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[发明专利]基于多波长特征融合的活体检测方法、装置、介质及设备-CN202310798606.3在审
发明人： 袁嘉言;卢伟峰;王汉超;贾宝芝 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种基于多波长特征融合的活体检测方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取目标人脸对应的可见光人脸图像、红外人脸图像以及静脉人脸图像，静脉人脸图像包含目标人脸的静脉信息；根据可见光人脸图像、红外人脸图像、静脉人脸图像提取对应的可见光人脸活体语义特征、红外人脸活体语义特征、静脉人脸活体语义特征以及多波长人脸纹理特征；将可见光人脸活体语义特征、红外人脸活体语义特征、静脉人脸活体语义特征以及多波长人脸纹理特征进行融合，得到人脸活体融合特征；根据人脸活体融合特征进行识别，以确定活体识别结果。本申请实施例的技术方案可以适应攻击方式的多样性，减少出现活体判断错误的情况，提高了活体检测的准确性。
基于波长特征融合活体检测方法装置介质设备

[发明专利]3D人脸建模与立体判断方法及嵌入式平台的双目3D人脸建模与立体判断方法-CN202011334611.1有效
发明人： 袁嘉言;陈明木;徐绍凯;王汉超;贾宝芝 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种3D人脸建模与立体判断方法及嵌入式平台的双目3D人脸建模与立体判断方法，涉及计算机视觉及智能安防终端的技术领域，通过设计新型的双目3D人脸建模与立体匹配深度学习架构，该算法对比传统图像立体匹配算法具有更加稠密和精度更高的3D人脸图并且快速判断人脸是否具有立体信息；该算法移植到嵌入式平台上，能够以接近实时的速度运行，用户体验无感；本发明的3D人脸建模精度接近于结构光或者TOF设备，但是成本价格更低。本发明可用于智慧安防门禁闸机、自动考勤机和3D人脸门锁等领域，从而产生巨大的经济利益。
建模立体判断方法嵌入式平台双目

[发明专利]怀抱婴幼儿旅客的过闸识别方法及装置-CN202310091878.X在审
发明人：卢伟峰;王汉超;袁嘉言;贾宝芝 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种怀抱婴幼儿旅客的过闸识别方法及装置，其中，该方法包括获取过闸处的包括待识别旅客的每一帧图像数据，其中，每一帧图像数据包括每一帧对应的RGB摄像头拍摄的彩色图像和深度摄像头拍摄的深度图像；对每一帧对应的彩色图像和深度图像进行对齐处理，以得到每一帧对齐后的深度图像；将每一帧彩色图像输入到预先训练好的RGB识别模型进行识别，以便输出对应的识别结果，并在识别结果为待识别旅客怀抱婴幼儿时，输出对应的坐标信息；根据坐标信息和对应的对齐后的深度图像得到对应的深度信息，以便根据多帧对应的深度信息和坐标信息对待识别旅客进行综合识别；从而提高了闸机的通行效率，并且减轻了工作人员的工作负担。
怀抱婴幼儿旅客识别方法装置

[发明专利]一种基于目标感知的视频信息编解码方法和电子设备-CN202310132397.9在审
发明人：何一凡;张帅;王汉超;贾宝芝;袁嘉言 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于目标感知的视频信息编码方法和电子设备，该方法通过在编码前实现针对不同目标的感知能力，并可根据实际场景需求灵活选择不同的目标感知器以及编码模式，实现对特定目标进行感知并按需进行不同模式视频信息的编码操作，通过不同模式选择可实现对内存空间、网络带宽、存储介质空间和能源等方面大幅节省，也可确保视频流信息在其整个生命周期中除了摄像头采集阶段（包括编码、传输、存储、兼容式解码和呈现阶段）全程做到信息脱敏，做到视频信息全链路安全。在兼容标准解码模式数据呈现基础上，还可利用专用解码器进行完全解码，实现恢复摄像头采集的原始视频信息。
一种基于目标感知视频信息解码方法电子设备

[发明专利]一种基于YOLOV3司机危险动作识别方法及系统-CN201911220885.5有效
发明人： 袁嘉言 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明提供一种基于YOLOV3司机危险动作识别方法,获取司机的红外图像，通过人脸检测算法确定人脸位置，并且按照人脸位置选取司机危险行为待识别区域；使用YOLOV3算法快速检测待识别区域是否发生司机危险动作状态；如果YOLOV3算法检测到司机在做危险动作，将危险动作区域提取出来做深度学习分类，确定司机在做哪种危险行为；统计一段时间内，如果司机都在做某种危险行为，则提醒司机注意安全驾驶，并且将司机危险行为上传在云端；本发明还提供一种基于YOLOV3司机危险动作识别系统，使预测结果更为准确能大大减少警报危险行为的误识别。
一种基于 yolov3 司机危险动作识别方法系统

[发明专利]基于多模态无感身份认证的毫米波安检方法及装置-CN202210646144.9在审
发明人： 袁嘉言;贾宝芝;王汉超;张帅;何一凡 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V40/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态无感身份认证的毫米波安检方法及装置，在毫米波安检过程中同时获取人员的毫米波图像和至少两种无感身份认证模态图像，并分别计算出多个单模态质量分数，根据毫米波图像和至少两种无感身份认证模态图像分别提取多个单模态特征，输入经训练的特征融合模型进行特征融合，得到多模态融合特征，根据多个单模态质量分数计算得到多模态质量分数，基于毫米波图像得到安检结果；通过多个单模态特征或多模态融合特征进行身份认证，将该人员的安检结果与身份信息建立对应关系并存储或更新在数据库中。该方法不仅能将安检结果与身份认证结果绑定管理，还能保证具有较高的身份认证准确率。
基于多模态无感身份认证毫米波安检方法装置

[发明专利]一种基于PAA算法的行为检测方法、装置及可读介质-CN202210325107.8在审
发明人：陈明木;王汉超;易安明;袁嘉言;贾宝芝;何一凡 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PAA算法的行为检测方法、装置及可读介质，通过获取待检测图像，基于待检测图像确定感兴趣区域，感兴趣区域包括行为发生区域；将感兴趣区域输入到经训练的行为检测模型，输出检测结果，检测结果包括分类结果和检测框，其中，行为检测模型包括输入层、骨干网、特征金字塔网络和检测头，骨干网和特征金字塔网络中均包括跨级局部模块，检测头包括分类头和回归头，在行为检测模型的训练过程中采用PAA算法进行正负样本的分配；根据检测框确定检测结果是否为误检；响应于确定检测结果不是误检，基于分类结果进行分析，得到行为类型。在训练过程中采用PAA算法，能提升行为检测模型的检测精度。本发明误检率低，计算量低，模型鲁棒性好。
一种基于 paa 算法行为检测方法装置可读介质

[发明专利]一种用于车辆盲区检测报警装置的双目测距方法-CN202011405478.4有效
发明人：王汉超;徐绍凯;陈明木;袁嘉言;贾宝芝;何一凡 -专利权人：深圳瑞为智能科技有限公司
申请日： 2020-12-05 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： B60W50/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于车辆盲区检测报警装置的双目测距方法，包括:标定双目摄像头的参数；测量双目摄像头相对车体侧面旋转角的具体数值；将双目摄像头采集到的图像输入目标检测算法，由目标检测算法输出目标，并确定目标在图像中的位置信息；调用双目立体匹配算法，确定目标在两帧图像中的视差；基于焦距、视差、以及镜头之间的距离，确定目标的在光轴和镜头之间连线所在平面上的投影点到镜头之间连线的垂点的第一距离；基于旋转角和翻滚角、目标在图像坐标系中的坐标、光心的坐标、焦距和目标第一距离，得到目标到车体的垂直距离；目标到车辆的垂直距离为目标与车辆的最短距离，应用到盲区预警系统可以有效降低交通事故的发生概率。
一种用于车辆盲区检测报警装置双目测距方法

[发明专利]基于双摄系统的人脸位置匹配方法、系统及计算机设备-CN202111092743.2在审
发明人： 袁嘉言;王汉超;贾宝芝;易安明;张帅 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双摄系统的人脸位置匹配方法、系统及计算机设备，方法包括：基于第一成像系统的分辨率尺寸，生成不同人脸大小尺度下的用于存储单应矩阵的锚框组；同时获取第一成像系统生成的第一图像和第二成像系统生成的第二图像，识别第一图像和第二图像所检测到的人脸数，如果均包括一个人脸，基于所述第一图像中的人脸位置找到最优匹配锚框，对最优匹配锚框对应位置的单应矩阵进行自适应在线学习标定及记录；如果不只包括一个，基于单应矩阵对人脸位置进行映射和匹配关联。本发明能够对任意分辨率下任意距离下的双摄成像人脸进行准确匹配关联，以此提高人脸识别终端安全性，解决双摄系统在检测到多人脸时，人脸容易匹配不准的问题。
基于系统位置匹配方法计算机设备

[发明专利]一种人脸活体检测方法、系统和计算机设备-CN202110791803.3在审
发明人：张帅;袁嘉言;王汉超;贾宝芝 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸活体检测方法、系统和计算机设备，方法包括：获取待分析数据；使用预先训练好的人脸检测模型和关键点检测模型进行人脸关键点检测；根据检测到的人脸关键点位置，确定大人脸框位置以及六个局部人脸位置，然后构建网络预测输入；使用预先训练好的基于注意力机制的多局部特征输入网络进行推理预测，获取预测结果输出；判断推理结果于阈值，确定测试数据是否为活体人脸。本发明能够针对照片、面具及仿真度极高的头部模型，极大幅度的提高人脸识别系统的抗攻击性能，从而让人脸识别系统的安全级别得到质的提升。
一种活体检测方法系统计算机设备

[发明专利]一种结合语义分割和注意力机制的车道线检测方法及系统-CN202110235668.4在审
发明人：易安明;王汉超;袁嘉言;徐绍凯;陈明木 -专利权人：深圳瑞为智能科技有限公司
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合语义分割和注意力机制的车道线检测方法及系统，涉及车道线检测技术领域，包括以下步骤：输入图片到主干网络提取图片中车道线特征，将主干网络提取的特征输入到全连接层中，经由全连接层处理后，得到每条车道线的局部特征；将每条车道线的局部特征输入到注意力机制模块中，获取每条车道线的全局特征，与局部特征进行叠加得到最终的车道线参数；与输入图片中真实的车道线进行对比，分别计算车道线的均方差损失和掩码图的交叉熵损失并计算对应卷积层的梯度，使用反向传播算法更新卷积层和全连接层的参数，不断迭代直到模型收敛。本发明方法在不增加运算量的情况下，加快了模型的收敛速度和提高了模型的鲁棒性。
一种结合语义分割注意力机制车道检测方法系统

[发明专利]一种基于上下双目设备图像的立体匹配方法及装置-CN202110104146.0在审
发明人：陈明木;王汉超;袁嘉言;徐绍凯;贾宝芝;何一凡 -专利权人：深圳瑞为智能科技有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于上下双目设备图像的立体匹配方法及装置，其中方法包括：S1：从上下双目设备中获取原始上下图像，并对所述原始上下图像进行预处理，得到预处理后的上下视图；S2：利用SAD视觉匹配方法对经过所述步骤S1处理得到的上下视图进行匹配处理，得到对应的全图视差图；S3：利用目标检测方法获取目标区域坐标，并利用所述全图视差图及所述目标区域坐标，得到目标区域视差图；S4：利用直方图对所述目标区域视差图进行统计分析，得到对应的视差分布；S5：在直方图的最高视差值附近进行曲线拟合，将离散的视差转换为连续的视差；本发明将SAD匹配算法应用到上下双目的视差匹配计算中，同时应用直方图统计方法找到更为真实准确的视差值。
一种基于上下双目设备图像立体匹配方法装置

[发明专利]一种基于双目红外的实时3D人脸活体判断方法-CN202010614184.6在审
发明人： 袁嘉言;贾宝芝;何一凡 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双目红外的实时3D人脸活体判断方法，利用双目红外摄像头进行3D人脸活体检测，先通过定位人脸位置中面部关键特征点(landmark)的位置关系定位出人脸的多个感兴趣区域，再对定位出的相同部位的感兴趣区域进行视差匹配，大大减少了视差匹配在处理器上的处理时间，最后再根据匹配好视差的感兴趣区域的深度信息计算出感兴趣区域之间的实际距离，通过实际距离和3D人脸判断逻辑进行3D人脸活体检测，相对于传统的3D人脸活体检测，其具有成本低、使用便利、识别过程时间短以及准确度好的优点。
一种基于双目红外实时活体判断方法

[发明专利]一种基于深度学习的驾驶员安全带佩戴识别方法-CN201811022463.2有效
发明人： 袁嘉言;贾宝芝 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的驾驶员安全带佩戴识别方法，包括：通过人脸检测算法识别出输入图像中驾驶员的人脸位置；根据所述人脸位置截取驾驶员躯干区域作为待识别安全带区域；通过训练好的卷积深度学习模型对所述待识别安全带区域进行识别，识别出驾驶员是否佩戴安全带及识别出安全带的位置。本发明的卷积深度学习模型能够在各种环境下识别出驾驶员是否佩戴安全带及识别出安全带的准确位置，其学习效果和鲁棒性会比普通的CNN识别更好，因此能很好的推动汽车智能辅助终端技术的发展，可以为驾驶员安全带识别方面提供更高的识别率。
一种基于深度学习驾驶员安全带佩戴识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的疲劳检测方法、系统和计算机设备-CN201811087559.7有效
发明人： 袁嘉言 -专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司
申请日： 2018-09-18 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的疲劳检测方法、系统和计算机设备，方法包括：获取当前帧视频流图片；通过基于第一深度学习模型的人脸跟踪算法提取当前帧视频流图片的人脸位置信息和人眼位置信息；所述人脸位置信息包括人脸框的位置信息；所述人眼位置信息包括每只眼睛左右两个眼角的特征点位置信息；基于所述人眼位置信息，通过基于第二深度学习模型的眼睛状态识别算法提取眼睛上下边缘特征点landmark的位置信息；根据眼睛上下边缘特征点landmark的位置信息计算眼睛张开程度，判断出疲劳状态。本发明能够快速跟踪到人脸位置及提取提取眼睛上下边缘特征点，且识别精度更高，从而快速准确地检测出疲劳状态。
一种基于深度学习疲劳检测方法系统计算机设备

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