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公开(公告)号：CN117495463A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311634276.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于智慧商场的大数据服务平台，其包括基础设施层、数据采集层、数据处理层、服务层及业务层；基础设施层包括服务器及分布在智慧商场各商店和/或各公共区域内且连接服务器的硬件采集终端及智能硬件通讯终端；本发明可以接入购物中心客流/车流数据、POS、CRM、营销数据、商管系统、填报数据等多种数据源敏捷接入，能兼容与其他第三方平台的数据对接业务。能够输出智慧商场及新零售所需的各种服务如消费大数据服务，零售营销方案，零售商场管理服务等，可以满足智慧商业和新零售场景下的整体业务需求。帮助商场全面提升经营效率，为招商运营、活动效果分析、坪效考核、营销资源推广提供全面的数据支撑。
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公开(公告)号：CN117475519A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311797195.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 厦门理工学院 , 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了基于孪生网络与多重通道融合的脱机笔迹鉴别方法，将两张输入的笔迹图片进行取反操作，获取其反灰度图片，包括参考图片、测试图片、参考图片的反灰度图片、测试图片的反灰度图片四张笔迹图片；将四张笔迹图片分别进入同一个网络模型提取图像特征向量 ，生成相应的四个特征向量；特征向量经过两次双重笔迹注意力，进行权重加权处理，得到特征向量Y；将四张笔迹图片经过图像处理的128维图片进行融合，融合有512维图片；将融合后的图片经过自注意力与卷积操作，进行判断；将输出的特征向量进行sigmoid操作，将其作为置信度用来判断两张输入图片是否为同一个人书写。
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公开(公告)号：CN117475155A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311797890.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 厦门理工学院
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开基于半监督学习的轻量级遥感图像分割方法，包括S1、收集原始图像数据集，标注部分数据集以得到部分标注的训练数据集；S2、构建两个完全一致的语义分割模型；S3、将无标签数据同时输入两个语义分割模型，计算输出的一致性损失；S4、将有标签数据同时输入两个语义分割模型，计算交叉熵损失和骰子损失的混合损失作为有监督损失；S5、总损失为一致性损失和两个模型的混合损失三者按权重相加；S6、对总体损失进行优化和反向梯度传播，更新网络参数；S7、在同一测试集分别测试训练好的两个模型，选择其中精度较高的一个模型作为最终模型。本发明可提高遥感图像分割的效率，在较低的参数量和计算复杂度下实现了更高的精度。
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公开(公告)号：CN117372701A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311667809.5
申请日：2023-12-07
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 厦门理工学院
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于Transformer的交互式图像分割方法，选取想要标注的图像，载入到交互式图像分割标注软件中；选择分割目标，根据用户点击行为生成点击记录，在对应位置生成点击标记；确认交互完成后，根据点击记录将其转换为圆盘图，作为相对应的正负点击指导再和原始掩码拼接，在与原图相加后作为分割模型输入；利用预训练分割模型对图像中的指定目标进行分割，返回初始的分割掩码；根据初始的分割掩码结果，选择添加合适的正负点击对错误区域进行再次标记；将新的标记再次送入分割模型，并返回修正后的结果。如此往复，对分割结果进行细化，以得到满意的结果。本发明能提高交互式图像分割标注性能，以更少的交互次数得到更好的分割结果。
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公开(公告)号：CN116152855A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310130862.5
申请日：2023-02-17
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本申请涉及过闸识别的技术领域，尤其涉及一种基于多模态镜头的牵小孩过闸识别方法、系统，通过将rgb图像和深度图像进行检测和融合，结合rgb图像和深度图像各自的优点，能够更准确地判断出闸机处的人头数量信息和人头位置信息；并基于深度图像和多模态人头检测结果计算各个人头对应的用户的身高，从而能够判断出大人牵小孩过闸的场景，并发送提示信息，以减少小孩漏检和误检的情况发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115131881A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210646144.9
申请日：2022-06-09
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态无感身份认证的毫米波安检方法及装置，在毫米波安检过程中同时获取人员的毫米波图像和至少两种无感身份认证模态图像，并分别计算出多个单模态质量分数，根据毫米波图像和至少两种无感身份认证模态图像分别提取多个单模态特征，输入经训练的特征融合模型进行特征融合，得到多模态融合特征，根据多个单模态质量分数计算得到多模态质量分数，基于毫米波图像得到安检结果；通过多个单模态特征或多模态融合特征进行身份认证，将该人员的安检结果与身份信息建立对应关系并存储或更新在数据库中。该方法不仅能将安检结果与身份认证结果绑定管理，还能保证具有较高的身份认证准确率。
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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。
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公开(公告)号：CN119110163A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411160978.4
申请日：2024-08-22
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: H04N23/67 , H04N23/743 , H04N23/55
Abstract: 本发明公开了一种暗光图像和正常光图像的同步采集方法，通过第一光学镜头组对外部入射光线进行折射以得到平行光线；分光棱镜将平行光线分离为第一光线和第二光线，并将第一光线反射到第二光学镜头组，第二光线透射到第三光学镜头组，其中，第一光线和第二光线的亮度不同；第二光学镜头组将第一光线聚焦于第一图像传感器的靶面上，第三光学镜头组将第二光线聚焦于第二图像传感器的靶面上；第一图像传感器和第二图像传感器在接收到图像处理单元发送的帧同步信号后根据相同的曝光时间及增益参数进行同步曝光处理；将曝光处理后的图像发送给图像处理单元，以得到暗光图像和正常光图像；使得采集到的暗光图像和正常光图像场景高度一致。
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公开(公告)号：CN117880623B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410269530.X
申请日：2024-03-11
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种双目镜头的同步方法及接收端获取同步图像的方法，双目镜头具有同一型号的两个传感器、两个ISP及一AHD解码器，且设置在双目模组板上，两个传感器的上电时序一致，两个ISP对传送的固定帧率Raw格式的图像进行图像优化，再转化为YUV格式的图像并进行AHD编码，输出固定帧率的AHD信号至AHD解码器，AHD解码器接收ISP‑A输入的AHD信号及ISP‑B输入的AHD信号并进行解码，输出单路MIPI信号。本发明双目镜头既能保证双目图像精准同步，又易于被接收端使用。
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公开(公告)号：CN117727104B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410180161.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于双边注意力机制的近红外活体检测装置与方法，通过引入双边注意力机制能够充分利用图像中的通道和位置信息，提高对真假人脸之间的区分能力，最终提高用户在人脸识别系统中的体验。使用卷积神经网络结构从输入的近红外图像中提取具有判别力的人脸图像特征图，并作为双边注意力机制的输入，双边注意力机制从通道及位置的维度提取人脸图像特征图的特征，获得更精细、更具辨别力的特征，帮助模型更好地捕捉到不同通道之间的相关性和重要性以及关注到输入张量中的关键区域，从而提高活体检测模型的辨别能力，分类器使用经自定义的卷积神经网络结构及双边注意力机制提取的特征进行真假人分类。
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