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[发明专利]一种图像增强方法、装置、终端设备及计算机可读介质-CN201910805817.9有效
发明人：罗茜;张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;张诚;文戎 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像增强方法及装置，该方法包括：将高动态范围图像转换成正常照度低动态范围图像和低照度低动态范围图像，在通过样本对数据集对自编码网络进行迭代训练的过程中，将低照度低动态范围图像输入自编码网络，并通过自编码网络输出预测的低照度增强图像，并采用均方误差评估预测的低照度增强图像和正常照度低动态范围图像之间的差异，将差异输入所述自编码网络中，由自编码网络根据所述差异调整自编码网络的参数值，直到在迭代训练的过程中使差异达到极小值时，获得训练好的自编码网络，最后通过训练好的自编码网络接收低照度图像，并由训练好的自编码网络输出所述低照度图像对应的增强图像，从而可避免生成的增强图像的严重失真。
一种图像增强方法装置终端设备计算机可读介质

[发明专利]盲搜方法及系统-CN201810708867.0有效
发明人：李志前;王凯婵;胡大鹏;周晓;麦振文;林志伟 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2018-07-02 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种盲搜方法及系统，所述方法包括：步骤1：对数据库内的特征向量进行聚类，得到对应的群集；步骤2：对每一个群进行分析，选出多个密度高、尺度小、噪声水平低的重要群集；步骤3：从重要群集中生成对应的虚拟输入查询，得到对应的虚拟输入查询集；步骤4：利用虚拟输入查询及其特征在数据库中进行搜索，将相似的特征向量及其相关的原有数据归类到对应的虚拟输入查询；步骤5：按权重顺序显示虚拟输入查询、对应归类的特征向量及对应的原有数据。本发明实施例通过对数据库内的特征向量进行聚类并生成虚拟输入查询，解决了需要输入查询才能搜索的问题，进而能够在没有输入查询的时候能生成一系列虚拟输入查询。
方法系统

[发明专利]一种案件搜索方法及装置-CN202010998518.4在审
发明人：李志前;李宁;端义勇;王奇 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种案件搜索方法、装置、终端设备及计算机可读介质，所述方法包括：提取案件信息中的案件语义信息；将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频；提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果，从而可提高案件搜索的效率。
一种案件搜索方法装置

[发明专利]一种案件证据固定方法及装置-CN202010998522.0在审
发明人：李志前;李宁;端义勇;王奇 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种案件证据固定方法、装置、终端设备及计算机可读介质，所述方法包括：利用视频分析前端获取监控视频中的运动目标的结构特征化信息，并将从警综系统获取的案件信息中的嫌疑人特征信息与所述结构特征化信息进行比较，以初步确定目标嫌疑人图像；根据初步确定的目标嫌疑人图像对应的摄像头所在的位置，确定目标嫌疑人的活动范围，并在所述活动范围对应的摄像头获取的视频中最终确定目标嫌疑人图像；将最终确定的目标嫌疑人的图像与人脸信息进行比对，若一致，则将最终确定的目标嫌疑人图像对应的监控视频、指纹信息、身份证信息、人脸信息关联后储存在后端管理平台，从而可提高视频分析效率以及案件证据管理效率。
一种案件证据固定方法装置

[发明专利]一种案件侦查方法及装置-CN202010998959.4在审
发明人：李志前;李宁;端义勇;王奇 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种案件侦查方法、装置、终端设备及计算机可读介质，所述方法包括：调取接警号代表的案件语义信息；在视频专网获取视频，对所述视频中的运动目标进行结构化解析得到运动目标的结构化特征信息，并将案件语义信息中的嫌疑人特征信息与所述结构化特征信息匹配，确定犯罪嫌疑人图片；以图搜图搜索与犯罪嫌疑人图片中的犯罪嫌疑人相似的相似目标，并根据相似目标所处监控点的位置、监控拍摄的时间及案发时间和案发地点，生成犯罪嫌疑人的运动轨迹；将所述犯罪嫌疑人图片、案件语义信息及运动轨迹打包发送至公安内网，以确定犯罪嫌疑人身份，并根据所述案件语义信息及运动轨迹对所述犯罪嫌疑人进行追踪，从而可提高案件侦破效率。
一种案件侦查方法装置

[发明专利]一种深度学习模型的分布式训练方法及装置-CN201910783355.5在审
发明人：张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;蒋杰 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种深度学习模型的分布式训练方法及装置，所述方法包括：通过改进的随机梯度下降迭代算法对大数据车辆图像的深度学习模型进行迭代训练；其中，在每次对所述大数据车辆图像的深度学习模型进行迭代训练时，使用比前次迭代训练更多的处理器来加载更多的图像数据；通过改进的线性缩放与预热策略对加载的所述更多的图像数据进行批量训练，以调节训练的准确度。通过本发明实施例，能够提高对大数据车辆图像的深度学习模型进行训练的效率和准确度。
车辆图像迭代训练大数据准确度图像数据加载学习迭代算法随机梯度预热处理器缩放改进

[发明专利]一种图像增强方法及装置-CN201910799669.4在审
发明人：罗茜;张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;蒋杰;张诚 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像增强方法及装置，所述方法包括：在对图像增强网络模型进行迭代训练时，获取原始图像与目标图像，将原始图像输入第一生成器中，得到增强后的第一图像，并通过第二生成器将第一图像映射到原始图像，得到与原始图像的显示内容相同的第二图像；将原始图像和第二图像输入神经网络模型，确定原始图像和第二图像之间的第一损失值，并将第一图像和目标图像输入判别器，确定第一图像和目标图像之间的第二损失值；根据第一损失值和第二损失值调整图像增强网络模型的参数，直到第一损失值和第二损失值满足预定条件时，将第一生成器作为对图像进行增强的增强模型，从而可提高图像增强效果。
原始图像图像目标图像图像增强生成器网络模型神经网络模型调整图像迭代训练输入判别图像输入图像映射显示内容预定条件

[发明专利]一种低照度图像增强方法及装置-CN201910837083.2在审
发明人：罗茜;张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;文戎;张诚;蒋杰 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了低照度图像增强方法及装置，包括：获取n个样本对；将n个样本对输入第一卷积神经网络，使第一卷积神经网络输出正常图像的光照图像和反射图像，以及输出低照度图像的光照图像和反射图像，并以第一卷积神经网络的损失函数对第一卷积神经网络进行训练；将低照度图像的光照图像和反射图像输入第二卷积神经网络，使第二卷积神经网络输出增强后的光照图像，以及将增强后的光照图像与低照度图像的反射图像重构，得到重构后的增强图像，并以第二卷积神经网络的损失函数对第二卷积神经网络训练；将待增强的低照度图像依次输入训练好的第一、第二卷积神经网络中，得到增强后的图像，从而可提高图像增强的处理效率，获得更清晰的增强图像。
卷积神经网络低照度图像光照图像反射图像损失函数增强图像重构样本处理效率输出增强图像增强正常图像输出图像清晰

[发明专利]一种视频侦查方法及装置-CN201910850468.2在审
发明人：罗茜;张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;文戎;张诚 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明提供了一种视频侦查方法及装置，该方法包括：从监控视频中截取目标图像，在目标图像中选择嫌疑目标，提取目标图像对应的监控设施周围的监控设施在案件时间范围内的视频中的活动目标的特征信息，建立特征编码库，并根据嫌疑目标的特征信息与所述嫌疑目标的特征信息的相似度，在特征编码库中筛选出包含与所述嫌疑目标近似的活动目标的图像，并从筛选出的图像中确定包含嫌疑目标的图像，根据选出的包含嫌疑目标的图像对应的监控设施的地点及监控时间段，获得嫌疑目标的活动轨迹，在PGIS地图中显示活动轨迹，并根据嫌疑目标的活动轨迹，推断嫌疑目标的活动范围及活动时间段，提前布控，从而可提高视频侦查的效率。
活动轨迹监控设施特征信息图像视频活动目标目标图像特征编码筛选提取目标图像活动时间段监控时间段监控视频相似度截取布控推断近似案件

[发明专利]一种基于深度学习的案件研判方法及装置-CN201910904482.6在审
发明人：罗茜;张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;蒋杰;张诚 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： G06F16/78 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的案件研判方法及装置，该方法包括：抽取警综系统和执法办案系统中的案件信息；将案件信息中的视频图像输入人脸特征解析模块和视频图像结构化模块，分别生成人脸特征向量和涉案目标的结构化特征向量；将案件信息中的文字信息输入自然语言处理模块，得到语料的词向量；分别将所述人脸特征向量、涉案目标的结构化特征向量、语料的词向量与数据库中的历史案件信息的相应的特征向量比对，确定所述警综系统和执法办案系统中案件信息与所述数据库中的历史案件信息之间的总特征向量的相似度，并对所述总特征向量的相似度进行排序，根据排序对相关案件进行串并处理，从而可提高案件研判的效率。
案件信息人脸特征向量结构化特征总特征向量视频图像词向量相似度向量语料排序数据库自然语言处理模块案件解析模块人脸特征特征向量文字信息结构化比对抽取学习

[发明专利]基于区域卷积网络的车辆细节识别二次结构化方法及装置-CN201910273353.1在审
发明人：王思远;张斯尧;谢喜林;张诚;黄晋;蒋杰 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域全卷积网络的车辆细节识别二次结构化方法及装置，该方法包括如下步骤：S1、对目标车辆图像进行数据增强处理；S2、对数据增强后的车辆图像做基于R‑FCN的车窗细节图像检测模型训练；S3、对基于R‑FCN训练好的车窗细节图像检测模型进行训练改进，增加多个分支，同时调整算法中对输入图片动态长宽比的实际需求模型，训练出判别驾驶员与副驾驶员是否存在影响交通安全行为的模型。本发明提出的技术方案可以辅助相关部门检测车辆违规行为与提高搜索车辆的效率。
车辆细节二次结构数据增强细节图像卷积检测车窗影响交通安全车辆图像车辆违规调整算法模型训练目标车辆实际需求输入图片长宽比搜索网络图像改进

[发明专利]基于深度学习的U-net网络的低照度成像算法及装置-CN201910325879.X在审
发明人：蒋杰;张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;张诚 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的U‑net网络的低照度成像算法及装置，该算法具体包括：步骤101：对原始图像进行打包变换像素通道的预处理；步骤102：利用步骤101中预处理的图像进行U‑net网络的数据训练，其中，在U‑net网络的最后一层使用交叉熵函数与softmax函数；步骤103：通过训练后的U‑net网络对采集到的低照度图像进行处理，并对处理后的图像进行Gamma校正，并输出最终图像。本发明提出的算法效率较高，能够提高信噪比，增强显示图像细节，很好地还原低照度成像图像的细节部分，提高低照度图像亮度，使视频图像能在低照度环境下快速清晰成像。
低照度预处理低照度图像网络成像算法图像增强显示图像低照度环境成像图像清晰成像视频图像数据训练算法效率原始图像最终图像交叉熵信噪比像素算法打包还原采集输出学习

[发明专利]基于深度学习与时空滤波的低照度图像处理算法及装置-CN201910325877.0在审
发明人：张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;蒋杰;张诚 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习与自适应时空滤波的低照度图像成像处理算法及装置，该算法具体包括：步骤101：图像预处理，基于自适应时空滤波的灰度图像去噪处理；步骤102：基于卷积神经网络的深度学习处理，将去噪后的图像进行卷积自编码处理；步骤103：对上述处理后的图像进行亮度增强处理，进行Gamma校正，并输出最终图像。该发明提出的处理算法步骤简单，效率较高，能够很好地还原低照度成像图像的细节部分，并且提高亮度，获得理想的效果。
滤波低照度图像处理算法自适应时空去噪算法图像卷积神经网络图像预处理成像处理成像图像灰度图像亮度增强学习处理最终图像低照度自编码卷积还原输出学习

[发明专利]基于区域卷积神经网络的目标检测与二级分类算法及装置-CN201910273365.4在审
发明人：张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;蒋杰;张诚 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域全卷积神经网络的目标检测与二级分类算法及装置，该算法包括对目标图像进行数据增强处理；进行数据增强后的图像做目标检测与分类的R‑FCN算法处理；对基于R‑FCN训练好的图像检测模型进行训练改进三个步骤。针对现存算法的这些特定问题，本发明提出的算法进行了进一步改进，使得算法模型除了原有的准确检测，分类需要特征具有评议不变性之外，还使得算法模型同时实现了检测与二级分类的功能，相比于现有的算法，本算法可靠性高，目标识别度高，鲁棒性好，同时步骤计算简单，大大减少了计算量，能保持高效率，实际应用性能也能满足需求。
算法二级分类目标检测卷积神经网络数据增强算法模型图像检测模型算法可靠性目标识别目标图像三个步骤算法处理应用性能准确检测不变性高效率计算量鲁棒性原有的分类改进图像检测

[发明专利]基于PGIS地图的接力追踪方法及系统-CN201811035054.6在审
发明人：李志前;周晓;王凯婵;胡大鹏;王景辉;杨显情;李诗晴 -专利权人： 苏州千视通视觉科技股份有限公司
申请日： 2018-09-06 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06F16/487 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于PGIS地图的接力追踪方法及系统，所述方法包括：步骤1：获取监控系统的前端摄像头的视频流，提取视频中的活动目标的特征；步骤2：建立一个活动目标快照的特征数据库；提取嫌疑目标图片的特征；步骤3：将目标图片的特征进行特征比对，按照特征相似度将检索结果从高到低进行排列显示；步骤4：将用户从检索结果中选择出的嫌疑目标快照加入线索库，在PGIS地图上展现嫌疑目标的活动轨迹。本发明实施例通过对监控系统中前端摄像头的视频中的目标进行有力的追踪，并在PIGS地图上形成具备逻辑的轨迹图，解决了目标轨迹不具备逻辑性的问题，进而达到了帮助办案人员尽快抓捕到嫌疑目标及提高办案效率的技术效果。
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