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公开(公告)号：CN110210312A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910365958.3
申请日：2019-04-29
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种校验证件与持证人的方法及系统，该方法包括：实时采集证件具有规定序列投影角度的视频；提取视频中不同投影角度下证件的图像特征；根据证件的图像特征，验证证件的真假；实时采集人脸视频；对人脸视频进行活体检测，提取人脸的图像特征；当验证证件为真，活体检测为真人时，将证件的图像特征与人脸的图像特征比对；比对通过，证明持证人为证件所属人，比对不通过，证明持证人非证件所属人。该方法通过不同投影角度校验证件真伪、人脸活体检测校验是否为真人持证、真人人脸图像特征与证件人脸图像特征比对来校验是否本人持证，对证件与持证人进行快速、准确的校验，且该校验过程具有实时、准确、通用、鲁棒和可扩展的特点。
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公开(公告)号：CN109389153A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811009938.4
申请日：2018-08-31
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种全息防伪码校验方法及装置，属于防伪码技术领域。方法包括：输入视频流，视频流是以预设的角度变换值变换拍摄角度对防伪标签上的全息防伪码进行拍摄得到的；提取视频流的每一帧中全息防伪码的投影角度和图像特征；将每一帧中全息防伪码的投影角度和图像特征在预存的映射表中进行匹配，以得到每一帧中全息防伪码的匹配率，其中，映射表中存储有样本全息防伪码的不同投影角度和图像特征之间的映射关系；根据每一帧中全息防伪码的匹配率，生成用于指示校验全息防伪码是否成功的校验结果。本发明实施例能够达到准确进行全息防伪码校验的目的，从而实现全息防伪码校验成本低、效率高的自动化校验的技术效果。
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公开(公告)号：CN109086756A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810618508.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的文本检测分析方法、装置及设备，属于深度学习和图像处理技术领域。所述方法包括：进行模板标注，生成标注模板信息；利用预设深度神经网络检测模型对待检测图像进行文字区域的检测和分类，生成带类别的文字区域信息；根据所述标注模板信息和所述带类别的文字区域信息进行模板匹配，生成结构化信息数据。本发明能够针对如票据图像中各种字段，实现快速、准确的检测分析，对于文档图像的检测与分析具有实时、准确、通用、鲁棒、可扩展的特点，可广泛应用于多种包含文本的图像文本检测、分析与识别领域中。
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公开(公告)号：CN108229463A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810120593.3
申请日：2018-02-07
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 一种基于图像的文字识别方法，其特征在于，包括：将获取的图像划分成多个区域；对该多个区域中的文字区域进行检测，以获取文字区域的位置信息和文字区域中的文字类型；对文字区域进行筛选，以确定待识别的文字区域；以及基于待识别的文字区域中的文字类型，使用指定识别模型对待识别的文字区域中的文字进行识别。
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公开(公告)号：CN110349224B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201910525744.8
申请日：2019-06-14
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统，该方法至少包括：通过牙齿区域检测模型对输入的待识别牙齿图像进行牙齿区域检测，获取若干牙齿区域坐标及置信度；基于置信度更新牙齿区域坐标，获得第一牙齿区域图；基于更新后的牙齿区域坐标对第一牙齿区域图进行预处理获得第二牙齿区域图；将第二牙齿区域图通过区域聚类分为牙齿区域及非牙齿区域，将非牙齿区域置为指定颜色得到第三牙齿区域图；通过牙齿色度判断模型对所述第三牙齿区域图进行色度预测，得到牙齿色度预测值并映射到比色卡中获得所述牙齿的颜色值。通过该方法，用户可以通过自己的手机向牙齿颜色值判断系统发送拍摄的包含牙齿图像的照片，获取牙齿颜色值的判断结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109118055B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201810796046.7
申请日：2018-07-19
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为评分方法及装置，属于车辆驾驶行为分析技术领域。方法包括获取样本数据，样本数据包括样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据；从样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据中分别提取特征并进行特征合并，得到样本驾驶员的特征数据；根据从业务保单数据中提取的特征获取样本驾驶员的驾驶行为评分；根据样本驾驶员的特征数据及样本驾驶员的驾驶行为评分对机器学习模型进行训练，得到驾驶行为评分模型并存储，以用于对除样本驾驶员之外的目标驾驶员的驾驶行为进行评分。本发明实施例通过机器学习对驾驶员驾驶行为进行多维度和精细化的建模，从而实现了针对不同驾驶员准确地进行驾驶行为评分。
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公开(公告)号：CN109541583B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811359075.3
申请日：2018-11-15
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开一种前车距离检测方法及系统，解决了现有技术中的车距检测预警技术在测距精度和定位准确度上不能够同时兼得的问题。该方法包括：采集本车前方视角的RGB图像和深度图像；基于RGB图像识别其中的全部车辆，提取各车辆对应的宽高数据；建立坐标系，提取RGB图像中各车辆左上角对应的横纵坐标，将其与对应车辆的宽高数据匹配后绘制各车辆的约束框；基于各车辆的约束框面积和目标区域框面积，对应计算各车辆与目标区域的交并比，以及基于各车辆的宽高数据、约束框的中心点坐标和靶点坐标，对应计算各车辆与目标区域框的归一化距离；从各车辆对应的交并比和归一化距离数据中筛选锁定前车目标车辆，并结合深度图像得到前车目标车辆车距。
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公开(公告)号：CN109872282A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910040691.0
申请日：2019-01-16
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的图像脱敏方法与系统，属于显示技术领域。所述方法包括如下步骤：提取待脱敏图像的图像特征；将模板图像的映射表与所述待脱敏图像的图像特征进行匹配，确定所述待脱敏图像的待脱敏区域的位置，其中，所述模板图像的映射表为所述模板图像的待脱敏区域的位置信息和所述模板图像的图像特征之间的映射关系；对所述待脱敏图像的待脱敏区域进行脱敏操作，所述脱敏操作为对所述待脱敏图像的待脱敏区域的模糊化处理使其中的内容不可见。本发明通过本发明通过对图像中待脱敏区域的定位和脱敏处理实现了自动处理待脱敏区域，并且可以批量处理图像，相比传统的人工打码的方式，本发明公开的方法效率更高。
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公开(公告)号：CN108564103A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810018450.1
申请日：2018-01-09
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据处理方法，包括：基于图片中的目标物体的类别，生成相应的目标物体原型，图片包括第一类目标物体和/或不同于第一类目标物体的第二类目标物体；基于图片中的目标物体的类别以及相应的目标物体原型，生成对应于图片中的目标物体的多个不同的样本；基于图片中的目标物体的类别，将多个背景和所生成的多个不同的样本分别融合，以确定与图片相对应的多个图片样本。通过本发明的技术方案，在冷启动时，可以自行生成样本以进行训练。
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公开(公告)号：CN109858488B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201811623758.5
申请日：2018-12-28
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于样本增强的手写样本识别方法与系统，其中方法包括：S1、生成标注样本，标出图像样本中的手写字符，将手写字符从图像样本中裁切出来并归类；S2、样本增强，将标注样本进行随机变换生成变换后样本，利用生成模型生成与变换后样本同分布的增强样本；S3、样本合成，利用增强样本生成训练样本；S4、模型训练，利用训练样本训练检测分类模型以及手写样本识别模型；S5、识别应用，利用训练好的检测分类模型检测出手写字符的位置，然后再通过手写样本识别模型识别手写字符。本发明通过增加训练样本的多样性优化检测分类模型与识别模型有效地克服了现有技术中离线手写识别准确率较低，手写识别样本标注困难，模型提升缓慢的问题。
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