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[发明专利]基于行人重识别的感染者追溯方法、系统、设备及介质-CN202310814593.4在审
发明人：袁德胜;崔龙;游浩泉;潘潇君;成西锋;党毅飞;王海涛 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于行人重识别的感染者追溯方法、系统、设备及介质。所述方法包括：获取感染者图像，并基于所述感染者图像提取感染者特征；获取目标区域内的多个行人图像，并基于各所述行人图像提取各行人特征；响应于所述行人特征与所述感染者特征的相似度大于相似度阈值，确定该行人特征对应的行人为感染者；基于确定为感染者的行人的所述行人图像对应的图像采集信息确定所述感染者的运动轨迹。本发明可以快速回溯定位和识别感染人员以及其活动轨迹；本发明适用于像设备存在轻微误差，拍摄情景变化，感染者可能被其他物体遮挡，无法产生全身图像等情况下，快速有效地找到特定的感染人集齐密接人群。
基于行人识别感染追溯方法系统设备介质

[发明专利]阈值确定方法、系统、存储介质及终端-CN202010582348.1有效
发明人：崔龙;袁德胜;成西锋;林治强;党毅飞;马卫民;游浩泉;李伟超 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种阈值确定方法、系统、存储介质及终端；所述方法应用于机器学习中，包括以下步骤：获取包含数据子元素的数据集；计算数据集中两两数据子元素之间的数据相似度；根据数据相似度，搭建相似度直方图；根据相似度直方图，确定阈值范围；本发明提出一种基于非标注数据的阈值确定方法，在实现阈值获取自动化的同时，有效解决了对数据进行标注存在成本过高的问题；保证了精度、效果及稳定性均高于传统经验阈值；在机器学习的目标识别任务中，不仅能够有效降低识别设备首次阈值部署和配置的成本，更可以反向利用各设备间阈值的差异程度，作为同一设备和算法在不同应用环境中受外界因素带来的干扰强弱。
阈值确定方法系统存储介质终端

[发明专利]基于卡尔曼滤波的行人重识别方法、系统、介质及终端-CN202010832103.X有效
发明人：成西锋;马卫民;袁德胜;游浩泉;林治强;党毅飞;崔龙;李伟超;王海涛 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卡尔曼滤波的行人重识别方法、系统、介质及终端；所述方法包括以下步骤：分别获取对应一预设时刻且包含有多帧行人图像的第一行人图像数据集及对应预设时刻的下一时刻且包含有多帧行人图像的第二行人图像数据集；搭建行人重识别模型；行人重识别模型包括特征提取模块、卡尔曼滤波更新模块及特征输出模块；根据第一行人图像数据集和第二行人图像数据集训练行人重识别模型，获取训练好的行人重识别模型，以基于训练好的行人重识别模型进行行人重识别；本发明大大提高了行人特征的利用率和鲁棒性，减少因为丢失关键帧、图片模糊等一些误差对整个行人重识别造成的影响，进而提高了行人重识别的稳定性和准确性。
基于卡尔滤波行人识别方法系统介质终端

[发明专利]结合区域分布的多尺度行人重识别方法、系统、介质及终端-CN201911290949.9有效
发明人：王海涛;成西锋;袁德胜;姚磊;张宏俊;王作辉;游浩泉;刘耀文;吴贺丰 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种结合区域分布的多尺度行人重识别方法、系统、介质及终端；所述方法包括以下步骤：从行人图像上提取出特征信息，并输出包含特征信息的特征图；生成对应人体部位的概率图和第一可见性分数；提取对应人体部位的第一特征；分别对第一特征和第一可见性分数进行合并，获取第二特征和第二可见性分数；计算两个行人图像的特征距离，以度量两个行人图像上行人的相似性，实现行人重识别；本发明能够有效地解决摄像设备的差异、行人的外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响的问题，快速确定行人图像上的行人，显著提高了行人重识别的准确性。
结合区域分布尺度行人识别方法系统介质终端

[发明专利]行人属性识别网络训练方法、系统、介质及终端-CN201911291179.X有效
发明人：王海涛;成西锋;袁德胜;姚磊;张宏俊;王作辉;游浩泉;刘耀文;吴贺丰 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种行人属性识别网络训练方法、系统、介质及终端。所述方法包括以下步骤：获取对应人体关键点的部位特征图；输出与属性标签对应的词向量；将部位特征图与词向量融合，以形成融合结果；学习与属性标签对应的特征向量；生成对应属性标签的隐藏状态；预测属性标签存在的置信度；本发明提高了分类的准确性和可信度；通过提取人体关键点特征结合图神经网络来进行行人属性识别，降低了网络计算复杂度，减少了网络计算的消耗，提高了计算速度，使行人属性识别网络拥有良好的性能，可应对复杂多样的情景，诸如行人重识别、视频监控、刑事侦查、人脸识别、身份验证等等，具有重要的应用价值。
行人属性识别网络训练方法系统介质终端

[发明专利]一种人脸识别方法、介质及电子设备-CN202010582289.8有效
发明人：崔龙;袁德胜;成西锋;林治强;党毅飞;马卫民;游浩泉;李伟超 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸识别方法、介质及电子设备；所述人脸识别方法包括：获取第一图像与第二图像；获取所述第一图像与所述第二图像的公共无遮挡区域；根据所述第一图像中的公共无遮挡区域获取第一特征向量；根据所述第二图像中的公共无遮挡区域获取第二特征向量；根据所述第一特征向量和所述第二特征向量获取所述第一图像和所述第二图像的相似度，并根据所述相似度获取人脸识别结果。所述人脸识别方法能够提升人脸识别的准确度。
一种识别方法介质电子设备

[发明专利]基于联合训练的姿态估计模型训练方法、系统、介质及终端-CN202010711735.0有效
发明人：袁德胜;游浩泉;马卫民;成西锋;林治强;党毅飞;崔龙;李伟超 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供一种基于联合训练的姿态估计模型训练方法、系统、介质及终端，所述方法包括以下步骤：对人体RGB图像进行特征提取，产生第一特征图；对人体深度图像进行特征提取，产生第二特征图；获取关键点热度图和部位关联场；预测关键点热度图和部位关联场中每个像素的偏移值；将计算得到的热度图损失和偏移量损失叠加，产生联合损失；利用联合损失更新姿态估计模型的权重，实现对姿态估计模型的训练；本发明使用深度图片和RGB图片双流输入，在使用RGB图像预测得到的关键点基础上，有效地利用了深度数据进行关键点的预测修正，且可灵活实现是否使用深度图片进行关键点修正的能力，有效解决了在复杂场景中，关键点匹配容易出错的问题。
基于联合训练姿态估计模型方法系统介质终端

[发明专利]一种行人属性识别方法及系统、存储介质及终端-CN201911381803.5有效
发明人：王海涛;成西锋;袁德胜;姚磊;张宏俊;王作辉;游浩泉;刘耀文;吴贺丰 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种行人属性识别方法及系统、存储介质及终端，包括自监督学习阶段和推理阶段；自监督学习阶段包括提取训练图片的人体骨骼关键点；根据人体骨骼关键点提取人体分块的候选框；获取各个候选框与自然语义对应的二值属性掩码；提取训练图片的三维特征图；基于自监督学习算法训练从三维特征图提取人体分块的热力图；根据三维特征图和热力图生成人体分块的分块特征图；根据每个分块特征图生成对应的标签概率集合；根据标签概率集合和所述二值属性掩码生成行人属性识别结果；所述推理阶段根据所述自监督学习阶段获取的模型进行行人属性识别。本发明的行人属性识别方法及系统、存储介质及终端能够准确识别行人属性且有效降低网络计算复杂度。
一种行人属性识别方法系统存储介质终端

[发明专利]基于鱼眼探头的多任务行人重识别方法、系统和电子设备-CN202310144222.X在审
发明人：游浩泉;陈宏锐;袁德胜;崔龙;马卫民;党毅飞;成西锋 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V10/62 文献下载
摘要：本申请提供一种基于鱼眼探头的多任务行人重识别方法、系统和电子设备，包括以下步骤：基于行人图像数据集提取行人的身份特征，所述行人图像数据集标注有行人属性信息；基于行人的身份特征和行人属性信息建立特征提取网络模型的分类学习任务和度量学习任务；利用分类损失函数优化特征提取网络模型；利用三元组损失函数优化所述特征提取网络模型；获取鱼眼探头识别的行人图像，并利用优化好的特征提取网络模型对鱼眼探头识别的行人图像进行行人重识别。本申请解决了由于鱼眼探头的成像干扰，行人重识别系统存在较高漏检、误配情况，导致系统匹配的精度和鲁棒性降低的问题，多任务之间互相补充学习，提升了系统的整体识别效果和匹配精度。
基于探头任务行人识别方法系统电子设备

[发明专利]多任务联合训练的人群计数网络方法、系统、介质及终端-CN201910795380.5有效
发明人：袁德胜;游浩泉;王作辉;王海涛;姚磊;杨进参;张宏俊;吴贺丰;余明静 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供一种多任务联合训练的人群计数网络方法、系统、介质及终端，所述多任务联合训练的人群计数网络方法包括：将预处理后的训练集输入至预先训练的人群发现子网络，进行第一差异计算，并产生注意力特征图；同时，输入至预先训练的特征提取子网络，以获取空间特征图；对所述空间特征图与所述注意力特征图进行特征处理与密度训练，以产生人群密度图；将产生的人群密度图与所述训练集的人群密度图进行第二差异计算；根据所述第一差异计算的计算结果和所述第二差异计算的计算结果，获取训练集的损失度。本发明可在避免人群遮挡问题的同时实现有效地预测人群密度，统计人群数量，能够更准确地处理拥挤场景中多样化的人群分布。
任务联合训练人群计数网络方法系统介质终端

[实用新型]一种双足机器人-CN202222109744.X有效
发明人：马卫民;袁德胜;林志强;游浩泉;崔龙;成西锋;党毅飞 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： B62D57/028 文献下载
摘要：本实用新型提供一种双足机器人，所述双足机器人包括：躯干以及与躯干连接的左、右两侧的腿部；所述躯干包括躯壳和与躯壳连接的头颈；所述腿部包括大腿部、膝关节、小腿部和足部；所述大腿部与所述头颈通过髋关节连接；所述膝关节的两端分别与所述大腿部和所述小腿部连接，用于带动腿部在所述膝关节处弯曲，还用于折叠所述腿部以使所述机器人进行轮式移动；所述足部与所述小腿部连接；所述躯干还包括位于躯壳下方两侧的第一驱动轮和第二驱动轮；所述第一驱动轮和所述第二驱动轮用于所述腿部折叠后，带动所述机器人进行轮式移动。本实用新型的双足机器人可以实现轮式移动和双足前进两种方式，可以根据不同的环境情况，良好的适应商业应用场景。
一种机器人

[发明专利]人脸图像姿态估计和校正方法、系统、介质及电子设备-CN202110479976.1有效
发明人：马卫民;成西锋;袁德胜;杨祥如;游浩泉;林治强;党毅飞;崔龙;李伟超;王海涛 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸图像姿态估计和校正方法、系统、介质及电子设备，收集人脸图像数据并标注人脸关键点，计算人脸的旋转平移向量标签，建立训练数据集和测试数据集；设置旋转平移向量损失函数，利用所述训练数据集训练搭建的卷积神经网络模型，直至所述旋转平移向量损失函数计算得到的损失达到预设阈值时停止训练；利用所述测试数据集评估训练得到的卷积神经网络模型，以从中选择一最优的卷积神经网络模型作为目标网络模型。本发明的人脸图像姿态估计和校正方法、系统、介质及电子设备，既可以完成人脸姿态估计，也能用于仿射变换校正对齐人脸图像，去除使用人脸检测器校正对齐方法对后续属性识别和特征提取模块应用不利的影响。
图像姿态估计校正方法系统介质电子设备

[发明专利]端对端行人检测及属性识别的方法、系统、介质及终端-CN202010772244.7有效
发明人：袁德胜;游浩泉;马卫民;成西锋;林治强;党毅飞;崔龙;李伟超;王海涛 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种端对端行人检测及属性识别的方法、系统、介质及终端；所述方法包括以下步骤：获取第一行人图像数据集；搭建行人检测及属性识别模型；行人检测及属性识别模型包括检测网络和属性预测分支；利用第一行人图像数据集对检测网络进行训练，获取训练好的检测网络；获取第二行人图像数据集；利用第二行人图像数据集对属性预测分支进行训练，获取训练好的属性预测分支；本发明采用分步训练的方法，使得行人属性的标注的优劣情况不会对行人检测造成影响，能保证获得准确检出的前提下，得到行人的属性，且能够针对性地对不同类别的行人检测框训练对应该框的属性。
行人检测属性识别方法系统介质终端

[发明专利]基于跨域辅助训练的属性识别方法、系统、设备及介质-CN202111171572.2在审
发明人：游浩泉;党毅飞;马卫民 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于跨域辅助训练的属性识别方法、系统、设备及介质，方法包括：形成人体基准图像；将无属性标签的图像集中每一图像进行人体部位分割，生成人体部位分割结果，随机选取一遮挡图片；将遮挡图片覆盖于人体基准图像，形成遮挡合成图像，判断遮挡合成图像中获取人体基准图像中人体各个部位是否可见；若否，对应修改该部位对应的属性标签，并形成遮挡合成图像的属性标签；提取各图像特征，并输入至预设属性预测模型和预设人体主体预测模型，以获取属性预测结果和人体主体预测结果。本发明大大提高了数据数量和多样性，并且实现了只对图像中的主体人体进行属性识别，并有效合理利用合成数据，提高了本发明在训练阶段的稳定性和收敛速度。
基于辅助训练属性识别方法系统设备介质

[发明专利]基于GCN的行人属性识别方法、系统、介质及电子设备-CN202211148792.8在审
发明人：崔龙;袁德胜;游浩泉;党毅飞;马卫民;刘耀文;成西锋;林志强;王海涛 -专利权人： 汇纳科技股份有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于GCN的行人属性识别方法、系统、介质及电子设备，其中，所述方法包括获取目标行人的轨迹数据，其中，所述轨迹数据至少包括停留地点、行人轨迹以及停留时间；基于预设的编码规则对所述轨迹数据进行编码，其中，所述编码规则为利用预设的二维矩阵对所述停留地点、所述行人轨迹以及所述停留时间进行编码；将编码后的所述轨迹数据作图形式表达，得到图结构数据；将所述图结构数据输入到训练好的GCN网络模型进行属性识别，得到与所述目标行人对应的行人属性。本发明可以根据轨迹对目标进行属性识别，判断其身份，能够细化客流数据。
基于 gcn 行人属性识别方法系统介质电子设备

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