-
公开(公告)号：CN114612764A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210142734.8
申请日：2022-02-16
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波图像的物品检测方法、装置及可读介质，通过获取人体正面和背面的毫米波图像，将人体正面和背面的毫米波图像输入经训练的主干网络分别提取正面特征和背面特征；基于注意力机制将正面特征和背面特征分别进行交互融合扩充，并将得到的扩充正面特征图像和/或扩充背面特征图像输入经训练的基于非同源数据的多任务神经网络架构，输出全图物品检测结果和人体骨架检测结果；基于人体骨架检测结果将图像划分成多个特征块，并对每个特征块采用独立的检测头分别进行检测，得到二次检测结果，再在原图上进行位置映射，得到分块物品检测结果；将分块物品检测结果与全图物品检测结果进行非极大值抑制，得到最终的物品检测结果。
-
公开(公告)号：CN109460699B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201811022463.2
申请日：2018-09-03
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 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。
-
公开(公告)号：CN111401232A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010177123.8
申请日：2020-03-13
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种顾客类型判断方法、系统、设备和介质，方法包括：接收上传的人脸抓拍图片；将所述人脸抓拍图片替换其他的人脸抓拍图片；将抓拍图片与人脸库中的图片进行比对，将比对结果进行推送；通过门店或商场内布设的人脸识别设备，通过抓拍人脸并上传到云端，在相应的人脸库里进行比对从而判断顾客类型。顾客进店后就会推送该顾客的类型及历史购买喜好，使店员可以针对性地采用不同的话术进行商品推销。
-
公开(公告)号：CN108131808B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201711293662.2
申请日：2017-12-08
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于分级手势识别的空调控制装置及方法，其通过图像识别模块开辟两个并行线程对室内图像进行一级手势识别和二级手势识别，若识别出一级手势或二级手势时，存储与之相匹配的一级指令或二级指令；只有当一级指令和二级指令同时存储在指令存储模块中时，且一级指令和二级指令结合在一起才能够实现对空调的控制。与现有技术相比，本发明通过人的不同手势来实现对空调的温度高低、风速大小、模式选择等控制，使用户与空调的交互方式更加智能，使用空调更加方便。此外，本发明通过两级手势结合在一起来实现对空调的控制，使得空调的控制更加稳定。
-
公开(公告)号：CN109977867A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910232449.3
申请日：2019-03-26
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Inventor： 袁嘉言
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习多特征融合的红外活体检测方法，包括以下步骤：S1、机器学习特征的提取，其包括：S11、采用SDM算法定位人脸68点特征点并且在68点处提取LBP特征；S12、提取人眼区域CNN特征；S13、提取人脸区域CNN特征；S2、深度学习网络多特征融合，其包括：S21、多特征融合：将68点LBP特征、人眼区域CNN特征以及人脸区域CNN特征通过深度学习框架caffe中的concat层连接在一起构成一个新的特征层；S22、模型低学习率训练挑选最具代表性特征，根据该最具代表性特征输出预测结果。本发明在保证用户无感识别时间短的前提下,同时提高活体识别效果，在复杂环境下有很高的识别率，并且具有很好的泛化能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108131808A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711293662.2
申请日：2017-12-08
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于分级手势识别的空调控制装置及方法，其通过图像识别模块开辟两个并行线程对室内图像进行一级手势识别和二级手势识别，若识别出一级手势或二级手势时，存储与之相匹配的一级指令或二级指令；只有当一级指令和二级指令同时存储在指令存储模块中时，且一级指令和二级指令结合在一起才能够实现对空调的控制。与现有技术相比，本发明通过人的不同手势来实现对空调的温度高低、风速大小、模式选择等控制，使用户与空调的交互方式更加智能，使用空调更加方便。此外，本发明通过两级手势结合在一起来实现对空调的控制，使得空调的控制更加稳定。
-
公开(公告)号：CN106934354A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710113136.7
申请日：2017-02-28
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06K9/00 , G06F12/0875
CPC classification number: G06K9/00228 , G06F12/0875 , G06F2212/401 , G06F2212/455 , G06K9/00973 , G06K9/00986
Abstract: 本发明涉及一种FPGA实现人脸检测的方法，主要是通过图像缩放模块和检测模块将视频中的每一帧图像进行图像缩放、图像分块、人脸检测、结果写回几个任务，并按流水作业方式进行处理。图像缩放模块开辟两个缓存区域用于存放图像缩放结果，使得图像分块单元能够无间断地、连续地调取调取缓存单元中的图像，同时检测模块开辟人脸检测步骤开辟了多个检测单元处理分块图像的检测任务，极大提高人脸检测效率，确保视频流每帧图像中的所有人脸可以快速检出。
-
公开(公告)号：CN119933061A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411979202.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种兼具智能引导与单双门切换的智能闸机系统，其特征在于，包括：通道主体及智能引导立柱；通道主体包括识别模块、门翼开关区域及控制系统；智能引导立柱可伸缩的设置在通道主体的通道入口前端，通道主体的通道两侧分别设置有一智能引导立柱，智能引导立柱朝向通道的一侧设有可伸出或缩回的折叠翼门，所述智能引导立柱上设置有智能控制系统，本发明通过创新设计提高机场登机口的空间利用效率并提升排队通行的有序性。简化传统闸机的结构，创新性地设置移动可伸缩的智能引导立柱，智能引导立柱内置折叠翼门，按需切换单门和双门模式，以满足不同排队情况。本发明能够显著节省闸机安装空间，提升通道的组织性和安全性。
-
公开(公告)号：CN119888438A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411811322.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 车道线检测模型训练方法、系统及车道线检测方法、系统：获取车道线图像，并将其划分为多个图像块；随机选取预设比例的图像块进行掩码生成处理，得到对应的掩码图像；使用具有语义分割能力的车道线检测模型作为编码器，对车道线图像中的每个图像块进行特征提取，得到第一特征图，对掩码图像中的每个图像块进行特征提取，得到第二特征图；计算第二特征图中的每个图像块与第一特征图中所有图像块的交叉相似性；计算综合损失函数值，综合损失函数具体为一致性损失、相似性损失与实例级别的分类损失之和；使用梯度下降方法对综合损失函数进行优化，以训练车道线检测模型。
-
公开(公告)号：CN119848663A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411893994.4
申请日：2024-12-20
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06F18/2415
Abstract: 本申请提出了一种车载设备的故障状态处理方法及装置，其中，该方法包括：从消息中间件获取车载设备中各个模块的故障状态数据；获取故障判断规则，根据故障判断规则对时间窗口内的故障状态数据进行判断处理，以得到对应的故障结果数据，并将故障结果数据存储至消息中间件；获取故障上报规则和故障结果数据，根据故障上报规则对故障结果数据进行上报，以便对上报的故障结果数据进行统计分析；由此，能够在云端根据自定义规则对故障状态数据进行处理，并对处理后的最终数据进行反馈分析，从而提高驾驶风险识别的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
299
records
(took 0.037 seconds)
