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[发明专利]一种面向多区域大规模特征的匹配方法-CN202011104924.8有效
发明人：黄文丽;解伟荣;程金平;高子昂;胡鹏;杨省 -专利权人：苏州凌图科技有限公司
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多区域大规模特征的匹配方法，用以解决当前现有对大规模特征匹配精度低、匹配时间长、匹配效率低问题。该方法根据预先训练好的特征提取模型提取行人经过摄像头的图像特征，其中所述图像特征包括头部特征、面部特征、肢体特征、姿态特征、外观衣服特征。首先，对提取的特征按照出入口和非出入口区域进行分类。其次，采用分区域的类间聚类和类内聚类方法，对提取到的特征进行聚类，得到对应的聚类结果。最后，根据所述聚类结果，对多个区域进行关联连接，以确定所有区域特征都已经过聚类匹配。在经过局部区域类内聚类和类间聚类后能够达到和全局区域特征聚类相同的效果，从而节省了聚类的时间，提高了聚类的效率。
一种面向区域大规模特征匹配方法

[发明专利]基于跨摄像头重识别技术的超市货损管理方法与系统-CN202210724830.3在审
发明人：黄文丽;解伟荣;程金平;杨活龙 -专利权人：苏州凌图科技有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨摄像头重识别技术的超市货损管理方法与系统，涉及计算机视觉图像处理技术领域，所述方法包括：获取货架区每个顾客的图片，将每个顾客的图片输入到人体特征识别模型，输出每个顾客的人体特征，获取目标顾客的图片，将目标顾客的图片输入到人体特征识别模型，输出目标顾客的人体特征；从所有顾客的人体特征中，搜索与目标顾客的人体特征相似的人体特征，以获取目标顾客的轨迹图片集合；基于目标顾客的轨迹图片集合生成目标顾客的轨迹视频。本发明能够自动生成顾客在整个商场超市的轨迹视频，方便管理人员通过轨迹视频确认是否有货损行为发生，提高了货损管理效率、降低了运营成本。
基于摄像头识别技术超市货损管理方法系统

[发明专利]一种基于Yolact目标分割模型的停机坪状态监管方法-CN202011104921.4在审
发明人：黄文丽;高子昂;胡鹏;杨省;程金平;解伟荣 -专利权人：浙江凌图科技有限公司
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Yolact目标分割模型的停机坪状态监管方法，包括步骤：制作停机坪目标分割数据集；在pytorch框架下构建基于Yolact网络作为对停机坪各物体检测分割的模型；使用训练集训练Yolact网络；利用训练好的Yolact网络处理停机坪监控视频并输出停机坪实时状态。本发明具有检测分割区域准确、可以自动化处理机场监控视频便于机场智能化升级等优点，旨在解决停机坪场景下值机状态的自动监控问题，为机场管理提供可视化，信息化，智能化的数据支撑。
一种基于 yolact 目标分割模型停机坪状态监管方法

[发明专利]HarDNet-Lite在嵌入式平台的优化方法-CN202011104925.2在审
发明人：黄文丽;杨省;高子昂;胡鹏;程金平;解伟荣 -专利权人：浙江凌图科技有限公司
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种HarDNet‑Lite在嵌入式平台的优化方法，用以解决现有的目标检测网络过于复杂、运算量大、在嵌入式平台推理速度慢与定位精度低的问题。该方法包括以下步骤：1)搭建轻量级的HarDNet‑Lite特征提取网络；2)采用加权FPN结构融合不同尺度的特征图，使丰富的底层细节信息与高层的语义信息充分融合；3)生成YOLO检测头，在不同大小的特征图上面放置通过k‑means聚类生成的锚框，用以检测不同尺度大小的目标；4)使用分类与回归损失函数进行端到端的训练模型；5)将训练完成的模型部署于嵌入式平台，进行目标检测。本发明的有益效果是，提高了HarDNet‑Lite目标检测网络在嵌入式平台的推理速度与目标检测精度。
hardnet lite 嵌入式平台优化方法