专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]数据增强的重识别数据集的构造方法、装置及相关设备-CN202310685675.3在审
  • 郑双午;许能华;闫潇宁 - 深圳市安软慧视科技有限公司
  • 2023-06-09 - 2023-09-19 - G06V10/774
  • 本发明涉及人工智能技术领域,本发明公开了一种数据增强的重识别数据集的构造方法、系统及相关设备,构造方法包括以下步骤:获取预设规模数据集,预设规模数据集中包括多张原始图片,每一原始图片皆具有多个不同标记;根据标记,将具有相同标记的所有原始图片存放于同一文件夹内;对每一文件夹中的原始图片进行筛选,保留具有差异的原始图片并作为场景图;其中,每个标记具有至少两个场景图;对每个标记对应的场景图逐张进行数据增强,获取每个场景图对应的多张增强图片,将所有增强图片输出作为数据增强的重识别数据集。本发明的数据增强的重识别数据集的构造方法改造的目标重识别数据集,使训练的模型具有更高的准确度和鲁棒性。
  • 数据增强识别构造方法装置相关设备
  • [发明专利]一种多线程的图像处理方法及装置-CN202110824947.4有效
  • 幸仁杰;许能华;李天圣;闫潇宁 - 深圳市安软科技股份有限公司;深圳市安软慧视科技有限公司
  • 2021-07-21 - 2023-08-22 - G06V10/75
  • 本发明实施例提供一种多线程的图像处理方法及装置,包括步骤:获取智慧摄像设备发送的初始图像数据,并对初始图像数据进行预处理得到目标图像数据;通过管理线程池接收智慧摄像设备发送的请求信息;通过业务线程池根据接收到的请求信息对目标图像数据进行异步处理得到目标图片和特征属性,并将获得的目标图片和特征属性进行存储,以及将目标图片和特征属性发送至Pulsar消息队列上;通过多个服务器读取Pulsar消息队列上的目标图片和特征属性并进行解析;将多个服务器解析后的目标图片和特征属性分别与初始图像数据的原图片和原特征属性进行对比,以得到最终目标图像。本发明能够实时处理摄像头抓拍的图片,结构化处理后向web应用提供数据源。
  • 一种多线程图像处理方法装置
  • [外观设计]计算机的视频人工智能图像监视防控图形用户界面-CN202230044100.X有效
  • 李艳琦;辛亮;缪迪;谭咏琪 - 深圳市安软科技股份有限公司;深圳市安软慧视科技有限公司
  • 2022-01-21 - 2023-03-17 - 14-02
  • 1.本外观设计产品的名称:计算机的视频人工智能图像监视防控图形用户界面。2.本外观设计产品的用途:用于运行程序,显示界面内容,实现展示监控视频及查看处理系统检测的告警事件的人机交互。3.本外观设计产品的设计要点:在于显示的视图用户界面。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。5.本外观设计产品的计算机为现有设计,后视图、左视图、右视图、俯视图、仰视图无设计要点,故省略后视图、左视图、右视图、俯视图、仰视图,省略后视图、左视图、右视图、俯视图、仰视图。6.图形用户界面的用途:用于视频监视防控。主视图用户界面包括了全局总览、云图快搜、视频监控、专项防控、一案一档、运行维护、系统管理七个主要功能模块,各模块可通过点击导航菜单进入该模块的内容画面,各界面变化状态图中的导航栏高亮部分为模块的内容画面。点击“全局总览”模块,在“全局总览”的内容显示单元中点击“智能/非智能”进入界面变化状态图1,在“全局总览”的内容显示单元中点击“视图围栏”进入界面变化状态图2。该“全局总览”模块可查看摄像机覆盖范围、分【辖区】和【类型】两大模块分别采集人体、人脸、车辆图像信息的统计数据。其中,界面变化状态图1中浅灰色覆盖部分为局部地图,中间深灰色覆盖区域为应用场景的地图范围,界面变化状态图2的右侧显示框内的浅灰色覆盖部分为局部地图,中间浅蓝色覆盖区域为在局部地图上具体选择查看的区域范围。点击“云图快搜”模块,进入界面变化状态图3的“云图快搜”内容显示单元,其中,界面变化状态图3中浅灰色覆盖部分为局部地图。在界面变化状态图3中点击“人体属性选择”进入界面变化状态图4,点击“搜索”进入界面变化状态图5,点击“归档”进入界面变化状态图6,点击“以图搜图”进入界面变化状态图7,点击“查看原图”进入界面变化状态图8,在界面变化状态图6中点击“查看轨迹”进入界面变化状态图9,其中,界面变化状态图9中浅灰色覆盖部分为局部地图。该“云图快搜”模块可查询人体、人脸、车辆的图片数据,并可对数据进行查看原图、以图搜图、归档数据、展示轨迹。点击“视频监控”模块,进入界面变化状态图10的“视频监控”的内容显示单元,可选择查看安装在不同位置的摄像头,采用【点聚合】的显示方式,点击画面右侧摄像头图标进入界面变化状态图11,其中,界面变化状态图10和11中浅灰色覆盖部分均为局部地图。点击“实时视频”进入界面变化状态图12,点击“视频回放”进入界面变化状态图13,选择要回放的时间,点击“确定”进入界面变化状态图14。该“视频监控”模块可查看指定地点的视频监控,实现了查看实时视频和视频回放功能。点击“专项防控”模块,进入界面变化状态图15的“专项防控”的内容显示单元,点击“车牌布控比对预警”进入界面变化状态图16,在界面变化状态图16中可选择预警开始及结束时间、布控点位,根据选择的条件即可搜索出对应的预警信息。该“专项防控”模块可根据预警开始、结束时间以及布控点位查看人形、车辆区域入侵预警信息。点击“一案一档”模块,进入界面变化状态图17的“一案一档”的内容显示单元,进一步点击进入界面变化状态图18,在界面变化状态图18中可选择档案名称和创建时间,搜索出对应的档案信息以进入界面变化状态图19。在界面变化状态图19中点击“新增档案”并点击“确定”进入界面变化状态图20,在界面变化状态图20中点击“编辑”进入界面变化状态图21,在界面变化状态图20中点击“删除”进入界面变化状态图22,点击“确定”进入界面变化状态图23。该“一案一档”模块可根据需求对档案进行新 增、编辑、删除操作。点击“运行维护”模块下的二级菜单“智能摄像头管理”,进入界面变化状态图24,点击“固件管理”进入界面变化状态图25,点击“设备类型”进入界面变化状态图26,点击二级菜单“边缘设备管理”进入界面变化状态图27,点击“应用管理”进入界面变化状态图28,点击二级菜单“采集统计”进入界面变化状态图29。该“运行维护”模块分为“智能摄像头管理”、“边缘设备管理”和“采集统计”三个子功能模块,实现的功能包括对摄像头设备、地址、场景类型、颜色进行新增、编辑、删除;对固件版本、路径、大小进行新增、编辑、删除;对边缘设备的配置、边缘信息的编辑;对应用的版本进行管理;对采集到的人体、人像、车辆数据进行数量统计。点击“系统管理”模块,进入界面变化状态图30的“系统管理”的内容显示单元,在界面变化状态图30中点击二级菜单“专项防控模型”进入界面变化状态图31,点击二级菜单“部门管理”进入界面变化状态图32,点击二级菜单“用户管理”进入界面变化状态图33,点击二级菜单“角色管理”进入界面变化状态图34,点击二级菜单“菜单管理”进入界面变化状态图35,点击二级菜单“日志管理”进入界面变化状态图36,点击二级菜单“插件管理”进入界面变化状态图3
  • 计算机视频人工智能图像监视图形用户界面
  • [发明专利]优化计算的目标跟踪方法、系统及相关设备-CN202210526166.1在审
  • 闫潇宁;李健凯;郑双午;许能华;赵昱炜 - 深圳市安软慧视科技有限公司
  • 2022-05-13 - 2022-09-23 - G06V40/10
  • 本发明适用于人工智能技术应用领域,提供了一种优化计算的目标跟踪方法、系统及相关设备,所述方法包括:获取视频序列数据,并从视频序列数据中获取当前帧的具有行人特征向量的行人检测目标以及行人坐标框;使用追踪器对前一帧中的已识别到的过去行人目标进行位置预测,得到具有预测特征向量和跟踪ID的行人预测坐标框;计算行人坐标框与行人预测坐标框之间的交并比,并判断交并比是否大于预设交并比阈值,若交并比大于预设交并比阈值,则进一步计算行人特征向量和预测特征向量之间的余弦距离,并根据交并比和余弦距离使用匈牙利算法计算得到跟踪匹配结果。本发明采用了基于向量和交并比的跟踪预测方法减少了多目标跟踪计算量,提高了实时性。
  • 优化计算目标跟踪方法系统相关设备
  • [发明专利]自适应频率分解的低光照图像增强方法与相关设备-CN202210763940.0在审
  • 闫潇宁;陈晓艳;梁禧文;陈文海 - 深圳市安软慧视科技有限公司
  • 2022-06-29 - 2022-09-16 - G06T5/00
  • 本发明适用于计算机视觉图像技术领域,提供了一种自适应频率分解的低光照图像增强方法与相关设备,所述方法包括:获取包含不同亮度图像的数据集,并进行预处理,得到训练数据集和测试数据集;构建包含拉普拉斯金字塔层、特征提取层、自适应频率分解层的自适应频率分解网络,同时,以自适应频率分解网络作为生成网络,构建判别器网络;引入生成器损失函数和判别器损失函数,并以训练数据集为自适应频率分解网络和判别器网络整体的输入进行训练,直到训练完成输出得到低光照增强模型,之后,以测试数据集为输入进行低照度增强,计算定量指标。本发明减少了频率分解模型的训练量,且能够挖掘图像的更多潜在信息,提高了图像的低照度增强效果。
  • 自适应频率分解光照图像增强方法相关设备
  • [发明专利]减少跳变的多目标跟踪方法、系统及相关设备-CN202210526017.5在审
  • 王旭;武大硕;许能华;闫潇宁;郑双午 - 深圳市安软慧视科技有限公司
  • 2022-05-13 - 2022-09-16 - G06T7/20
  • 本发明适用于计算机视觉应用领域,提供了一种减少跳变的多目标跟踪方法、系统及相关设备,所述方法包括:获取视频序列数据,并从视频序列数据中获取当前帧的行人检测目标以及坐标框信息、行人检测外观数据;将坐标框信息转换为八维信息,进行多目标跟踪;使用卡尔曼滤波器根据前一帧的行人轨迹数据计算行人预测位置信息,并计算其和坐标框信息之间的马氏距离;获取行人跟踪外观数据,并计算其与行人检测外观数据之间的余弦距离;根据马氏距离和余弦距离,使用匈牙利算法进行跟踪匹配,得到多目标跟踪结果。本发明采用了优先筛选远离边缘的目标结合多种级联匹配方法进行多目标跟踪的方法,使ID跳变的情况得到改善,提高了准确度。
  • 减少多目标跟踪方法系统相关设备
  • [发明专利]行人属性识别模型的训练方法、系统及相关设备-CN202210371922.8在审
  • 孙志伟;师亚涛;闫潇宁 - 深圳市安软慧视科技有限公司
  • 2022-04-08 - 2022-07-29 - G06V40/10
  • 本发明适用于计算机视觉应用领域,提供了一种行人属性识别模型的训练方法、系统及相关设备,所述方法包括:获取包含行人图像的数据集,并利用Apriori算法对数据集进行过滤,得到频繁项集;对频繁项集进行二值属性转换,得到训练数据集;构建包含改进的ULSAM注意力模块的预训练属性识别模型,并将训练数据集输入,得到关于行人属性的识别准确率结果;根据识别准确率结果,按照预设关联规则对存在强相关性的多种行人属性进行准确率判断,并将满足预设准确率阈值的多种行人属性所对应的全连接层进行连接;输出得到行人属性识别模型。本发明通过改进的ULSAM注意力模块和Apriori算法,优化了属性识别模型结构,增强了识别性能。
  • 行人属性识别模型训练方法系统相关设备

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