像数据进行标注，标注出车牌外的异常矩形框，得到标注图像数据；构建车牌防伪识别模型，所述车牌防伪识别模型包括联合检测模型和逻辑判断模块，并通过标注图像对所述车牌防伪识别模型进行训练，之后将待识别的车牌图像输入训练好的模型中，根据IOU值的判断输出车牌识别结果。本发明利用恶意攻击所具有特征进行标注，将这些特征与车牌检测框进行关联，实现针对性的车牌防伪识别。
一种基于深度学习关联车牌防伪方法介质

[发明专利]一种基于多模型的人脸防伪方法、存储介质及检测设备-CN202111497930.9在审
发明人：吴丹;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模型的人脸防伪方法，本发明方法包括：分别构建人脸检测模型、边框模型和二分类防伪模型；通过人脸检测模型完成待检测图像中人脸位置识别，并将检测通过的包含人脸信息的图像发送至边框模型；经由所述边框监测模型完成图像是否存在边框的检测，并当图像不存在边框时，被发送至二分类防伪模型；当图像内存在边框，且人脸位于边框范围内时，通过对边框种类完成识别，从而将识别通过的图像发送至二分类防伪模型，将未通过识别的图像筛除；所述二分类防伪模型，基于获得的图像中的人脸反光度和/或纹理特征完成人脸真伪判断。能适应不同距离范围内人脸防伪，无需动作配合，加装额外硬件，更好的解决了人脸防伪问题。
一种基于模型防伪方法存储介质检测设备

[发明专利]一种基于深度学习的车牌字符分割方法及系统-CN202111504606.5在审
发明人：杨双祥;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的车牌字符分割方法及系统，该方法包括：获取定位后的车牌图像，并对所述车牌图像进行归一化处理；将归一化处理得到的车牌图像输入至已预先构建的深度学习模型中，获取车牌图像中的车牌字符的中心点位置；根据车牌图像中的所述车牌字符的中心点位置，得到车牌图像中的所述车牌字符的分割位置。本发明基于深度学习不仅能准确定位出字符位置，还能有效抗各种干扰，同时搭建的深度学习模型还能以极其轻量的规模实现准确的定位；还能去掉灰度化、二值化、投影或者找轮廓等繁琐操作，不仅简化流程，而且提升分割准确性，同时能兼顾七位与八位车牌的分割，为后续的识别提供保障。
一种基于深度学习车牌字符分割方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的边框检测车牌防伪方法及系统-CN202111504608.4在审
发明人：杨双祥;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的边框检测车牌防伪方法及系统，该方法包括：获取待检测攻击图片，所述待检测攻击图片包括车牌区域和容器区域；根据所述待检测攻击图片，标注出容器的边界矩形框以及车牌的矩形框；根据已训练好的边框检测模型以及所述容器的边界矩形框以及车牌的矩形框，判断车牌真伪。本发明利用假车牌的容器的边框与车牌边框的位置关系进行关联判断，不仅能防住常见的手机、ipad、打印纸攻击，而且实现简单，不需要额外的物理标记信息；同时只需要单目相机就能保持较高的防伪率，更加节约设备与人力成本。
一种基于深度学习边框检测车牌防伪方法系统

[发明专利]一种智能货柜的数据采集和处理方法-CN202111506700.4在审
发明人：吴丹;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能货柜的数据采集和处理方法，属于智能货柜技术领域，包括步骤：S1，将商品进行360°旋转，并在旋转过程中进行连续拍照多张照片并进行预处理；S2，对步骤S1中预处理后的照片，通过图像分割的方式获取多边形轮廓；S3，利用步骤S2中图像分割处理后的图像，通过贴图的方式复制到选定的场景背景图片上；S4，利用深度学习网络，学习真实场景和模拟场景的光照区别，训练图像风格转换模型，然后对步骤S3中的贴图进行渲染，将模拟场景图像转换为真实场景图像。本发明可以低成本采集单个商品的各个角度图像，还可以生成多类商品叠加的效果和模拟实际场景的光照效果，采样质量较高，采集设备成本较低，通用性较强。
一种智能货柜数据采集处理方法

[发明专利]一种神经网络的训练样本标签分配方法及系统-CN202111492101.1在审
发明人：庄孟雨;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的训练样本标签分配方法及系统，该分配方法包括以下步骤：S1，将待训练图片经预处理后输入至anchor‑free神经网络中；S2，将经anchor‑free神经网络传输的待训练图片经anchor‑free神经网络处理后输出特征图；S3，根据目标框得到特征图上各个点的anchor；S4，计算步骤S3得到的anchor与目标框之间的IOU值，然后根据IOU值确定正样本点、负样本点和/或忽略样本点。本发明解决了解决现有技术存在的对长宽比较大的目标的正负样本的分配方式效果明显欠佳、检测效果差等问题。
一种神经网络训练样本标签分配方法系统

[发明专利]一种智能运动相机-CN202111567946.2在审
发明人：吴丹;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能运动相机，所述智能运动相机包括：图像采集单元、图像处理单元和数据存储单元；所述图像采集单元被配备为完成运动图像的持续采集；所述图像处理单元基于预设的图像处理算法，完成对缓存图像数据中特征图像帧进行识别与提取；所述存储单元被配置为对图像采集单元采集的图像数据进行缓存，并完成对图像处理单元提取的特征图像帧的存储。本发明智能运动相机，通过在传统运动相机上添加相关的软硬件，增加了抓拍截取剪辑功能，自动生成精彩视频集锦，大大减少了用户自己剪辑的工作量。
一种智能运动相机

[发明专利]一种GPU云服务器迁移至本地的通信系统及通信方法-CN202111493555.0在审
发明人：庄孟雨;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H04L67/562 文献下载
摘要：本发明公开了一种GPU云服务器迁移至本地的通信系统及通信方法，该通信系统包括本地GPU服务器、云存储服务器、云服务器，云服务器内设有中转服务器，云存储服务器与云服务器能相互通信，云服务器与本地GPU服务器能相互通信。本发明解决了现有技术存在的云存储服务器无法向本地GPU服务器发送数据、而使用GPU云服务器的成本高等问题。
一种 gpu 服务器迁移本地通信系统方法

[发明专利]结构化人脸识别方法、装置、设备及存储介质-CN202111595693.X在审
发明人：吴丹;任鹏;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种结构化人脸识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取人脸数据集，并对人脸数据集进行结构化标注，获得包括至少一项特征标注的训练数据集；利用训练数据集中的至少一项特征，生成结构化损失函数，并利用结构化损失函数构建残差网络模型；将训练数据集送入残差网络模型，对残差网络模型进行训练，获得结构化人脸识别模型；在接收到人脸测试数据后，利用结构化人脸识别模型对人脸测试数据进行结构化人脸识别，获得人脸结构化信息。本发明通过对人脸图像进行结构化标注，生成训练数据集，进而获得结构化损失函数，利用结构化损失函数构建人脸识别模型，能够在对人脸多个属性进行识别时采用一个识别模型，提高人脸识别效率。
结构化人脸识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于双摄像头的人脸检测方法及装置-CN201811148956.0有效
发明人：詹肇楷;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双摄像头的人脸检测方法及装置，双摄像头包括广角摄像头和长焦摄像头，该方法包括：利用广角摄像头和长焦摄像头分别获取广角图像和长焦图像；检测广角图像中的疑似人脸区域；对两个图像分别进行校正，得到广角校正图像和长焦校正图像，获取疑似人脸区域在广角校正图像中对应的候选人脸区域；对两个校正图像进行立体匹配，得到点对点映射关系，并得到候选人脸区域的深度信息，深度信息包含高度值；筛选出高度值处于预设范围内的候选人脸区域；确定剩余候选人脸区域在广角图像中对应的疑似人脸区域，并根据点对点映射关系提取疑似人脸区域在长焦图像中对应的目标人脸区域。本发明能够同时兼顾近距离人脸和远距离人脸的检测。
一种基于摄像头检测方法装置

[发明专利]一种基于机器学习的初始数据处理方法和系统-CN201811138528.X在审
发明人：詹肇楷;周卓立;刘俊;秦锐敏;任鹏 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的初始数据处理方法和系统，涉及数据处理领域。所述方法包括以下步骤：S1，采集若干场景数据；S2，利用采集的若干组场景数据对进行训练和构建机器学习模型；S3，采集待处理的低质量初始数据；S4，将获取的低质量初始数据输入经过训练好的机器学习模型，输出得到对应的高质量的场景数据；S5，将得到的高质量初始数据进行ISP图像处理，获得高质量的场景图像。本发明提供的技术方案，针对于不同的极端环境都具有较好的通用性，不需要增加不同的特定处理模块，适用各类数据处理，通过将初始数据做恢复处理，保留初始数据中的各种细节信息，并将保留细节信息的初始数据用于ISP图像处理，得到高质量的输出图像。
初始数据场景数据数据处理机器学习模型基于机器图像处理细节信息采集数据处理领域场景图像处理模块恢复处理极端环境输出图像保留构建输出学习

[发明专利]一种基于三摄像头模组的停车场出入口监控方法及系统-CN201811148077.8在审
发明人：詹肇楷;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三摄像头模组的停车场出入口监控方法及系统，该方法中，利用广角摄像头和长焦摄像头获取场景的彩色信息，利用红外摄像头获取场景的亮度信息，然后在正常光照条件下，合并广角图像和长焦图像，在低光照条件下，通过将彩色信息和一个红外摄像头的亮度信息进行图像融合可以得到复原图像，同时广角摄像头分别与长焦摄像头和红外摄像头组成的双目立体视觉系统得到场景的深度信息。本发明能够兼顾近距离和远距离的拍摄要求，提高低照度下的成像效果。
红外摄像头长焦停车场出入口广角摄像头摄像头模组摄像头彩色信息亮度信息场景双目立体视觉系统低光照条件成像效果复原图像广角图像深度信息图像融合正常光照低照度近距离远距离监控图像合并拍摄

[发明专利]一种极低照度下的高质量成像方法及系统-CN201811148081.4在审
发明人：詹肇楷;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： H04N5/235 文献下载
摘要：本发明公开了一种极低照度下的高质量成像方法及系统，应用于拍摄终端，拍摄终端内置处于不同位置的可见光摄像头、第一红外摄像头和第二红外摄像头，该方法中，首先利用可见光摄像头获取场景的彩色信息，利用两个红外摄像头分别获取场景的亮度信息，然后在低光照提条件下，通过将彩色信息和一个红外摄像头的亮度信息进行图像融合可以得到复原图像，同时两个红外摄像头组成的双目立体视觉系统可以得到极低照度下的场景的深度信息，最后输出复原图像及深度信息。本发明能够获得极低照度下的高质量成像效果，可以生成色彩丰富，亮度较高的高质量夜视图像，具有成本低、实现难度低等优点。
红外摄像头低照度可见光摄像头彩色信息复原图像亮度信息深度信息场景成像双目立体视觉系统终端成像效果图像融合夜视图像低光照拍摄内置输出应用

[发明专利]一种基于双目立体相机的成像处理方法及成像处理系统-CN201810991696.7在审
发明人：詹肇楷;周卓立 -专利权人：成都臻识科技发展有限公司
申请日： 2018-08-29 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双目立体相机的成像处理方法及成像处理系统，双目立体相机内置一个可见光摄像头和一个红外摄像头，该方法包括：利用可见光摄像头获取当前场景的彩色图像，利用红外摄像头获取当前场景的红外图像；利用预置的标定数据对彩色图像和红外图像分别进行校正，得到彩色校正图像和红外校正图像；对彩色校正图像和红外校正图像进行立体匹配，得到当前场景的深度信息；检测当前场景的光照条件；在当前场景处于低光照条件时，将彩色图像的彩色信息和红外图像的亮度信息进行图像融合得到复原图像，并输出复原图像及深度信息。本发明能够在低光照条件下获得高质量的成像效果，可以解决场景过暗、过曝等问题，达到宽动态的成像效果。
场景彩色图像红外图像立体相机双目彩色校正图像成像处理系统可见光摄像头低光照条件红外摄像头成像处理成像效果复原图像红外校正深度信息图像标定数据彩色信息光照条件立体匹配亮度信息图像融合宽动态内置预置校正输出检测

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