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公开(公告)号：CN117711020A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311735289.7
申请日：2023-12-15
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种多摄像头下使用人脸融合智能生成人体轨迹的方法，包括：当预置的人脸库中未检索到目标人脸图片时，基于目标人脸图片，从摄像头人脸库中筛选出符合第一条件的所有人体图片；根据筛选出的人体图片确定检索条件，从多个摄像头的图片数据中查找满足检索条件的人体图片，构建人体图片集；从人体图片集中筛选出符合第二条件的人体图片作为轨迹参照图片；根据轨迹参照图片的生成时间点排序，生成多个摄像头下的人体轨迹。本发明通过这种人脸和人体特征多模态融合方法，可以有效地提高识别准确性，减少人工检索的错误，保证搜索特定人员轨迹的效率和准确性，可在监控视频中快速、准确地识别特定人员，并自动生成其行踪轨迹。
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公开(公告)号：CN119863822A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411972635.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对人员违规自动追踪、识别的方法：获取摄像头的视频流数据，并按照预设帧率抽取视频帧。利用人体识别模型对每一视频帧中的人体目标进行识别，获取人体目标相对应的ID和目标框。按间隔帧数选取视频帧，并对视频帧中的人体目标进行裁剪作违规分类，判断是否存在违规。将不同帧的中心点坐标进行比对，过滤静态目标。若存在违规，计算出预设时间段内人体目标的移动距离，进而计算出预测目标框，将预测目标框送入摄像头聚焦接口以拉近焦距。拉近焦距后，再次执行人体目标违规行为识别，以实现对人体目标的违规进行自动追踪、识别。如此，本发明实现了更为精确的对违规行为进行检测，大大降低误报警的概率。
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公开(公告)号：CN119181051A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411189396.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 上港集团物流有限公司兴宝仓储分公司 , 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/62 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06V40/10
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和人工智能技术领域，具体地，涉及一种基于BEV视角人员聚集智能检测方法、设备及存储介质。与现有技术相比，本申请提出的技术方案具有如下的有益效果：通过透视变换技术，解决了画面中人员位置远近像素差异，导致人员聚集检测不准确问题，适用于更加多样性场景；利用人头检测，解决了因为人员身体被遮挡或者视角畸变而导致的漏检问题；利用目标追踪检测，可以更加准确分析移动人群，提升人员聚集检测的精度。
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公开(公告)号：CN118038435A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410191374.X
申请日：2024-02-21
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理和目标识别定位领域，尤其涉及一种基于YOLOv8改进的车牌检测算法，包括步骤S1，准备并整合车牌数据集并进行数据预处理操作后，将其分配为训练集和测试集；步骤S2，构建引入车牌顶角关键点检测、增加关键点空间约束损失以及车牌边界框使用WIOU损失函数的YOLOv8改进模型，通过训练集进行训练迭代，调整YOLOv8改进模型参数；步骤S3、将测试集对训练后的所述YOLOv8改进模型进行验证，输出验证结果。本发明算法通过整合顶角关键点检测与车牌检测框的相互约束机制，在提升车牌检出率的同时，也提高下游的车牌识别任务字符识别率。此外，优化边界框回归损失，在降低高质量边界框竞争力的前提下，减少低质量边界框产生有害梯度，提高模型的整体检测性能。
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公开(公告)号：CN117788426A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311828959.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及AI烟火智能检测应用技术领域，公开了一种基于图像切割策略提高烟火检测精度的方法，步骤S1：通过摄像头采集现场图像生成待测图像数据集，对所述待测图像数据集进行预处理；步骤S2：选择烟火检测模型，按照所述烟火检测模型匹配的分辨率将每个所述待测图像进行切割，得到若干切割图像，所述切割图像与所述烟火检测模型的分辨率保持一致；步骤S3：将若干切割图像进行标注，将预处理后的所述切割图像分别输入所述烟火检测模型进行烟火目标检测，输出所述图像中的烟火目标位置坐标；通过将检测图片切割成多张分辨率与检测模型分辨率一样的图片，避免了图片压缩过程，尽可能保证图片质量不受损，以达到提高算法模型识别率的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117765153A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311758463.X
申请日：2023-12-20
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明涉及图像渲染技术领域，尤其涉及一种基于NeRF的园区三维渲染方法及系统，包括步骤S1、获取园区全方位的二维图像及对应的相机位姿信息，构成用于训练NeRF网络的数据集；步骤S2、构建所述NeRF网络，对所述数据集进行训练，获得所述园区对应的三维神经场模型；步骤S3、将所述三维模型导出至3D渲染引擎进行处理和实时监控视频流集成，再整合到Web客户端进行展示。本发明结合NeRF技术通过给定的视角和位置渲染出高质量的三维图像，开发Web客户端、整合三维模型与视频流以及提供用户交互接口进行展示交互，以提高3D渲染的质量和效率。
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公开(公告)号：CN119851312A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411936792.3
申请日：2024-12-26
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及计算机视觉安防技术领域，公开了一种考虑头部关键点位置安全帽规范佩戴识别方法及系统，方法包括：构建人体检测模型和规范佩戴安全帽分类模型并进行训练；采集监控视频，按照特定时间间隔对视频流进行抽帧得到视频帧，使用训练好的人体检测模型定位所述视频帧中的人体输出人体图像；通过人体关键点识别算法对每个人体图像进行推理，定位人体的若干关键点位置，取其中头部区域的关键点之间的相互位置判断头部偏转姿态，并根据头部区域的关键点剪裁头部区域图像；将所述头部区域图像输入所述规范佩戴安全帽分类模型进行推理识别，通过头部关键点识别判断出头部姿态,通过分类模型判断安全帽是否规范佩戴，具备较高的泛化能力与识别精度。
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公开(公告)号：CN119089002A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411012574.0
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06F16/73 , G06F16/2455 , G06T7/62
Abstract: 本发明涉及智能视频检索技术领域，公开了一种在智能视频检索中解决大数据存储快速查询的方法，包括：设置分级查询缓存和计算，第一级查询从Elasticsearch中采用分页的方式并发查询数据；将所述查询数据的结果作为第二级查询按照设定时间范围缓存到Redis中，再作为第三级查询缓存到服务器内存中，查询时优先从第三级取查询数据；获取到所述查询数据后，对所述返回给Web的数据按照若干时间并发计算去重后再聚合，形成如按检测事件的起始时间为点位的时间轴数据格式；按照缓存到Redis中时设定的时间范围检测摄像头画面某个区域发生事件的计算优化，按照图像中心点坐标(x,y,w,h)进行检测区域面积交并比IoU计算。智能视频检索调用接口响应速度由原来的1分钟以上降低到1s～5s。
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公开(公告)号：CN118916515A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410971650.4
申请日：2024-07-19
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06F16/735 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及视频检索技术领域，尤其涉及融合属性特征与向量嵌入的检索方法，包括以下步骤：S1：定期抽取视频流的图片，对图片编码并缓存到消息队列；S2：AI裁图模型返回编码图片I D和坐标点位置；S3：从消息队列获得第一人脸特征向量、第一人体特征向量和第一文本向量和结构化属性特征，进而得到第二人脸特征向量；S4：将第二人脸特征向量、第一人体特征向量和第一文本向量存储到向量库；S5：将结构化属性特征存储到搜索引擎；S6：根据检索信息提取检索向量，根据相似度计算结果得到检索结果；S7：对检索结果打点，对连续的点击区域合并，用户根据标记的点击区域进行录像回看。本发明实现在海量摄像头环境下高效、稳定地智能视频检索。
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公开(公告)号：CN117854107A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311862165.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于改进YOLOv8的人体图片关键点检测方法，包括以下步骤：S1：收集人体视频并截取人体图片，通过处理开源数据集和人体图片建立数据集；S2：开源数据集根据第一YOLOv8神经网络模型得到第一训练模型，保留第一训练模型权重，训练集上加载第一训练模型权重通过第一训练模型得到第二训练模型；S3：测试集根据第二训练模型验证模型效果，随后调整训练参数得到第三训练模型，监控视频输入模型检测，对人体图片关键点定位并输出显示。本发明使用SPD模块避免下采样导致信息丢失，EMA注意力模块有效融合空间和通道特征，新增的关键点空间约束损失，使关键点定位更加准确可靠，随机擦除数据增强使得模型更加鲁棒和具有泛化性。
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