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[发明专利]车辆匹配方法和装置、计算设备以及计算机可读存储介质-CN202110103464.5有效
发明人： 王鲁许;廖正中 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本公开提供了一种车辆匹配方法，用于将车辆匹配到地图中的地图线路。该车辆匹配方法基于隐马尔科夫模型和动态规划，能够利用站点匹配、名称匹配、实际线路映射关系等对观察概率和转移概率进行调整，并且基于调整后的观察概率和转移概率将车辆匹配到对应的地图线路。该车辆匹配方法不仅提高了匹配正确率，而且还能够区分车辆的诸如区间线路、快车线路之类的复杂线路。此外，该车辆匹配方法还降低了对数据提供商的数据依赖，增大了对不同数据提供商的数据的兼容性。
车辆匹配方法装置计算设备以及计算机可读存储介质

[发明专利]一种车辆行驶路线确定方法、装置、设备及介质-CN202011037134.2有效
发明人： 王鲁许 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G08G1/123 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种车辆行驶路线确定方法、装置、设备及介质，可应用于车联网以及自动驾驶领域，其中，方法包括：获取车辆的历史行驶路线中的行驶站点的位置信息，以及该车辆所属区域的规划行驶路线中的规划站点的位置信息；根据该行驶站点的位置信息以及该规划站点的位置信息，从该规划行驶路线中获取与该历史行驶路线匹配的规划行驶路线，作为候选规划行驶路线；获取该车辆的历史行驶路线对应的历史行驶参数信息，根据该历史行驶参数信息从该候选规划行驶路线识别该车辆的规划行驶路线。采用本申请实施例，可以提高确定车辆行驶路线的准确性。
一种车辆行驶路线确定方法装置设备介质

[发明专利]人脸检测方法及系统-CN201810506447.4有效
发明人： 王鲁许;董远;白洪亮;熊风烨 -专利权人：苏州飞搜科技有限公司
申请日： 2018-05-24 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种人脸检测方法及系统。人脸检测方法包括：通过至少两层网络结构对输入的至少一个样本图片进行处理，得到与至少两层网络结构的至少两个卷积层对应的至少两个特征图；提取第一类特征图的特征信息及第二类特征图的特征信息；根据第一类特征图的特征信息及第二类特征图的特征信息在样本图片中对应的位置坐标获取人脸框的检测位置坐标；根据末位卷积层对应的特征图与目标图像的匹配度更新每一卷积层的权重值；根据每一卷积层的权重值生成人脸检测模型。由于第一类特征提取层更靠前其特征平面的尺寸相对较大，可用于检测小人脸，通过对第一类特征图的特征信息的提取可提高了小人脸检测能力的目的。
检测方法系统

[发明专利]一种基于SSD框架的人脸检测方法及系统-CN201811058101.9有效
发明人： 王鲁许;董远;白洪亮;熊风烨 -专利权人：苏州飞搜科技有限公司
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于SSD框架的人脸检测方法及系统，该方法包括：对目标人脸图像标注锚点；基于训练后的SSD框架卷积神经网络，对标注有锚点的目标人脸图像进行检测，获取到目标人脸框，所述SSD框架卷积神经网络通过标注有锚点的样本人脸图像训练得到。本发明实施例通过设置自适应人脸大小分布的锚点匹配算法，将每张人脸图像中的人脸根据人脸尺寸大小匹配最合适的锚点，从而生成训练人脸区域，使SSD框架卷积神经网络得到充分训练，提高了人脸检测的性能。
一种基于 ssd 框架检测方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及系统-CN201810813668.6有效
发明人： 王鲁许;董远;白洪亮;熊风烨 -专利权人：苏州飞搜科技有限公司
申请日： 2018-07-23 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于卷积神经网络的人脸检测方法，包括：将待检测图片输入到训练后的改进型单步多尺度检测器ESFD中，所述ESFD是在S3FD基础上加入了增强型交织结构以及上下文特征融合结构、改变anchor策略并调整损失函数后构建的；获取所ESFD的检测输出层中所述待检测图片的人脸检测结果。本发明实施例提供的一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及系统，通过修改S3FD的网络结构，在原有S3FD的网络架构中加入了增强型交织结构和上下文特征融合模块、改变anchor策略并调整损失函数以构成新的ESFD架构，强化了对特征的利用能力并提升了对小人脸的检测能力，从而提高了人脸检测的召回率和准确率。
一种基于卷积神经网络检测方法系统

[发明专利]一种基于三级卷积神经网络的人脸检测方法及系统-CN201710078431.3有效
发明人： 王鲁许;白洪亮;董远 -专利权人：北京飞搜科技有限公司
申请日： 2017-02-14 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三级卷积神经网络的人脸检测方法及系统，方法具有以下有益效果：在训练过程中，通过增加前n级的训练结果作为后一级的输入，弥补了训练数据的缺失问题，从而提高了人脸检测的准确度和召回率，并且提升了整体网络的性能。在训练样本中加入人脸特征点，通过人脸特征点使人脸的分类以及人脸矩形框的定位精度得到提高，从而接近于达到网络上线，并且进一步提升了人脸检测的召回率和准确度；仅通过计算得到的第一(第二)偏移量中的分类偏移量进行图片分类的回归校正，如此保证了分类正确的部分不再进行回归校正，从而使人脸检测的速度得到提高，并达到进一步挖掘网络性能的目的。系统具有检测方法相同的有益效果。
一种基于三级卷积神经网络检测方法系统

[发明专利]人脸检测方法及装置-CN201811109879.8在审
发明人： 王鲁许;董远;白洪亮;熊风烨 -专利权人：北京飞搜科技有限公司
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种人脸检测方法及装置，该方法包括：将处理后的待检测图片输入至训练后的改进型多任务级联卷积神经网络，所述改进型多任务级联卷积神经网络是在多任务级联卷积神经网络网络结构的基础上加入特征融合结构构建的；获取所述改进型多任务级联卷积神经网络输出层中所述待检测图片的人脸检测结果。由于改进型多任务级联卷积神经网络充分利用了除每一级最后一层卷积层网络之外其他卷积层提取的特征，强化了对特征的利用能力，从而提升了对人脸的检测能力，进而提高了人脸检测的召回率和准确率。
卷积神经网络级联改进型人脸检测卷积检测人脸检测结果结构构建特征融合图片输入网络结构每一级输出层准确率人脸网络图片

[发明专利]一种基于深度学习的人脸检测方法，装置和设备-CN201811178942.3在审
发明人： 王鲁许;董远;白洪亮;熊风烨 -专利权人：北京飞搜科技有限公司
申请日： 2018-10-10 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于深度学习的人脸检测方法，装置和设备，包括构建改进型人脸检测器MF³D，改进型人脸检测器MF³D是在S³FD网络框架基础上建立了浅层交织结构、改变卷积核并调整损失函数后构建获得的；将待检测图片输入到训练后的改进型人脸检测器MF³D，输出对待检测图片的人脸检测结果。本方法，装置和设备通过改进S³FD网络框架，在原有S³FD网络框架基础上建立了浅层交织结构、改变卷积核并调整损失函数以构建改进型人脸检测器MF³D，并通过改进型人脸检测器MF³D实现对待检测图片的人脸检测，能增强人脸检测器在检测人脸方面的性能以及提高人脸检测器的召回率和准确率。
人脸检测器改进型人脸检测网络框架构建检测交织结构损失函数卷积核浅层人脸检测结果图片输入准确率人脸输出学习图片改进

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