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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]行为识别和模型训练方法、装置、设备、存储介质-CN202210523972.3在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种行为识别和模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中，所述行为识别方法包括：获取至少一个对象的轨迹点序列；其中，每一所述对象的轨迹点序列中包括所述对象的至少一个轨迹点；分别对每一所述对象的轨迹点序列进行异常检测，得到每一所述轨迹点序列的异常检测结果；针对每一所述对象的轨迹点序列，在基于所述轨迹点序列的异常检测结果确定所述轨迹点序列异常的情况下，基于所述轨迹点序列，对所述对象的异常行为进行识别，得到行为识别结果。
行为识别模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]交互检测模型的训练方法、交互检测方法及相关设备-CN202210596450.6在审
发明人： 苏海昇;范弘炜 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种交互检测模型的训练方法、交互检测方法及相关设备，该方法包括：基于交互检测模型的特征提取网络对样本视频数据中样本图像进行处理，得到样本图像中样本人体的样本人体特征；基于交互检测模型的动作分类网络对样本人体特征进行分类，得到样本人体的第一预测交互动作；基于样本物体的二维位置和样本人体的形态参数进行定位，得到样本物体的三维位置；基于形态参数和三维位置进行预测，得到样本物体的预测分值；基于样本交互动作与第一预测交互动作的差异，以及样本分值与预测分值的差异，调整交互检测模型的网络参数。上述方案，能够提高人物交互关系的检测精度。
交互检测模型训练方法相关设备

[发明专利]目标行为检测方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202210482124.2在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开涉及计算机视觉技术领域，具体提供了一种目标行为检测方法、装置、电子设备以及存储介质。一种目标行为检测方法，包括：获取视频流中每帧图像上包括的各个候选图像区域；对每帧图像对应的各个候选图像区域进行特征提取，根据所述各个候选图像区域的图像特征，从所述各个候选图像区域中确定该帧图像对应的目标图像区域以及所述目标图像区域对应的目标图像特征；根据每帧图像对应的所述目标图像特征，确定目标特征序列；基于所述目标特征序列，确定目标行为检测结果。本公开实施方式，提高目标行为检测效率和检测效率。
目标行为检测方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]目标行为检测方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202210460131.2在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开涉及计算机视觉技术领域，具体提供了一种目标行为检测方法、装置、电子设备以及存储介质。一种目标行为检测方法，包括：对待处理的视频流进行检测，得到视频流中每个目标对象的行为轨迹序列；对每个目标对象的行为轨迹序列进行浅层特征提取，得到每个行为轨迹序列对应的第一特征序列；根据第一特征序列，从行为轨迹序列中确定候选行为轨迹序列；基于各个候选行为轨迹序列对应的第一特征序列，对每个候选行为轨迹序列进行深层特征提取，并根据提取得到的第二特征序列，确定每个目标对象的目标行为检测结果。本公开实施方式，提高行为检测效率，适用于人流密集的检测场景，且提升了目标行为检测的效果。
目标行为检测方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]异常行为检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210524859.7在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开实施例公开了异常行为检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：对视频序列中的当前视频帧进行检测与跟踪，确定存在的每一目标对象的检测框区域；确定不同检测框区域之间的重叠度，根据重叠度对每一检测框区域进行分类，确定当前视帧帧中的第一单个对象区域和第一多个对象区域；根据视频序列中的历史视频帧对应的第二单个对象区域、第二多个对象区域、第一单个对象区域，以及第一多个对象区域，确定待识别的单个对象轨迹序列，以及待识别的多个对象轨迹序列；对待识别的单个对象轨迹序列和待识别的多个对象轨迹序列均进行异常行为识别，得到对应的识别结果。
异常行为检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]视频帧选取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210239602.7在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种视频帧选取方法、装置、设备、存储介质。该方法包括：确定目标视频帧序列中每一组相邻图像帧的像素点的差值之和，得到所述每一组相邻图像帧对应的帧差；确定与所述目标视频帧序列的多组相邻图像帧的多个帧差对应的多个累积概率分布值；所述多个累积概率分布值表征所述目标视频帧序列中相邻图像帧之间的运动差分分布情况；基于所述多个累积概率分布值，对所述目标视频帧序列进行图像帧采样，得到关键图像帧，以用于任务识别。通过本公开，提高了采样出的图像帧的准确性和有效性，实现了对视频帧序列的自适应采样。
视频选取方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]行为识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210239612.0在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种行为识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：对获得的图像帧序列的至少一个图像帧中，各个图像帧的重要区域分类识别，得到与至少一个图像帧对应的识别结果；重要区域根据至少一个图像帧中目标对象所在的检测框区域确定；在识别结果表征存在预设异常事件的情况下，确定每个图像帧的与识别结果对应的类激活图的激活中心，得到至少一个图像帧的至少一个激活中心；一个激活中心表征对应的一个图像帧的类激活图中的异常位置；基于至少一个激活中心，识别出各个图像帧的异常目标对象。通过本公开，能够提高识别准确度。
行为识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]行为识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210166617.5在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种行为识别方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：在包括待识别对象的视频流中，确定视频帧序列；在所述视频帧序列中，确定所述待识别对象所在的至少一个第一图像区域；基于所述至少一个第一图像区域，对所述待识别对象的行为进行分类，得到分类结果；在所述至少一个第一图像区域中，选择所述分类结果满足预设条件的第二图像区域；基于所述第二图像区域，对所述待识别对象的行为进行识别，得到识别结果。
行为识别方法装置设备存储介质

[发明专利]对象识别方法、网络训练方法、装置、设备及介质-CN202210082276.3在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种对象识别方法、网络训练方法、装置、设备及介质；其中，所述对象识别方法包括：获取画面包括目标对象的待识别视频帧；所述待识别视频帧为所述目标对象的视频流中的任一视频帧；基于待识别视频帧和所述待识别视频帧在所述视频流中的历史视频帧，确定所述目标对象的初始姿态序列；对所述初始姿态序列进行概率映射，得到所述待识别视频帧中所述目标对象的目标姿态序列；对所述目标姿态序列在空间和时间上进行特征转换，得到所述待识别视频帧中所述目标对象的姿态特征轨迹；基于所述姿态特征轨迹，确定所述待识别视频帧中所述目标对象的行为状态。
对象识别方法网络训练装置设备介质

[发明专利]一种行为识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210101633.6在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种行为识别方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取包括待识别对象的视频帧序列；在所述视频帧序列中，确定所述待识别对象所在的第一图像区域集合；基于所述第一图像区域集合中所述待识别对象的行为类别，对不同第一图像区域之间的特征距离进行调整，得到第二图像区域集合；基于所述第二图像区域集合，对所述待识别对象的行为进行识别，得到识别结果。
一种行为识别方法装置设备存储介质

[发明专利]行为识别方法及装置、设备和存储介质-CN202111234621.2在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种行为识别方法，包括：获取所述待识别视频序列中每一帧图像中每一对象的检测框；基于所述每一帧图像中所述检测框的分布情况，确定所述待识别视频序列的第一识别结果；在所述第一识别结果满足第一条件的情况下，对群体对象的轨迹序列进行行为识别，得到第四识别结果；其中，所述群体对象的轨迹序列是基于所述待识别视频序列生成的；所述群体对象包括空间距离小于距离阈值的至少两个目标对象；至少基于所述第一识别结果或所述第四识别结果，确定所述待识别视频序列的目标识别结果。本申请实施例还同时提供了一种行为的识别装置、设备及存储介质。
行为识别方法装置设备存储介质

[发明专利]模型确定方法及相关装置-CN202010757834.2有效
发明人： 苏海昇;苏婧;武伟 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种模型确定方法及相关装置，其中，所述方法包括：根据第一模型对所述输入视频进行分类处理，得到第一特征数据，以及根据第二模型对所述输入视频进行分类处理，得到第二特征数据；根据所述第一特征数据、所述第二特征数据，确定第一损失函数；根据所述第一模型和所述第二模型的网络参数，确定第二损失函数；根据所述第一损失函数和所述第二损失函数中至少一个，确定目标损失函数；根据所述目标损失函数对所述第一模型进行调整，以得到第三模型，能够提升调整后得到的模型处理视频分类任务时的准确性。
模型确定方法相关装置

[发明专利]识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202111120566.4在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：对当前视频帧进行目标检测，确定存在的至少一个目标对象的边界框区域；根据边界框区域确定当前视频帧的关注区域；获取历史视频帧序列的历史关注区域，并根据关注区域与历史关注区域之间的交并比，确定关注区域的类别；历史视频帧序列是当前视频帧之前的、且已检测过的视频帧序列；从历史视频帧序列和当前视频帧中，确定每类关注区域对应的轨迹序列；识别每类关注区域对应的轨迹序列，得到对应的识别结果。通过本公开，能提高识别准确性和识别效率。
识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202111121867.9在审
发明人： 苏海昇 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：对当前视频帧进行目标检测，确定存在的目标对象的检测框区域；根据所述目标对象的检测框区域，确定当前视频帧的中心区域；根据历史视频帧序列中，历史中心区域对应的历史候选区域的区域类别，确定每个中心区域对应的候选区域的区域类别；每个候选区域至少包含与其对应的中心区域；从历史视频帧序列和当前视频帧中，确定每类候选区域对应的轨迹图像序列；识别每类候选区域对应的轨迹图像序列，得到对应的识别结果。通过本公开，可以提高识别的效率和准确性。
识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]训练数据获取方法及异常行为识别网络训练方法-CN202111006832.0在审
发明人：苏婧;苏海昇;王栋梁;甘伟豪 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书提供了一种训练数据获取方法及异常行为识别网络训练方法，针对特定异常行为，获取包含特定异常行为的采集数据，及获取网络数据，并获取采集数据和网络数据的动作特征，并根据每个网络数据的动作特征与采集数据的动作特征的相似度，确定若干个采集数据的相似网络数据，将相似网络数据和采集数据作为特定异常行为的正样本训练数据。通过动作特征的相似度，从若干廉价的网络数据中确定出了可以作为正样本的训练数据，提升了训练数据获取效率，进一步地加快了异常行为识别网络的获取。
训练数据获取方法异常行为识别网络

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