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[发明专利]低光照图像的增强方法、系统及相关设备-CN202310662760.8在审
发明人：孙月;闫潇宁;许能华;郑双午;陈晓艳;金玉涛 -专利权人：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
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明适用于图像处理技术领域，尤其涉及一种低光照图像的增强方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取需要进行低光照增强的待处理图像；将所述待处理图像输入预设孪生网络模型进行处理，得到第一特征图，所述预设孪生网络模型包括多个孪生层按逻辑先后顺序连接组成的编码器，和多个光照增强层按逻辑先后顺序连接组成的解码器；将所述第一特征图输入预设增强网络进行处理，得到所述待处理图像的增强图像并输出。本发明能够不依赖于配对图像，并且能够在孪生网络中自由替换特征提取结构，在不同的感受野下捕捉亮度信息、控制曝光度；同时，结合基于光增强曲线的增强网络恢复低光照图片欠曝光区域的亮度，提高了低光照图像的增强效果。
光照图像增强方法系统相关设备

[发明专利]多维联合判别的门禁和打卡方法、系统及相关设备-CN202310687227.7在审
发明人：张东洋;许能华;闫潇宁;郑双午 -专利权人：深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G07C9/37 文献下载
摘要：本发明适用于人工智能技术应用领域，尤其涉及一种多维联合判别的门禁方法、系统及相关设备。本发明提出了一种能够同时实现门禁与打卡的一体化方法，该方法结合目标检测、跟踪、重识别、人脸识别、步态识别等多种识别算法进行判别，实现了无感的门禁和打卡判定逻辑，增加了场景安全性，同时还能够基于识别结果进行自适应的数据库更新，增加了门禁和打卡流程的数据适应能力，并避免了实际场景中因为人员更换服装、体态特征等变化导致的识别错误问题，提高了识别精度。
多维联合别的门禁打卡方法系统相关设备

[发明专利]一种网页推送方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011205141.9有效
发明人：雷竣麟;闫潇宁 -专利权人：深圳市安软科技股份有限公司
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L67/141 文献下载
摘要：本发明涉及互联网技术领域，提供一种网页推送方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：实例化初始对象，将配置参数与处理逻辑引擎传入所述初始对象中，所述配置参数包括重连次数阈值；创建原生网页对象，并对所述原生网页对象进行封装，得到原生网页封装对象；判断用户端与服务器是否连接成功；若所述用户端与所述服务器连接成功，则启动处理逻辑引擎进行业务逻辑函数处理，且持续发送心跳信号给所述服务端；若所述用户端与所述服务器连接失败，则持续进行重新连接，直到重连次数达到所述重连次数阈值。本发明支持长时间推送连接，连接失败的情况下可以自动重连，实现网页实时通讯技术系统的高可用。
一种网页推送方法装置电子设备存储介质

[发明专利]多方法融合的暴恐事件检测警报方法、系统及相关设备-CN202310610610.2在审
发明人：武大硕;闫潇宁;郑双午;许能华 -专利权人：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
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明适用于人工智能技术应用领域，提供了一种多方法融合的暴恐事件检测警报方法、系统及相关设备，所述方法包括通过信息采集设备获取目标的数据集，对所述数据集进行数据预处理，并得到所述目标的训练图像；使用预设神经网络模型训练，得到对应所述目标的检测模型；通过所述检测模型对待检测图像进行检测，得到检测结果；根据所述检测结果结合预设过滤方法对所述检测结果进行过滤，得到判断结果；决定警报处理。相对于现有技术，本发明对暴力恐怖事件检测效果良好，且适用范围广，可以适用于各种场景下的暴恐事件检测，具有实时性好、检测结果精准，且能精准检测到目标位置。
多方融合事件检测警报方法系统相关设备

[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
发明人：郑双午;许能华;闫潇宁 -专利权人：深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：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
发明人：幸仁杰;许能华;李天圣;闫潇宁 -专利权人：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
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：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

[发明专利]一种图像采集设备的自动更新方法、装置及相关设备-CN202110301581.2有效
发明人：饶晓冬;闫潇宁 -专利权人：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
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明涉及软件更新技术领域，提供一种图像采集设备的自动更新方法、装置及相关设备，方法包括：将多个所述图像采集设备的固件发布到所述管理平台；基于预设的心跳协议，通过所述待更新图像采集设备向所述后台服务器发送心跳信号；根据接收到的所述心跳信号对所述待更新图像采集设备的设备参数进行效验，判断所述待更新图像采集设备是否存在所述新固件；若所述待更新图像采集设备存在所述新固件，则从所述管理平台中获取所述待更新图像采集设备的新固件，根据所述待更新图像采集设备的设备参数将所述新固件发送到所述待更新图像采集设备进行自动更新。本申请能够对图像采集设备的远程升级及操作，省时省力、提高了图像采集设备的管理效率。
一种图像采集设备自动更新方法装置相关

[发明专利]多模式融合的火灾检测方法、装置、相关设备及存储介质-CN202110301580.8有效
发明人： 闫潇宁;武大硕 -专利权人：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
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一多模式融合的火灾检测方法、装置、相关设备及存储介质，方法包括：对获取到的模型训练数据进行数据预处理，得到火焰检测训练图像；将标记有所述火焰标记框的所述火焰检测训练图像输入预设的深度学习神经网络模型进行训练，提取目标特征图，得到目标火焰检测模型；通过所述目标火焰检测模型对待检测数据进行火焰检测，得到火焰目标坐标框；通过预设的图像过滤模型将所述火焰目标坐标框中的火焰特征进行提取，对所述火焰特征进行颜色空间过滤以及进行运动检测过滤，得到火灾检测结果。本申请能够提高对火焰进行判断的准确率。
模式融合火灾检测方法装置相关设备存储介质

[发明专利]图像分析方法、搜索方法及装置、计算机装置及存储介质-CN201810241452.7有效
发明人： 闫潇宁 -专利权人：深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2018-03-22 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分析方法、搜索方法及装置、计算机装置及存储介质，涉及图像搜索技术领域，其中，所述图像分析方法包括：对待分析图片进行特征提取；根据提取到的特征建立神经网络；对所述神经网络的神经单元进行卷积计算得到处理结果；将所述处理结果由对应的全连接层输出得到相应的高维向量；合并预设距离内的高维向量作为向量簇。根据本发明所提供的方案，可实现更佳的图片分析及图片搜索效果。
图像分析方法搜索装置计算机存储介质

[发明专利]火灾检测报警方法、相关系统、相关设备及存储介质-CN202110329883.0有效
发明人： 闫潇宁;武大硕 -专利权人：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
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G08B17/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种火灾检测报警方法，其包括步骤：获取监控数据；进行预处理并生成训练图像；通过神经网络模型进行深度学习训练以提取出高级特征图；将所述高级特征图通过所述神经网络模型进行特征增强模型处理；将所述高级特征图通过所述火焰检测模型进行火焰检测处理；将所述高级特征图中的图像截取并生成火焰框图；在应用系统中进行文字报警，并与火灾报警器联动实现火灾报警。本发明还提供了一种火灾检测报警系统、火灾检测报警设备以及计算机可读存储介质。与相关技术相比，采用本发明的技术方案可服务于各种场景下的火焰检测，并具有实时性好、检测结果精准、能精准检测到火焰位置和火焰检测效果良好。
火灾检测报警方法相关系统设备存储介质

[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
发明人： 闫潇宁;李健凯;郑双午;许能华;赵昱炜 -专利权人：深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：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
发明人： 闫潇宁;陈晓艳;梁禧文;陈文海 -专利权人：深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：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
发明人：王旭;武大硕;许能华;闫潇宁;郑双午 -专利权人：深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：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]多模态变分自编码模型训练方法、系统及相关设备-CN202210659509.1在审
发明人：陈亚瑞;杨剑宁;吴世伟;刘垚;王晓捷;闫潇宁;许能华 -专利权人：深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明适用于多模态数据处理领域，提供了一种多模态变分自编码模型训练方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取包含多种模态的图像数据，并将每两张不同模态的图像数据进行配对，得到图像对数据集；构建多模态变分自编码框架模型，并将所述图像对数据集作为所述多模态变分自编码框架模型的输入，对所述多模态变分自编码框架模型进行训练；使用四元组度量损失作为所述多模态变分自编码框架模型训练的损失函数，直到损失函数收敛，输出完成训练的多模态变分自编码模型。本发明实现了在多模态变分自编码模型训练过程中在隐空间对共享隐向量进行对齐，使模型对多模态数据的数据表示与生成能力得到提高。
多模态变分编码模型训练方法系统相关设备

[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
发明人：孙志伟;师亚涛;闫潇宁 -专利权人：深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：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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