专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]一种基于视频监控防溺水自适应检测方法-CN202310562887.2在审
  • 赖有华;苏翠平;方磊;徐林楠 - 江西憶源多媒体科技有限公司;江西华瑞数字技术有限公司
  • 2023-05-18 - 2023-08-01 - H04N7/18
  • 本发明公开了一种基于视频监控防溺水自适应检测方法,该自适应检测过程包括:通过安装在危险水域摄像机采集周边区域实时视频数据;根据监测区域配置一条和多条进入警戒线,并配置检测参数;采用改进的混合高斯背景模型,对实时视频每个像素创建背景模型;实时提取运动目标像素,并对提取的目标进行噪声去除和数学形态学运算形成联通区域;进行目标分割,根据配置的检测规则过滤目标并对运动目标进行跟踪;根据触发告警策略进行判断是否触发一次进入水域告警。本申请能有效自适应环境变化实时检测进入危险水域事件,进行早期预警;极大地的降低了检测算法算力消耗和样本量;算法具有较高鲁棒性,解决了灯光、飞鸟虫子、刮风下雨天气的干扰;过滤处理云彩自然飘动、水面波动、物体晃动、过往船只和鸭子等游动。
  • 一种基于视频监控溺水自适应检测方法
  • [发明专利]一种基于图像对齐的监控云台失控实时检测方法-CN202010172810.0有效
  • 易云;徐林楠;肖伟;单芬;胡文玉 - 江西憶源多媒体科技有限公司;赣南师范大学
  • 2020-03-13 - 2023-01-10 - G05B23/02
  • 本发明公开了一种基于图像对齐的监控云台失控实时检测方法,该检测方法旨在解决现今针对监控云台的失控检测,人工检查可行性低,而使用现有的计算机视觉技术检测算法复杂度高,且检测准确率低,难以实现实时检测的技术问题。该检测方法的具体步骤为:先初始化监控云台控制指令集合,并基于图像对齐技术,利用被检测的监控摄像头在执行一个旋转指令前后获取的监控图像,计算监控云台的实际旋转角度,通过比较预期旋转角度和实际旋转角度来判断监控云台是否正常响应旋转指令,从而检测监控云台是否失控,并且控制其进行依次循环检测。该检测方法基于图像对齐技术,并突破性地结合各数据处理算法,实现了实时快速高准确性地对监控云台失控进行检测。
  • 一种基于图像对齐监控失控实时检测方法
  • [发明专利]一种社区秩序管理的预警方法及装置-CN202010484224.X有效
  • 徐林楠;肖伟;黄炜;王磊 - 江西憶源多媒体科技有限公司
  • 2020-06-01 - 2022-09-23 - G06V20/52
  • 本发明公开了一种社区秩序管理的预警方法及装置,涉及数据处理技术领域,方法包括:获得社区第一图像信息;将第一图像信息输入第一训练模型,其中,第一训练模型通过多组训练数据训练获得,每一组训练数据均包括:第一图像信息、预定规范标准等级;获得第一训练模型的输出信息,其中,输出信息包括第一图像信息的规范标准等级信息;获得预定规范等级阈值;判断第一图像信息的规范标准等级信息是否小于预定规范等级阈值;如果第一图像信息的规范标准等级信息小于预定规范等级阈值,获得第一预警信息,第一预警信息用于通知管理人员进行制,达到了通过社区秩序管理系统对社区秩序进行监控,大大降低管理人员的工作强度,且管理及时的技术效果。
  • 一种社区秩序管理预警方法装置
  • [发明专利]一种基于人体姿态数据的动作识别方法-CN201910766621.3有效
  • 张源;徐林楠;肖伟;王磊;黄炜 - 江西憶源多媒体科技有限公司
  • 2019-08-20 - 2022-03-08 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于人体姿态数据的动作识别方法,该识别方法旨在解决现今人体动作识别存在对应用场景要求较高,普适性差、工作量大,并容易产生逻辑漏洞,且优化和项目维护工作复杂,同时检测效果上限较低,在其基础上难有较大提升的技术问题;该识别方法基于现有的人体姿态识别技术,采用神经网络对人体运动姿态的运动规律进行归纳,并基于这些归纳在检测时进行快速判断,同时结合运动规律的归纳,满足各种新需求。该识别方法能极快地实现人体动作识别,而且对应用场景要求较低,在不同需求下的普适性极高,可应对不同的需求,并且又避免了人工多次编码带来的各种问题,降低工作量的同时,极大地提高了检测效果的上限。
  • 一种基于人体姿态数据动作识别方法

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