公开(公告)号：CN116704545A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202210180944.6

申请日：2022-02-25

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 蓝伟涛 ,  刘重阳 ,  杨方文 ,  贾宝芝 ,  何一凡

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提供一种低质量图跨镜头行人再识别方法，首先收集行人截图，组成脏数据集合，通过模型半监督数据标注方法，得到干净数据集；将得到的干净数据集中的图像进行第一数据增强和第二数据增强，得到增强后的数据集；将增强后的数据集输入REID卷积神经网络模型中，提取每张图的特征，进行REID loss训练和对抗loss训练，迭代直至完成模型训练，得到训练好的REID卷积神经网络模型；实时获取行人截图，输入训练好的REID卷积神经网络模型，进行行人识别；本发明提供的方法能大大减少人工标注成本，采用图像切块移动数据扩充和对抗训练，能够挖掘细粒度特征，且模型的鲁棒性强，能抵抗标注噪声干扰，对遮挡数据同样有较好的表现。

公开(公告)号：CN111428664B

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202010239278.X

申请日：2020-03-30

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 徐绍凯

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/46 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明适用于视频处理技术领域，提供了一种基于深度学习技术的计算机视觉的实时多人姿态估计方法，通过依次获取摄像头采集的当前帧图像，并进行归一化操作，使用预训练的神经网络模型与后处理算法对当前帧图像进行多人姿态估计，得到图像中所有人的人体关键点和人体骨架，从而实现多人姿态估计。本发明基于全图进行多人姿态估计，能够通过摄像头采集的图像快速准确的预测图片中所有人的人体关键点和骨架姿态，非常适合在安防领域用于判断人的行为和人体的姿态。本发明通过预训练的神经网络，经过一次前向传播即可预测出图片中所有人的人体姿态，运行速度不受图片中人数多少的限制，因此可以更加快速稳定的运行。

公开(公告)号：CN116546283A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310494578.6

申请日：2023-05-04

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 詹红梅 ,  王立博 ,  詹东晖

IPC: H04N21/472 ,  H04N21/482 ,  H04N7/18 ,  H04N5/76 ,  G06F16/73 ,  G06F16/783

Abstract: 本申请涉及机场登机口设备技术领域，尤其涉及一种旅客通行过程中视频回查的方法和系统，该方法应用于柜台终端设备，柜台终端设备通信于闸机，包括：获取闸机录制的视频和验证的旅客信息，其中旅客信息包括验证时间、航班信息、闸机通道号；基于预设通行状态规则分析视频内旅客的通行状态，得到旅客信息的状态标签；将视频、航班信息和闸机通道号进行关联，并基于验证时间进行排序展示；接收对航班信息的查询指令，显示对应旅客经过闸机的验证时间；基于验证时间和预设时间截取规则对视频进行回查截取，显示对应旅客经过闸机的视频段，其中预设时间截取规则为以验证时间为基准，进行前后预设时间段截取。

公开(公告)号：CN116386189A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202211619377.6

申请日：2022-12-14

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 薛健 ,  王立博 ,  詹红梅

IPC: G07C9/37 ,  G07C9/38 ,  G06V40/16

Abstract: 本申请涉及机场闸机通行技术领域，具体公开了一种基于无约束人脸识别的闸机通行系统及方法,所述系统包括：人脸采集模块，用于从多个不同角度以及不同高度实时采集人脸图像信息，并对采集的人脸图像提取人脸特征信息，将其存入预设的存储空间中；身份验证模块，用于根据身份信息中的人像提取人脸特征模板，并与预设存储空间中对应的人脸特征信息进行匹配，根据匹配结果，将相应的信号传递给控制中心以控制乘客的通行。本申请通过在现有的闸机通行系统基础上增加了无约束人脸识别机制，以类型监控的形式提前获取待检乘客的人脸信息，采集身份证件信息即可进行验证，无需乘客将脸部对准固定采集镜头，提升了闸机通行的效率。

公开(公告)号：CN116228512A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202211698318.2

申请日：2022-12-28

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 吴剑 ,  何一凡 ,  文志辉

IPC: G06T1/20

Abstract: 本申请涉及图像信号处理的领域，尤其是涉及一种双ISP协同和后端联动图像信号处理方法、系统，包括如下步骤：将所述RAW图像信息传输给第一图像处理模块；第一图像处理模块、第二图像处理模块均对RGB图像处理模式和YUV图像处理模式进行算法处理，并输出下一步RGB图像信息和下一步YUV图像信息至下一步图像处理模块；基于收到后端传输的区域信息，第一图像处理模块、第二图像处理模块对区域信息对应的图像位置进行处理，其中区域信息为RAW图像中需要进行参数调整的区域。本申请具有提高在高动态范围环境的图像质量的效果。

公开(公告)号：CN111222477B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202010026699.4

申请日：2020-01-10

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 戚治舟 ,  王汉超

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764

公开(公告)号：CN116170581A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310132397.9

申请日：2023-02-17

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 何一凡 ,  张帅 ,  王汉超 ,  贾宝芝 ,  袁嘉言

IPC: H04N19/103 ,  H04L9/40 ,  H04L69/04

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN115795507A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211530484.1

申请日：2022-12-01

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 张帅 ,  王汉超 ,  贾宝芝 ,  何一凡

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06V20/40 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明公开了一种边端多路视频流脱敏及逆转方法、系统和专用播放器，对边端获取的多路视频流原始数据进行整合及编码，对整合数据进行人脸检测，解析人脸位置及原始数据位置，复制人脸区域数据进行压缩和加密，将人脸位置、视频流ID、视频流起始帧时间、帧号等信息进行编码，对整合数据中人脸区域进行脱敏处理，存储脱敏后的整合数据及加密后的人脸数据，在显示终端显示出脱敏后的整合数据。采用专用播放器，对脱敏后整合数据、人脸加密进行逆向操作，恢复到原始视频数据进行播放，以满足对原始视频记录的要求，本申请能够在达到脱敏要求的情况下，降低对带宽与存储器的需求量，实现保密。

公开(公告)号：CN114898140A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210325107.8

申请日：2022-03-30

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 陈明木 ,  王汉超 ,  易安明 ,  袁嘉言 ,  贾宝芝 ,  何一凡

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16 ,  G06V40/20 ,  G06V10/25 ,  G06N3/04

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN114782923A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210490050.7

申请日：2022-05-07

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司

Inventor： 陈明木 ,  王汉超 ,  徐绍凯 ,  贾宝芝 ,  何一凡

IPC: G06V20/58 ,  G06V40/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种车辆盲区的检测系统，实现过程包括下述步骤：S1、收集盲区数据集，并进行样本标注；S2、基于Yolov5网络，进行盲区检测和分割联合网络结构的构建，并改进检测分支训练时的样本分配策略；所述盲区检测和分割联合网络结构包括两个检测分支和一个分割分支；S3、根据所述样本分配策略确定训练过程中正负样本，进行检测和回归联合训练，得到训练好的车辆盲区的检测模型。本发明基于Yolov5框架，定制了一个检测和分割联合的多任务网络结构，在训练阶段可以同时提高检测和分割算法的精度；改进样本分配策略，提升检测精度；即可在后处理阶段，利用分割分支结果使检测的目标外接框更加稳定，从而得到障碍物的精准落脚点。