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[发明专利]图像深度估计方法、装置、设备及存储介质-CN202310777603.1在审
发明人： 申啸尘 -专利权人：深圳市杉川机器人有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像深度估计方法、装置、设备及存储介质，属于深度估计技术领域。本发明通过获取待评估对象的彩色图像和单线图像；将所述单线图像输入到第一网络模块中进行特征提取和绝对深度估计，得到单线压缩特征图和绝对深度估计结果；将单线压缩特征图和所述彩色图像输入到第二网络模块进行相对深度估计，得到相对深度估计结果；根据所述相对深度估计结果和绝对深度估计结果确定所述待评估对象对应的输出深度图。通过这种方式，基于不同形态数据的特征进行深度估计，可以有效提升模型进行深度估计的效果，减少深度估计误差并增强深度估计的鲁棒性。
图像深度估计方法装置设备存储介质

[发明专利]红外人脸图像的生成方法、生成装置和设备终端-CN202210782995.6有效
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：深圳市爱深盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请涉及红外人脸图像的生成方法、生成装置、设备终端和可读存储介质，该生成方法通过建立预设训练图像数据集，并从中选取第一批次的真实可见光人脸图像输入到红外图像生成网络以生成对应批次的初始红外人脸图像，然后通过计算初始红外人脸图像的内容损失、对抗损失和风格损失，获取对应的第一初始损失函数值，并建立所述红外图像生成网络对应的生成网络损失函数，根据判别损失，获取对应的第二初始损失函数值，并建立所述图像判别网络对应的判别网络损失函数，最终生成红外人脸图像的生成模型。上述生成方法通过采用生成模型对输入的可见光人脸图像进行转换，能够使得该转换过程保持良好的迁移性。
外人图像生成方法装置设备终端

[发明专利]字符识别方法、装置、计算机设备以及存储介质-CN202210384895.8在审
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：深圳市爱深盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本申请提供字符识别方法、装置、计算机设备以及存储介质，其中，方法包括：获取待识别图像，所述待识别图像包含待识别字符；在通过特征提取网络对所述待识别图像进行特征提取的过程中，对所述特征提取网络提取得到的至少一张特征图进行目标向量替换，以得到所述待识别图像对应的目标特征图；其中，目标向量是指在特征图中沿字符方向排列的向量，目标向量替换是指利用特征图中的一目标向量替换特征图中的另一目标向量；基于所述目标特征图进行字符识别，以确定所述待识别图像中的字符。该技术方案充分建立字符之间的关联关系，提高字符识别的准确性。
字符识别方法装置计算机设备以及存储介质

[发明专利]基于特征离散程度的注意力机制方法、系统-CN202210382782.4在审
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：深圳市爱深盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种应用于卷积神经网络的基于特征离散程度的注意力机制方法和系统，该基于特征离散程度的注意力机制方法，包括：基于所述初始特征图，获取所述初始特征图中像素值对应的目标方差；基于所述目标方差和sigmoid激活函数，获取目标权重值；基于所述目标权重值与所述初始特征图，获取目标特征图。本申请能够优化神经网络对特征图的权重分配，以提升神经网络在分类以及检测上的性能。
基于特征离散程度注意力机制方法系统

[发明专利]行为识别方法、装置、计算机设备以及存储介质-CN202210356842.5在审
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：深圳市爱深盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请提供行为识别方法、装置、计算机设备以及存储介质，其中，方法包括：获取多帧行为视频图像；对每帧行为视频图像进行人体骨骼点提取，以获取多帧行为视频图像各自对应的人体骨骼标识信息，一个人体骨骼标识信息用于指示一帧行为视频图像中的一个人体骨骼点；根据多帧行为视频图像各自对应的人体骨骼标识信息，构建至少一张骨骼时序图，所述骨骼时序图用于反映不同人体骨骼点在同一帧行为视频图像中的位置分布信息，以及各人体骨骼点对应的时序变化信息；将至少一张骨骼时序图输入至与至少一张骨骼时序图相匹配的行为识别模型中，以得到多帧行为视频图像对应的行为类型。该技术方案可保证行为识别的精度和运行效率。
行为识别方法装置计算机设备以及存储介质

[发明专利]行为识别模型训练方法、行为识别方法以及相关装置-CN202210333227.2在审
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：深圳市爱深盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请提供行为识别模型训练方法、行为识别方法以及相关装置，其中，训练方法包括：获取至少一张行为图像样本、至少一张行为图像样本对应的行为标签和至少一张行为图像样本对应的至少一个语义标签；将至少一张行为图像样本输入至行为识别模型，以获取行为识别模型输出的第一行为预测结果和至少一个预设目标预测结果；根据行为标签、至少一个语义标签、第一行为预测结果以及至少一个预设目标预测结果，对行为识别模型进行训练，以使第一行为预测结果逼近于行为标签且使至少一个预设目标预测结果逼近于至少一个语义标签；将最后训练得到的行为识别模型确定为目标行为识别模型。该技术方案可提高行为识别模型的识别精度。
行为识别模型训练方法以及相关装置

[发明专利]一种跌倒检测方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202210379016.2在审
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：深圳市爱深盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种跌倒检测方法、系统、计算机设备及存储介质。跌倒检测方法包括：在Lightweight OpenPose模型训练时进行数据增强操作，以使其能够识别跌倒的人物的人体关键点；将待识别图像输入Lightweight OpenPose模型获取待识别关键点，将待识别关键点按照预设顺序进行连接以获取待识别图像中目标人物的待识别骨骼图像，获取待识别骨骼图像的高度值和宽度值；将待识别骨骼图像输入预训练的二分类神经网络模型，获取模型分类结果，根据模型分类结果以及高度值和宽度值获取待识别图像中的人物是否跌倒的判断结果。本发明能够有效实时且准确判断目标人物是否跌倒。
一种跌倒检测方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]图像识别模型的训练方法、装置、网络和图像识别方法-CN202210110008.8在审
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请涉及图像识别模型的训练方法、装置、网络和图像识别方法，该训练方法包括通过得到卷积神经网络对应的预测标签值，将卷积神经网络中多个中间层输出的特征图分别输入到各自对应的预设ViT网络进行特征提取，以得到各个预设ViT网络对应的预测标签值和第一预设损失函数值，然后分别对各个预设ViT网络进行权重和偏置更新，根据卷积神经网络对应的预测标签值和各个预设ViT网络对应的预测标签值计算得到整合后的预测标签值，根据整合后的预测标签值、卷积神经网络对应的第二预设损失函数和真实标签值计算得到卷积神经网络对应的第二预设损失函数值生成图像识别模型，能够将传统的卷积神经网络结构和ViT网络进行融合。
图像识别模型训练方法装置网络

[发明专利]图像识别模型的训练方法、训练装置和训练网络-CN202210110009.2在审
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请涉及图像识别模型的训练方法、训练装置、训练网络和设备终端，该训练方法通过卷积神经网络对输入的训练图像数据集进行特征提取处理，以得到第一损失函数值，获取卷积神经网络中多个中间层输出的特征图，将各个中间层输出的特征图分别输入到各自对应的预设ViT网络进行特征提取处理，以得到各个预设ViT网络各自对应的第二损失函数值，根据各自对应的第二损失函数值，分别对各个预设ViT网络进行权重和偏置更新，根据第一损失函数值和各个预设ViT网络各自对应的第二损失函数值对卷积神经网络进行权重和偏置更新，循环执行上述步骤以生成对应的图像识别模型。上述训练方法能够将传统的卷积神经网络结构和ViT网络进行融合。
图像识别模型训练方法装置网络

[发明专利]目标图像处理方法、装置、存储介质与电子设备-CN202210022093.2在审
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开一种目标图像处理方法、装置、存储介质与电子设备。目标图像处理方法中，将目标训练图像分割为多个第一子图像，并将多个第一子图像输入第一分类器中获得目标训练图像的分类结果；当第一分类器的分类结果为错误分类时，改变分割起始点对目标训练图像再次进行分割得到第二子图像，再通过第二分类器从第二子图像中选取第一目标子图像，并采用第一目标子图像对预设分类器进行训练，有利于在训练时预设分类器从第一目标子图像提取有效特征信息，从而提高第三分类器对目标图像的分类正确率和分类效率。
目标图像处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]图像的人工智能分类方法、系统、电子设备与存储介质-CN202210020185.7在审
发明人： 申啸尘;乔国坤 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开一种图像的人工智能分类方法、系统、电子设备与存储介质。图像的人工智能分类方法包括：根据第一组训练图片的父分类类间间距增加的方向对预设分类模型进行训练，获得前序分类模型，其中，父分类类间间距为第一组训练图片中父分类不同的训练图片对应的特征向量之间的距离；根据第二组训练图片的子分类类内间距增加的方向对预设分类模型进行训练，获得图像分类模型，其中，子分类类内间距为第二组训练图片中父分类相同但子分类不同的训练图片对应的特征向量之间的距离；通过图像分类模型对待分类图像进行分类，获得分类结果。本申请有利于提高图像分类的正确性。
图像人工智能分类方法系统电子设备存储介质

[发明专利]车辆报警方法、电子设备及车辆-CN202111671418.1在审
发明人： 申啸尘;乔国坤 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开一种车辆报警方法、电子设备及车辆。车辆报警方法包括：获取车辆前方区域的第一图像；检测第一图像中是否含有目标物体；当第一图像中含有目标物体时，提取第一图像中含有目标物体的第一区域；获取第一区域与第一图像之间的面积比值，当面积比值大于或等于预设面积比阈值时，根据第一区域确定目标物体与车辆的相对运动状态；当相对运动状态为预设运动状态时，输出报警信息。本申请有利于减少交通事故的发生。
车辆报警方法电子设备

[发明专利]一种手势识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN202111683005.5在审
发明人： 申啸尘;周有喜 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种手势识别方法、装置及计算机可读存储介质，涉及识别技术领域。其方法包括获取待识别的RGB手势图像，进行灰度转换得到待识别的灰度手势图像；利用待识别的RGB手势图像和待识别的灰度手势图像按预设顺序进行组合得到待识别的手势图像；将待识别的手势图像送入手势识别模型进行识别输出带有手势标记的手势标记图像和手势标记图像对应的手势特征向量；之后计算手势图像的特征向量和预设手势库中的手势特征向量的相似度；根据相似度确定出满足预设相似范围的手势特征向量，将手势标记图像与预设手势特征向量对应的手势信息进行关联输出手势识别信息。通过手势图像减少检测环境的复杂度，而利用相似度提高了手势识别鲁棒性。
一种手势识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于yolo网络的目标检测方法、装置和设备终端-CN202110944135.3有效
发明人： 申啸尘;乔国坤 -专利权人：深圳市爱深盈通信息技术有限公司
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请涉及基于yolo网络的目标检测方法、装置、设备终端和可读存储介质，该目标检测方法通过获取训练数据中各个目标类别的初始预设特征复杂度，基于yolo网络，根据各个目标类别的初始预设特征复杂度以及多个预设复杂度区间，建立各个预设复杂度区间各自的特征层结构，基于各自的特征层结构以及各个目标类别的初始预设特征复杂度，计算并调整各个预设复杂度区间的损失函数值，根据各个预设复杂度区间的损失函数值进行损失函数的拼接，以计算拼接后的损失函数的损失值，根据损失值进行权重和偏置更新以生成目标检测模型，根据目标检测模型对测试数据进行测试，输出目标的位置信息和类别信息，提高了目标检测的准确度。
基于 yolo 网络目标检测方法装置设备终端

[发明专利]监控场景中目标物体提醒方法、系统与电子设备-CN202111437767.7在审
发明人： 申啸尘;乔国坤 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请公开一种监控场景中目标物体提醒方法、系统与电子设备。监控场景中目标物体提醒方法，包括：获取监控摄像头拍摄的场景图片；根据场景图片中预设物体的轮廓将场景图片分割为多个检测区域；对多个检测区域分别进行图像增强处理；对图像增强处理后的多个检测区域进行目标物体检测；当检测到图像增强处理后的目标检测区域内存在目标物体时，则发出提醒信息。本申请有利于使目标物体在检测过程中更容易被检测到，提高目标物体检测的准确性。
监控场景目标物体提醒方法系统电子设备

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