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公开(公告)号：CN109740633A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811506274.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种图像相似度计算方法，包括S1：分别提取第一图像和第二图像中的特征点及其对应的特征向量；S2：通过比较第一图像和第二图像中的特征向量的第一距离，将所有特征点根据相似性进行匹配；S3：将匹配好的特征点按相似性高低进行排序，并选取前N个特征点对；S4：从中随机选择n个基准点，分别计算第一图像或第二图像中其余特征点与基准点的X方向以及Y方向的相对位置；S5：根据其余特征点与基准点的X方向的相对位置计算X轴距离，根据其余特征点与基准点的Y方向的相对位置计算Y轴距离，对X轴距离和Y轴距离进行计算并设置一个阈值范围以判定第一图像与第二图像是否为相同图像。能够克服特征点误匹配导致检测误差。
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公开(公告)号：CN114610975A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210420459.1
申请日：2022-04-20
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/958 , G06F9/445 , G06F9/4401 , G06F9/50
Abstract: 本公开公开一种网页爬取方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：创建爬取队列，从消息队列中获取网页地址并将所述网页地址放入所述爬取队列中；启动爬虫进程，并通过所述爬虫进程启动浏览器对象，所述爬虫进程由至少一个线程执行；控制所述线程所对应的协程从所述爬取队列中获取所述网页地址，以使用所述网页地址发起访问请求，且在所述协程所发起的访问请求等待响应时挂起所述协程，所述线程切换执行未挂起的协程以发起新的访问请求或处理请求返回的响应。根据本公开实施例可以有效提高处理器和带宽利用率，降低系统资源消耗。
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公开(公告)号：CN110209857B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910436423.0
申请日：2019-05-23
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络结构搜索的车辆多属性识别方法、装置及存储介质，该方法先基于难以识别的车辆属性选择基准神经网络模型，然后在该基准神经网络模型的基础上，选择前半个网络(包含N/2个单元)作为整个车辆多属性识别网络模型的低层特征提取器，然后，其末端作为分支点，为其他的属性构建识别分支，且采用类似二分法的方法确定网络的结构，通过上述结合神经网络结构搜索技术构建的多分支的车辆多属性识别网络，可以一次识别车辆的多个属性，如型号、颜色等等，提高了识别效率。本发明提出了的两种网络更正机制可以使得生成的多分支的车辆多属性识别网络性能更佳，且在网络构建时效率更高。
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公开(公告)号：CN114239689A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111392189.X
申请日：2021-11-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F16/951 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出了一种基于多模态的网站类型判断方法及装置，该方法包括：基于所述网站的URL爬取网页html文件和网页截图；使用第一神经网络模型对所述网页截图进行识别确定所述网站的图片分类标签；使用第二神经网络模型和第三神经网络对网页html文件进行识别确定所述网站的内容文本语义标签和标题文本语义标签，并通过监管信息平台基于网址URL获取备案信息标签；基于所述图片分类标签、内容文本语义标签、标题文本语义标签和备案信息标签确定所述网站的最终类型。本发明中，使用多模态技术将多种分类结果进行融合，并设计具体的融合策略，使得网站类型的识别率大大提高。
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公开(公告)号：CN112073806A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010878845.6
申请日：2020-08-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04N21/44 , H04N21/234 , H04N21/231
Abstract: 本申请实施例公开了图像缓存方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。该方法的一具体实施方式包括：从视频流中获取目标图像；对目标图像进行分割，得到预设数量个图像数据块；响应于确定目标图像不是视频流的第一幅图像，对于预设数量个图像数据块中的每个图像数据块，从预设的第一图像缓存中提取与该图像数据块对应的缓存图像数据块；确定该图像数据块与对应的缓存图像数据块的相似度；响应于确定所得到的相似度小于或等于预设相似度阈值，用该图像数据块替换对应的缓存图像数据块。该实施方式减少了单摄像头拍摄的视频流中需要处理的图片数量，降低了电子设备的功耗，在同样硬件条件下，提高了处理视频的路数，节约了成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111767808A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010550038.1
申请日：2020-06-16
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种目标重识别的方法、装置、系统及计算机存储介质，所述方法包括：获取目标图像和待识别图像序列；将所述待识别图像序列和所述目标图像输入训练好的输入目标重识别模型，得到目标重识别结果；其中，所述目标重识别结果包括所述待识别图像序列中与所述目标图像属于同一目标的待识别图像，所述目标重识别模型包括多个阶段网络，至少一个所述阶段网络包括第一残差模块，所述第一残差模块包括实例正则化层、批规范化层和域自适应层。根据本发明的方法、装置、系统及计算机存储介质，通过对目标重识别网络中规范化层的改进，有效提升了目标重识别的识别性能及其域自适应学习能力。
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公开(公告)号：CN111428642A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010213267.4
申请日：2020-03-24
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉研究领域。本发明公开了一种多目标跟踪算法，包括以下步骤：S1，利用目标检测算法检测一个或多个目标的当前帧位置信息；S2，利用KCF跟踪器预测该一个或多个目标的下一帧的预测位置信息；S3，通过IOU对预测位置信息进行过滤，然后将过滤后的预测位置信息传入deepsort网络进行跟踪；S4，对于成功跟踪到的目标，更新其对应的deepsort网络，同时更新KCF跟踪器，反之，则进行判断。本发明的多目标跟踪算法不仅可以有效地消除当前目标检测算法存在漏检的情形，同时提高了目标跟踪算法的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN110991346A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911228487.8
申请日：2019-12-04
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了本发明的一种疑似吸毒人员识别的方法、装置及存储介质，该方法包括：获取步骤，获取待处理的人脸图像img；检测步骤，使用训练好的深度神经网络模型对所述待处理的人脸图像img进行识别，如果所述神经网络输出的概率值大于一阈值，则该人脸图像对应的人员为疑似吸毒人员。本发明通过面部特征，识别吸毒者。本发明利用深度学习技术，设计了专用的深度神经网络算法，通过大量吸毒者跟非吸毒人员的面部图片，训练神经网络算法，让算法能够学习吸毒与非吸毒者面部特征的差异性，固化神经网络算法的权重，使算法能够针对性提取人的脸部特征，并能够对面部特征进行分类，辨别一个人是否疑似吸毒，识别方便、快捷。
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公开(公告)号：CN110399811A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910611039.X
申请日：2019-07-08
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别方法和装置，该方法包括以下步骤：S1：通过人脸检测算法检测待识别图片，提取出人脸图像；S2：通过卷积神经网络构建人脸正侧脸分类器来判断人脸图像是正脸图像还是侧脸图像；S3：若人脸图像是侧脸图像，则通过生成对抗网络将侧脸图像转化为正脸图像，并通过深度学习算法分别提取出侧脸图像和正脸图像的人脸特征向量，然后将侧脸图像的侧脸特征向量和正脸图像的正脸特征向量进行特征融合生成融合向量；S4：利用融合向量进行人脸比对识别。本方法及装置不仅可以有效识别正侧脸，还可以对侧脸图像进行准确的识别。
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公开(公告)号：CN106019339B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201610311762.2
申请日：2016-05-12
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种高精度GPS定位点获取方法及系统，方法包括：获取GPS定位点数据集合；使用预设的精度因子分别去掉GPS定位点数据集合中经度数据和纬度数据的无效位数；依据精度因子设置直方图的单位区间，分别对修正后的经度数据和纬度数据进行直方图统计；分别根据修正后经度数据和纬度数据的直方图获取预设个数连续的单位区间所对应GPS定位点个数最多的区间，并获取该区间内修正数据对应的GPS定位点数据集合，记为第一集合和第二集合；对第一集合和第二集合中GPS点数据进行相应的修正和统计后，得到对应GPS定位点个数最多的第三集合和第四集合。本发明得到相对接近GPS准确点的第三集合和第四集合，极大地提高了精度。
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