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公开(公告)号：CN111131433A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911321239.8
申请日：2019-12-20
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Inventor： 林立
Abstract: 本发明适用于访客管理系统技术领域，提供了基于云边端协同的访客管理系统及管理方法，包括通行设备、边端系统和云端系统，所述边端系统分别连接所述通行设备和所述云端系统，所述云端系统用于供访客输入预设访客信息和向受访人发送预约请求，接收所述边端系统发送的来访记录并存储，受访人在云端系统审核预设访客信息和预约请求，审核通过后发送邀约请求，访客应答邀约请求后云端系统发送预设访客信息到所述边端系统，所述边端系统用于接收所述云端系统发送的预设访客信息和向通行设备发送包括预设访客信息的通行权限，本发明能够在私人云环境部署，并且在云端系统断网后仍可运行，使用安全、方便。
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公开(公告)号：CN111091109A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911345806.3
申请日：2019-12-24
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种基于人脸图像进行年龄和性别预测的方法、系统和设备，方法包括：获取一图片；使用人脸检测算法检测图片中的人脸位置和特征点位置，根据预设的参数对人脸进行矫正和截取，得到标准的人脸图片；使用预训练的神经网络模型对标准的人脸图片进行预测，输出人脸年龄和性别；神经网络模型采用了特征金字塔结构，能够提取从高到低的更丰富的多层次人脸特征，同时将年龄值表示为端点权值向量，在模型训练阶段作为中间层监督信息与年龄值回归一起训练模型，而在预测阶段直接输出年龄回归值，在速度和精度上均优于现有方法；本发明使用单阶段单模型的方法，快速准确地对视频或图片中的人脸进行年龄和性别的预测，预测结果可用于多种场景。
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公开(公告)号：CN111008582A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911186552.5
申请日：2019-11-28
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种方法、系统和设备，方法包括：提取单张图片；通过MTCNN人脸检测模型对单张图片进行人脸检测，获取人脸框位置；之后从人脸框位置截取获得人脸图片；通过训练好的分析头部遮挡和模糊度的神经网络模型对截取后的人脸图片进行帽子、口罩、近视眼镜、墨镜及模糊度分析，获得照片内帽子、口罩、近视眼镜、墨镜的置信度及照片模糊度的回归值；根据比神经网络模型预测输出的结果与设定的阈值比较，若符合，则所述单张照片为高质量图片；若不符合，则所述单张照片为低质量图片；能有效快速准确的检测各种媒体介质内头部照片的帽子、口罩、近视眼镜、墨镜及模糊度，通过合适的阈值选取判定，将质量差的数据过滤掉，得到高质量的数据。
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公开(公告)号：CN110427795A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910080896.1
申请日：2019-01-28
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于头部照片的属性分析方法、系统和计算机设备，方法包括：获取商场内图片或/和视频数据，从中提取单张图片；通过训练好的第一神经网络模型对所述单张图片进行人脸检测，获取人脸框位置和面部特征点位置；根据所述人脸框位置和面部特征点位置进行图片矫正和截取，获得人物人脸框图片；通过训练好的第二神经网络模型对所述人物人脸框图片进行人物头部属性分析，获得人物头部属性的置信度；根据人物头部属性选择策略确定人物头部属性，输出对应的属性及置信度。本发明能有效快速准确的检测视频内人物头部属性，进而统计分析各种场景下摄像头内的人物的头部属性信息，有助于帮助店家分析数据，制定销售策略，促进销售量。
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公开(公告)号：CN110135398A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910449880.3
申请日：2019-05-28
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的双手脱离方向盘检测方法，包括：第一阶段，包括收集图片、图片预处理，预处理图片人工标注、原始图片和标注信息整理成标注数据集；第二阶段，包括以数据采集和标注阶段获得的标准数据集作为输入；以Yolo v3网络结构为基础，通过裁剪优化，设计出适用于手势检测的网络结构；基于Caffe框架，通过调参调优训练手势检测模型；第三阶段，包括部署线下训练好的手势检测模型至嵌入式检测设备，实时检测司机的状态，根据检测模型返回的结果，判断司机双手是否脱离方向盘。该方法通过把双手脱离方向盘的检测作为一种目标检测任务来实现，结合深度学习技术，克服以往图像检测分析过于复杂、成本高准确率低及判断不直观的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108830187A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810532179.3
申请日：2018-05-29
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种室内场景快速人像识别的装置及方法，其采用图像识别模型对室内图像进行初步识别，获取人脸、手势等人像识别结果，然后对该人像识别结果进行静物排除处理，将人像识别结果与静态物体存储区存储的内容进行比较，当人像识别结果与静态物体存储区存储的内容的特征值相同、位置相同且两者的写入时间差大于预设时间时，该人像识别结果为静态物体，对其不进行输出，否则该人像识别结果不是静态物体，将其写入输出结果存储区，然后通过识别结果输出模块将该识别结果进行输出即可，有效解决了静态物体导致的误识别问题，有效提高识别的准确率，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN107862301A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711227237.3
申请日：2017-11-29
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/00268
Abstract: 本发明涉及一种降低人脸识别误识率的方法，其通过将人员ID与人脸特征的关系调节为1：N，识别时首先记录相似度值高于阈值的人脸特征，然后根据相似度值按照从高到低的顺序进行排序，统计次数最高的人员ID将被确认为待识别的人员ID。在本发明中，最有可能误识别的情况，也要求非本人的N个人脸特征相似度都大于本人的最低的那个人脸特征相似度，该情况下误识率为p的N次方，随着每个人的注册人脸特征的增多，误识率就会越来越趋近于零。
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公开(公告)号：CN103996033B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410234712.X
申请日：2014-05-29
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明一种基于人脸五官坐标跟踪的真人识别方法，被识别人员面对摄像头并左右转动头部，摄像头捕获视频帧并将帧数据送入五官坐标采集模块，五官坐标采集模块提取、过滤出人脸图像清晰的有效视频帧，并从中识别出人脸五官坐标，每一组五官坐标构成一个五官坐标信息单元，五官坐标分析模块提取五官坐标信息单元数据，并进行特征分析，根据转动头的真人，其五官坐标相对位置会发生变化，两眼到鼻子距离的比值波动较大；平面照片中五官坐标的相对位置固定不变，两眼到鼻子的距离比值保持不变的原理，区分出被识别人员是真人还是照片，简单、易用、交互性好。
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公开(公告)号：CN119863862A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411888069.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及身份验证技术领域，具体涉及一种基于人机交互技术的仿生身份验证校准方法，包括：在身份验证闸机上安装机械手及人机交互面板，应用人机交互面板与执行身份验证操作的用户进行引导交互，应用机械手指向身份验证闸机上操作位置为用户提供引导服务；在人机交互面板捕捉到用户人脸时的验证阶段，同步采集用户人脸图像，进一步对用户人脸图像进行优化处理；本发明通过仿生智能硬件和数字人交互，实时引导旅客操作，减少因不明确操作流程导致的滞留，从而显著提高通行效率，减少身份验证位置对人工干预的依赖，使工作人员能够专注于其他重要任务，降低工作负担。
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公开(公告)号：CN119363989A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411907739.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 深圳职业技术大学
IPC: H04N19/124 , G06T11/00 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/045 , H04N19/176 , H04N19/91 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置及设备，其包括：获取Matiwan数据并进行包括随机裁剪的预处理，生成预设尺寸的图像块作为原始高光谱图像；将基于所述原始高光谱图像所获得的通道索引和空间网格坐标输入预构建的神经网络中并在预设损失函数的约束下进行过拟合训练，得到用以表示所述原始高光谱图像的第一模型；对所述第一模型的网络权重进行包括权重量化以及哈夫曼编码的压缩处理，得到压缩文件；对所述压缩文件进行哈夫曼逆编码的数据解压以及通过前向传播进行数据重建，得到重建光谱图像。能够实现高压缩比的同时保留高光谱图像的光谱特性，使重建的高光谱图像更具有实际的物理意义，提升压缩重建质量，为后续应用提供数据支撑。
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