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公开(公告)号：CN108399268B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201810271526.1
申请日：2018-03-29
Applicant: 浙江大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的增量式异构图聚类方法。本发明利用Personalized Pagerank作为统一的距离度量方式；利用增量式计算提高Personalized Pagerank得分的计算效率；基于DBSCAN算法并且利用博弈论的方法对聚类结果进行调整；利用熵以及边权重更新的方式来平衡结构信息和属性信息之间的重要性。本方法使用Personalized Pagerank来度量图结构中任意两个结点之间的相似性，利用增量式计算方式计算结点之间的Personalized Pagerank得分；采用DBSCAN算法得到初步的聚类结果并根据博弈论来对聚类结果进行调整；根据聚类结果计算熵，更新不同类型的边的权重。本发明同时考虑异构图结点的结构相似性和属性相似性，提高了Personalized Pagerank得分的计算效率并对聚类结果进行优化，提出了一种效率高，聚类质量好的异构图聚类方法。
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公开(公告)号：CN112348102A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011278817.7
申请日：2020-11-16
Applicant: 浙江大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , G06F16/783
Abstract: 本发明公开了一种基于查询的自底向上视频定位方法和系统。首先，获取查询内容Query和待定位视频Ref，其次将查询内容Query特征与待定位视频Ref的特征融合到一个全新的特征图中。最后特征图通过深度学习方法检测出查询内容Query所对应的真实视频片段GT‑v位于待定位视频Ref中的起始位置和终止位置。本发明方法根据查询内容Query可以准确而又高效的识别真实视频片段GT‑v在待定位视频Ref的起始位置和终止位置。
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公开(公告)号：CN110377795A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910566655.8
申请日：2019-06-27
Applicant: 浙江大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于Blogel的分布式时态图可达性查询处理方法。本发明提出了三种时态图可达性查询，一为普通时态图可达性查询；二为最短时间间隔查询；三为最早到达时间查询。本发明基于Blogel分布式计算框架，利用时态顶点标签索引TVL，有效组织时态图的时态信息和图拓扑结构；利用批量和并行技术，提升TVL索引的构建效率；利用索引判定方法和剪枝技术，缩小图搜索空间，提升查询效率。本发明先在TVL索引构建阶段为每个顶点计算其可达的规范顶点标签集合Lout和可达此顶点的规范顶点标签集合Lin。而后本发明在查询阶段利用剪枝技术有效地缩减查询搜索空间，依据索引判定方法快速返回查询结果。本发明极大地提高了可达性查询处理效率，提供了最佳的性能。
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公开(公告)号：CN115128691B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210741676.0
申请日：2022-06-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种干扰物体检测方法和反射式光电传感器，涉及门禁控制领域。该方法应用于闸机；该方法包括：对多个反射式光电传感器中的第一传感器，基于第一传感器发射并接收的光信号，获取探测直方图；当根据预设时间点在探测直方图中检测到闸机机体，且在预设时间点之前的时间点处检测到物体时，确定闸机通道内存在干扰物体；预设时间点为第一传感器发射光信号的时刻加上光信号飞行过闸机通道的宽度的两倍距离所使用的时长之后得到的时间点。该方法适用于控制闸机阻拦或放行的过程中，用于提高闸机通道内物体检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119692410A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202311248206.1
申请日：2023-09-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及终端设备。该方法包括：确定初始模型，所述初始模型中包括多个神经元，所述初始模型用于对输入数据进行处理得到标签数据；获取多个输入数据；确定各神经元的安全阈值和激活函数参数；根据所述多个输入数据、以及所述各神经元的安全阈值和激活函数参数，确定各神经元的权重值，以得到目标模型；所述目标模型用于对所述输入数据进行处理得到输出数据，所述输出数据为对所述标签数据进行脱敏处理后的数据。提高了模型训练的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109919296B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN201711319390.9
申请日：2017-12-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/045 , G06F18/2431
Abstract: 本发明实施例提供了一种深度神经网络训练方法、装置及计算机设备，其中，深度神经网络训练方法包括：针对树状网络拓扑结构中的当前网络层，获取当前网络层中各节点的任务属性，其中，树状网络拓扑结构中的各节点为对应于不同任务的神经网络，树状网络拓扑结构中的叶节点为针对指定任务已完成训练的神经网络；基于当前网络层中各节点的任务属性，对当前网络层中各节点进行聚类分析，提取同一类别中多个节点的任务属性的共性部分，作为多个节点的父节点的任务属性；基于各父节点的任务属性，训练各父节点的网络参数；在对各网络层中各节点完成训练后，确定树状网络拓扑结构对应的深度神经网络训练结束。通过本方案可以提高深度学习的运算效率。
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公开(公告)号：CN119229635A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202310779383.6
申请日：2023-06-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种路径还原方法、装置、设备以及存储介质，涉及智能交通技术领域，具体实现方案为：基于目标车辆已知经过的第一点位，确定缺失点位的候选点位组；获得各第一点位的点位数据和各第二点位的点位数据，其中，第一点位的点位数据包括：第一点位的点位特征数据、目标车辆经过第一点位的时间数据和目标车辆经过第一点位时第一点位的态势数据，第二点位的点位数据包括：第二点位的点位特征数据和目标车辆经过第一点位时第二点位的态势数据；基于各条可通行路径中点位的点位数据，生成各条可通行路径的路径特征；基于路径特征，从各条可通行路径中确定目标车辆的还原路径。应用本申请实施例提供的方案能够实现行驶路径还原。
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公开(公告)号：CN118823542B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411305356.6
申请日：2024-09-19
Applicant: 北京航空航天大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/46 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种视觉特征与时空信息融合的跨时空目标关联方法，包括以下步骤：提取监控视频和待关联图像的目标特征；构建大时空下各摄像机之间的动态时空拓扑结构；基于摄像机之间的动态时空拓扑结构筛选时空关联范围；利用目标特征以及时空一致性原则判断待关联的目标图像与关联范围内的图像是否为同一目标身份，进而进行小时空下的目标关联；以关联上的目标图像为新的待关联图像，逐步扩大搜索范围，重复执行上述小时空范围关联，实现大时空范围下的目标关联。本发明可融合目标特征以及各个摄像机间的时空信息，实现更高效、准确的大时空目标关联。
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公开(公告)号：CN119107515A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310679021.X
申请日：2023-06-08
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V40/16
Abstract: 本申请提供一种面部运动单元检测方法、装置及设备，该方法包括：将源域图像输入给检测网络得到源域特征，将源域特征输入给第一分类器得到源域预测向量；将目标域图像输入给检测网络得到目标域特征，将目标域特征输入给第一分类器得到目标域预测向量；基于源域预测向量确定源域分布向量，基于目标域预测向量确定目标域分布向量；将源域分布向量输入给第二分类器得到第一分类结果，将目标域分布向量输入给第二分类器得到第二分类结果，基于第一分类结果和第二分类结果确定第一损失值，基于第一损失值对检测网络和第一分类器的网络参数进行调整，基于调整后的检测网络和第一分类器生成目标网络模型。通过本申请方案，训练时间较短，资源消耗较小。
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公开(公告)号：CN118837981A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202310454807.1
申请日：2023-04-23
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种超构透镜和超构透镜的参数确定方法，该超构透镜包括：衬底和纳米微结构；其中，衬底的一侧形成为由外围到中心依次增高的阶梯状的圆盘结构，阶梯状的圆盘结构包括至少一个台阶，每一台阶面上设置有多个纳米微结构；每个台阶及其面上的多个纳米微结构共同进行色散；多个纳米微结构进行聚焦，通过衬底包括的至少一个台阶增大超构透镜对入射光进行的色散，进而增大超构透镜的半径、数值孔径和消色差波段的带宽，得到同时具有半径较大、数值孔径较大、且消色差波段的带宽较大的超构透镜。
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