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]具看护功能的影像自动监视器-CN201410439408.9在审
  • 沈平 - 深圳奇沃智联科技有限公司
  • 2014-09-01 - 2014-12-17 - H04N7/18
  • 将原来类比的影像转换成数位影像,并储存在一记忆体中;该影像处理器包含:一异常单元,用于确定该摄入影像所对应的监控点是否异常,如果异常,则发出异常信号;一动量分析单元,可以经由影像的方式估算所照相之受监视人员的移动量;以及一人脸辨识单元可用于辨识人脸;该人脸辨识单元接收来自该摄像装置的影像;该人脸辨识单元包含一人脸储存器,其中储存特定的人脸及相关的资料,并对于某些特定的人脸设定为警示人物。系应用该影像监视器及软体的处理以监视被看护者以取代诸多人工监视的作业。
  • 看护功能影像自动监视器
  • [发明专利]一种基于复杂环境下的人脸情绪识别方法-CN201710612421.3在审
  • 陈援东;陈忠 - 深圳帕罗人工智能科技有限公司
  • 2017-07-25 - 2017-12-01 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于移动嵌入式的复杂环境下的人脸情绪识别方法,该方法将人脸划分为额头、眉眼、脸颊、鼻子、嘴巴、下巴主要区域,并进一步划分为68个特征点,针对上述特征点,为了实现在各种环境下人脸情绪识别的识别率、准确度和可靠性,在常态情况下使用人脸面部和表情特征分类的方法,在光照、反射、阴影条件下使用Faster R‑CNN基于面部区域卷积神经网络的方法;在运动、抖动、晃动和移动复杂情况下的贝叶斯网络、马尔科夫链、变分推理相结合的方法;在人脸显示不全、多人环境、嘈杂背景条件下使用深度卷积神经网络和超解析度对抗性神经网络SRGANs、增强学习、反向传播算法、丢弃算法相结合的方法,有效地促进人脸表情识别的效果、准确度和可靠性
  • 一种基于复杂环境情绪识别方法
  • [发明专利]一种闸机通行系统及方法-CN202110664836.1在审
  • 曾上雷 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2021-06-16 - 2021-10-08 - G07C9/37
  • 该系统至少包括人员检测模块以及人脸识别闸机模块,其中:人员检测模块,用于监测第一区域的第一人员数量,确定第一人员数量与预设阈值的第一比较结果,并基于第一比较结果确定检测模式,向人脸识别闸机模块发送检测模式指示信息;检测模式至少包括普通通行模式和快速通行模式;且快速通行模式用于表征开启一次闸机对应的闸门,可验证通过多人的通行模式;人脸识别闸机模块,用于接收检测模式指示信息,对闸机的闸门对应的人脸进行检测,获取人脸图片,并将获取的人脸图片与预设数据库中的人脸图片进行比较,并基于比较结果和检测模式指示信息控制闸门开启或关闭。
  • 一种通行系统方法
  • [发明专利]电子设备的控制方法、控制装置及电子设备-CN201410521971.0有效
  • 许枫;许之敏 - 联想(北京)有限公司
  • 2014-09-30 - 2019-03-29 - H04N5/232
  • 本发明公开的电子设备的控制方法,首先识别图像采集单元采集到的图像是否包含人脸图像,在有至少一个人脸图像的画面比率大于第一阈值时,确定拍摄场景为人像场景,在图像采集单元采集到的图像包含多个人脸图像,但各人脸图像的画面比率均小于或等于第一阈值时,计算全部人脸图像中面积最大的第一人脸图像的画面比例和面积最小的第二人脸图像的画面比率的比值,在该比值小于或等于第二阈值的情况下,确定拍摄场景为人像场景,能够降低有多人拍照的场景被误判为非人像场景的概率
  • 电子设备控制方法装置
  • [发明专利]一种应用于人脸检测预测框的加权后处理方法-CN202011092870.8有效
  • 朱海明;瞿洪桂;孙家乐 - 北京中电兴发科技有限公司
  • 2020-10-13 - 2021-05-25 - G06K9/00
  • 本发明涉及人脸检测领域,公开了一种应用于人脸检测预测框的加权后处理方法,包括利用人脸检测器对待测图片进行人脸检测;删除置信度低于第一置信度阈值的预测框;计算当前置信度最高的预测框分别与更新后的若干个预测框之间的广义交并比;从更新后的若干个预测框中筛选出广义交并比大于交并比阈值的n个预测框;获得与当前置信度最高的预测框相对应的加权预测框;删除n个预测框;获得人脸检测器的加权后处理结果。本发明利用了更多人检测器的有效预测数据,使得被删除的预测框的位置信息和置信度信息同时得到了有效利用,输出的预测框的位置得到了更好的修正,且引入了广义交并比,提升了人脸检测器最终输出的位置精度。
  • 一种应用于检测预测加权处理方法
  • [实用新型]具看护功能的影像自动监视器-CN201420498468.3有效
  • 沈平 - 深圳奇沃智联科技有限公司
  • 2014-09-01 - 2015-01-28 - H04N7/18
  • 将原来类比的影像转换成数位影像,并储存在一记忆体中;该影像处理器包含:一异常单元,用于确定该摄入影像所对应的监控点是否异常,如果异常,则发出异常信号;一动量分析单元,可以经由影像的方式估算所照相之受监视人员的移动量;以及一人脸辨识单元可用于辨识人脸;该人脸辨识单元接收来自该摄像装置的影像;该人脸辨识单元包含一人脸储存器,其中储存特定的人脸及相关的资料,并对于某些特定的人脸设定为警示人物。系应用该影像监视器及软体的处理以监视被看护者以取代诸多人工监视的作业。
  • 看护功能影像自动监视器
  • [发明专利]一种基于深度学习的人脸跟踪方法及系统-CN201911186853.8有效
  • 杨金江;李云夕;熊子瑶 - 杭州小影创新科技股份有限公司
  • 2019-11-28 - 2023-05-02 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种基于深度学习的人脸跟踪方法及系统,跟踪方法包括步骤:S1、获取视频流的起始帧作为当前帧,设置n=0;S2、判断视频流的当前帧n是否满足n%N==0,若是,执行步骤S3,若否,执行步骤S4,其中,N为预设间隔帧数;S3、对当前帧进行人脸检测,若检测到人脸,输出人脸候选框,执行步骤S4,否则,获取视频流的下一帧作为当前帧,设置n=0,执行步骤S2;S4、对人脸候选框进行人脸验证,验证人脸候选框中是否包含人脸,若是,输出人脸框图像,执行步骤S5,否则,获取视频流的下一帧作为当前帧,设置n=0,执行步骤S2;S5、对所述人脸框图像进行关键点定位,计算人脸关键点的外接矩形框;S6、扩展所述外接矩形框得到外扩矩形框,提取视频流的下一帧作为当前帧,设置n=n+1、外扩矩形框为人脸候选框,执行步骤S2。本发明兼容单人脸多人跟踪,不受场景环境影响,且人脸跟踪鲁棒性高、实时性强。
  • 一种基于深度学习跟踪方法系统

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