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公开(公告)号：CN115311719A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210964078.X
申请日：2022-08-11
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于多阶注意力机制融合的人脸属性识别算法，该算法包括：响应于人脸检测方法和人脸对齐方法，获取图像中的完整人脸区域，并输出人脸图像；将获取的人脸图像输入至卷积神经网络模型中，进一步提取该人脸图像的若干图像特征进行训练并处理；以及同时将获取的人脸图像的图像特征输入至多阶注意力机制融合网络模型中进行训练和处理；完成对该人脸图像的属性识别。通过在卷积神经网络的基础上引入了多阶注意力机制融合网络，利用Transformer构建全局特性信息的能力，学习图像所有的面部属性信息，利用卷积神经网络强大的特征信息提取能力和多阶注意力机制融合网络建模全局特性信息的能力，提升了算法对面部多种属性的识别能力。
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公开(公告)号：CN115272678A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210931871.X
申请日：2022-08-04
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明给出了一种异图拼接检测方法和系统，包括构造数据集，数据集包括前景数据集和背景数据集，基于前景数据集和背景数据集随机组合异图拼接数据集；对异图拼接数据集进行高斯模糊与质量随机变换处理，随机形成训练集、验证集和测试集；构造深度语义分割模型，深度语义分割模型结合自注意力机制与局部递归UNET，利用训练集训练深度语义分割模型，其中，代价函数为Tversky Loss和Focal Loss之和，完成训练后通过简单平均法融合最终模型结果；利用最终模型结果进行异图拼接检测。该异图拼接检测方法具有提升识别率明显、精度高，结果直观的优点。
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公开(公告)号：CN113591936B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110779118.9
申请日：2021-07-09
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种车辆姿态估计方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集包含车辆的图像，并对图像中车辆对应的姿态和车辆目标的边界框进行标注，将标注后的图像组成训练集；S2：构建基于YOLOv2网络的车辆姿态估计模型，通过训练集对车辆姿态估计模型进行训练；S3：通过训练后的车辆姿态估计模型对车辆姿态和车辆目标进行估计。本发明可以和智能交通系统的检测任务融合为一个主干网络，具有较好的泛化性，不需要额外设计负责车辆姿态估计的网络结构，只需要修改检测器的输入和输出就能实现这种车辆姿态估计，在现实场景中具有较强的应用，且减少了硬件设施的消耗。
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公开(公告)号：CN111160220B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201911368237.4
申请日：2019-12-26
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的包裹检测方法、装置及存储介质，该方法包括：获取视频源中的一帧图像；使用训练后的深度神经网络模型检测所述图像中是否存在包裹，如果是，则计算包裹的尺寸；如果所述包裹的尺寸超过第一阈值，则将该包裹标记为大件包裹，否则进行行人检测；如果所述距离大于第二阈值，则将所述包裹标记为无主包裹；如果存在大件包裹或无主包裹则发出警报。即本发明使用与传统背景建模完全不同的技术，不需要区分前景和背景，因此可用于机器人移动场景下的包裹检测，使得机场的包裹检测不留死角，且不需要安装大量的摄像头，节约了成本。
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公开(公告)号：CN113920296B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202111395021.4
申请日：2021-11-23
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种基于对比学习的文本识别方法与系统，包括无标签的文本图像样本，对其中每个样本进行数据增强输入卷积网络进行识别训练生成识别模型，再基于所述识别模型构建基本编码器来计算并输出特征序列；将所述特征序列输入实例映射函数生成对应的实例再映射为多个子实例，将所有的子实例作为对比损失函数中的子元素进行对比学习，将结果反馈到所述卷积网络用于更新所述卷积网络；获取包含文本信息的有标签的文本图像样本输入所述基本编码器，对所述卷积网络的参数进行调节直到所述识别模型收敛。本方法将对比学习应用于序列的各个元素，充分利用无标注数据学习有效的表征信息，再基于自监督对比学习的方法进行建模，显著提高了识别效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114445436A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111628161.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种目标检测的方法、装置以及存储介质。所述方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行边缘检测处理，得到第一图像；通过预设的特征提取网络对待检测图像进行处理，得到待检测图像的第二图像，使用第一图像对第二图像进行处理，增强第二图像的边缘特征；预设的特征提取网络包含特征降噪模块，使用特征降噪模块对增强边缘特征的第二图像进行降噪处理；使用预设的特征提取网络对降噪处理后的第二图像进行处理，得到图像特征，将图像特征输入预设的目标检测网络，得到目标类别和目标框。本发明提供的一种目标检测的方法和装置，能够提升基于深度学习神经网络的特征提取网络的特征提取能力，以及目标检测网络的目标检测能力。
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公开(公告)号：CN114373097A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111532343.9
申请日：2021-12-15
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督的图像分类方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集已标注图像组成训练集；S2：构建图像分类模型，通过训练集对图像分类模型进行训练，将训练后的模型作为初始模型；S3：采集未标注图像输入初始模型，并将初始模型输出的类别标注为各未标注图像的伪标签后，添加至训练集内；S4：在基础模型对应的分类网络之后添加高斯混合模型组成错误分类识别模型；S5：通过训练集对错误分类识别模型进行训练，基于训练后的错误分类识别模型中的分类网络构建最终分类模型；S6：通过最终分类模型对图像进行分类。本发明不仅可以得到更加准确的类标，而且提升了在带噪声样本集训练的模型的准确率。
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公开(公告)号：CN113627241A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110726458.5
申请日：2021-06-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于行人重识别的背景抑制方法与系统，包括设计了一个两路网络，并结合提出的先验优化和指导学习策略，用来使得模型能专注于行人的前景信息，抑制背景信息的干扰，并能学习背景中和行人身份相关的信息；第一路网络充当第二路网络的指导者，来推动第二路网络学习完整的前景信息和背景中与行人身份相关的信息。最后，本发明在多个公开行人重识别的数据集上进行了验证，验证结果表明本发明结合数据层面的先验优化和特征层面的指导学习可以有选择性的滤除背景干扰，使得网络专注于前景信息的学习。
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公开(公告)号：CN113221796A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110565472.1
申请日：2021-05-24
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种基于向量神经元的行人属性识别方法和系统，包括用全尺寸网络OSNet作为行人属性识别的主干网络，其中，全尺寸网络OSNet的卷积层包括点卷积层和深度可分离卷积层；将包括向量神经元的胶囊网络嵌入主干网络中学习不同属性之间的内在联系；将图像依次经过主干网络和胶囊网络识别获取行人属性。该方法和系统在不损失精度的情况下，可将模型参数量变为ResNet50的十分之一，加快识别的运行速度，利用胶囊网络的向量神经元来增加不同属性内在关联，通过不同属性间的内在关联，增加行人属性识别的精度。
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公开(公告)号：CN112131976A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010937955.5
申请日：2020-09-09
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种自适应人像温度匹配和口罩识别方法及装置，通过独立的高清摄像头和热像仪能自动捕获并匹配远距离的人脸和温度，能够自适应匹配热像仪和摄像头的人脸位置，并且能够在口罩佩戴情况下准确识别人脸，从而将检测人员信息与体温、口罩佩戴进行自动关联，对异常情况实现实时自动预警，在实战中取得了良好的防控效果。
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