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公开(公告)号：CN103310425B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310298062.0
申请日：2013-07-16
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于图像梯度先验模型实现大尺度图像修复的方法，其中包括先读入待修复图像信息，根据待修复图像信息建立图像噪声模型、非局部均值的空间域概率模型和图像梯度先验概率模型，然后建立贝叶斯后验概率模型并计算后验概率估计值，根据所述的后验概率估计值确认当前像素点的值并保存，然后修复下一个像素点，直至整幅图像修复完毕。采用了该种结构的基于图像梯度先验模型实现大尺度图像修复的方法，可以实现克服现有技术中的图像修复过程中纹理边界一致性差的问题，实现了充分利用视频图像在空域上的冗余性，结合了空域模型和先验模型的联合约束，对大尺度破损图像信息进行有效恢复，使用方便，具有更广泛的应用范围。
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公开(公告)号：CN103065132B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310012318.7
申请日：2013-01-14
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种检测系统中基于贝叶斯时空模型实现视频中的雨雪信息检测控制方法，属于视频处理技术领域。该方法中，对视频当前帧的全部像素依次进行空间域概率分布计算、马尔可夫先验概率分布计算和时间域概率分布计算；而后基于之前的计算结果进行最大后验概率计算和迭代条件优化计算，最终获得当前帧的雨雪像素所在位置信息，从而保证了雨雪检测的正确性；大幅提升了从视频中获取的雨雪位置信息的精度，且本发明的检测系统中基于贝叶斯时空模型实现视频中的雨雪信息检测控制方法，其实现方法简便，实现成本也较为低廉。
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公开(公告)号：CN103106663B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201310052985.8
申请日：2013-02-19
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种计算机系统中基于图像处理实现SIM卡缺陷检测的方法，属于SIM卡生产技术领域。该方法在对目标模板和参考模板进行二值化处理后，对目标模板和参考模板进行KL距离计算获得最佳匹配模板，对最佳匹配模型进行网格划分，并对每个网格空间采用空间金子塔的匹配计算。从而获得SIM卡损伤所在的网格位置，进而利用网格位置表征出SIM卡在生产过程中产生损伤的位置，实现了基于图像处理的，快速且准确的SIM卡缺陷检测，且本发明的计算机系统中基于图像处理实现SIM卡缺陷检测的方法，实现方式简便，检测效果可靠，实现成本也相对低廉。
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公开(公告)号：CN103065132A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201310012318.7
申请日：2013-01-14
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种检测系统中基于贝叶斯时空模型实现视频中的雨雪信息检测控制方法，属于视频处理技术领域。该方法中，对视频当前帧的全部像素依次进行空间域概率分布计算、马尔可夫先验概率分布计算和时间域概率分布计算；而后基于之前的计算结果进行最大后验概率计算和迭代条件优化计算，最终获得当前帧的雨雪像素所在位置信息，从而保证了雨雪检测的正确性；大幅提升了从视频中获取的雨雪位置信息的精度，且本发明的检测系统中基于贝叶斯时空模型实现视频中的雨雪信息检测控制方法，其实现方法简便，实现成本也较为低廉。
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公开(公告)号：CN111860395B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202010736229.7
申请日：2020-07-28
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉和加速度信息实现监所暴力行为检测的方法，包括对训练用的加速度数据集进行预处理；对预处理的加速度数据进行数据增强；通过训练加速度特征提取1D‑CNN网络；通过softmax函数获得1D‑CNN网络暴力行为的后验概率；获取RGB图和稠密光流差异图；对预处理的RGB图和稠密光流差异图进行数据增强；训练RGB图特征提取2D‑CNN网络；训练稠密光流差异图特征提取2D‑CNN网络；通过判别相关分析算法将异构网络进行特征融合。采用了本发明的基于视觉和加速度信息实现监所暴力行为检测的方法，可更加全面地获取在押人员的不同来源传感器信息，实现了多源信息综合判断监所暴力行为，实现了对监所暴力行为的自动预警功能，从而提高了监管场所的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116486473A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310208204.3
申请日：2023-03-07
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/77 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种实现步态识别对抗攻击样本生成处理的方法，包括以下步骤：构建真实步态图像序列；构建生成对抗网络；将生成的对抗图像与原始真实步态图像输入图像序列融合模块；构建步态对抗攻击样本生成网络；利用真实步态图像序列训练集以及目标步态识别模型反馈结果对网络进行训练；生成对应的步态识别对抗攻击样本。本发明还涉及一种实现步态识别对抗攻击样本生成的装置、处理器及其存储介质。采用了本发明的实现步态识别对抗攻击样本生成处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，可以获得较高的攻击成功率，该网络结构简单，执行效率高，生成的步态对抗攻击样本真实、清晰，在步态对抗攻击样本数据集构建以及步态识别安全领域都有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN111597983B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010409174.9
申请日：2020-05-14
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络实现生成式虚假人脸图像鉴定的方法，包括利用主流人脸生成模型生成虚假人脸；对训练用的真实人脸以及生成人脸图片数据集进行成对预处理，并制定标签；以深度卷积神经网络为基础构建共同特征提取网络以及分类网络；利用对比损失，向共同特征提取网络输入训练用成对人脸图像进行训练；将训练后的共同特征提取网络与分类网络进行级联，输入生成的或者真实单人脸图像进行训练；根据经过训练后得到的级联网络模型进行生成式虚假人脸图像鉴定。采用了本发明的基于深度卷积神经网络实现生成式虚假人脸图像鉴定的方法，搭建的网络结构简单，鉴别速度快，在虚假生物特征图像鉴别以及人脸图像安全领域有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN112489438B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202011298137.1
申请日：2020-11-19
Applicant: 公安部第三研究所 , 西安象德信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种实现移动目标数据标定的雷达与球机联动系统，其中，所述的系统通过前端监测功能模块对移动目标进行数据标定并将获取到的相关参数发送至信号处理器模块进行滤波处理，计算出移动目标的参数数据集信息并发送给服务器模块进行数据输出，以实现对移动目标的识别和标定。本发明还涉及一种基于该雷达与球机联动系统实现移动目标数据标定处理的方法。采用了本发明的实现移动目标数据标定的雷达与球机联动系统及其处理方法，通过雷达与球机联动系统，在违章抓拍的过程中可以更加灵活地对异常车辆进行抓拍，同时通过箭头标定可有效的对处理画面中的违章车辆进行识别。
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公开(公告)号：CN111597983A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010409174.9
申请日：2020-05-14
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络实现生成式虚假人脸图像鉴定的方法，包括利用主流人脸生成模型生成虚假人脸；对训练用的真实人脸以及生成人脸图片数据集进行成对预处理，并制定标签；以深度卷积神经网络为基础构建共同特征提取网络以及分类网络；利用对比损失，向共同特征提取网络输入训练用成对人脸图像进行训练；将训练后的共同特征提取网络与分类网络进行级联，输入生成的或者真实单人脸图像进行训练；根据经过训练后得到的级联网络模型进行生成式虚假人脸图像鉴定。采用了本发明的基于深度卷积神经网络实现生成式虚假人脸图像鉴定的方法，搭建的网络结构简单，鉴别速度快，在虚假生物特征图像鉴别以及人脸图像安全领域有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN106970373B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201710324653.9
申请日：2017-05-10
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及基于水面状态连续成像系统的小波浪浪高提取方法，包括以下步骤：(1)利用水面状态连续成像系统收集探测区域的波浪回波，并且对回波进行采样以及成像，组成N帧(32到128帧)回波图像序列；(2)确定常高波浪回波满足的威布尔分布模型参数从而获取小波浪回波峰度与常高波浪回波满足的威布尔分布峰度之间的偏差；(3)获取小波浪回波纹理视在特性比；(4)根据偏差与回波纹理视在特性比确定小波浪浪高提取模型中的浪高因子；(5)获取小波浪浪高数据，并对浪高因子进行线性拟合，得到小波浪浪高提取模型的经验校正常数，从而获取小波浪浪高提取模型。本发明简单高效，占用资源少，适用于各种型号的雷达、红外以及可见光成像系统。
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