公开(公告)号：CN109872282B

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN201910040691.0

申请日：2019-01-16

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 钱浩然 ,  谢畅 ,  徐宝函 ,  周元笙 ,  袁皓 ,  孙谷飞 ,  王恒

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。

公开(公告)号：CN109086756B

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN201810618508.6

申请日：2018-06-15

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 钱浩然 ,  谢畅 ,  王恒 ,  徐宝函 ,  陆王天宇

IPC: G06K9/20 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

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。

公开(公告)号：CN112507889A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011462210.4

申请日：2019-04-29

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 钱浩然 ,  谢畅 ,  彭宇翔 ,  王恒 ,  孙谷飞 ,  袁皓

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。

公开(公告)号：CN109670970B

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN201811433626.6

申请日：2018-11-28

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 陆璐 ,  梅鵾 ,  徐宝函 ,  周元笙 ,  谢畅 ,  钱浩然 ,  王恒 ,  孙谷飞

IPC: G06Q40/08 ,  G06Q10/06

Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为评分方法、装置及计算机可读存储介质，属于车辆驾驶行为分析技术领域。方法包括：积累样本数据，包括样本驾驶员的驾驶数据及保险保单数据；确定样本数据在积累过程中的当前阶段，其中，积累过程包括冷启动阶段和冷启动阶段之后的其他阶段；使用当前积累阶段对应的驾驶评分方法对当前驾驶员的驾驶行为进行评分。本发明实施例能够实现在数据积累的不同阶段均可进行驾驶行为评分。

公开(公告)号：CN109541583A

公开(公告)日：2019-03-29

申请号：CN201811359075.3

申请日：2018-11-15

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 徐宝函 ,  姜程程 ,  周元笙 ,  徐如均 ,  陆璐 ,  梅鵾 ,  钱浩然 ,  谢畅 ,  王恒 ,  孙谷飞

IPC: G01S13/86 ,  G01S13/08 ,  G06K9/00 ,  G06T7/50 ,  G06T7/62 ,  G06T7/90

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。

公开(公告)号：CN109118055A

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201810796046.7

申请日：2018-07-19

Applicant: 众安信息技术服务有限公司

Inventor： 梅鵾 ,  陆璐 ,  徐宝函 ,  周元笙 ,  徐如钧 ,  谢畅 ,  钱浩然 ,  谭炎 ,  陆王天宇 ,  孙谷飞

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/30

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。