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公开(公告)号：CN114140840A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111092743.2
申请日：2021-09-17
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于双摄系统的人脸位置匹配方法、系统及计算机设备，方法包括：基于第一成像系统的分辨率尺寸，生成不同人脸大小尺度下的用于存储单应矩阵的锚框组；同时获取第一成像系统生成的第一图像和第二成像系统生成的第二图像，识别第一图像和第二图像所检测到的人脸数，如果均包括一个人脸，基于所述第一图像中的人脸位置找到最优匹配锚框，对最优匹配锚框对应位置的单应矩阵进行自适应在线学习标定及记录；如果不只包括一个，基于单应矩阵对人脸位置进行映射和匹配关联。本发明能够对任意分辨率下任意距离下的双摄成像人脸进行准确匹配关联，以此提高人脸识别终端安全性，解决双摄系统在检测到多人脸时，人脸容易匹配不准的问题。
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公开(公告)号：CN112633204A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011592540.5
申请日：2020-12-29
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06K9/00 , G06F16/2455 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供一种精准客流统计方法、装置、设备和介质，方法包括获取人脸照片以及全身图；根据其轨迹判断是否达到进店标准，若达到，则标记为有效客人，若没达到，则标记为无效客人，结束步骤；从人脸照片提取中提取人脸的特征值，并根据全身图获取客人的属性；将人脸照片以及全身图删除；根据特征值进行去重，若为店员，则删除对应的所有数据；若不为店员，则与当日特征值缓存库中的数据进行比对，若存在该客户，则将该客户的数据进行存储；若不存在该客户，则建立并存储该客户的数据，并将该特征值存储至当日特征值缓存库中；到达每日设定时间，则将当日特征值缓存库中的所有数据清除；有效防止人脸信息的泄露。
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公开(公告)号：CN110163114A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910339320.2
申请日：2019-04-25
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸角度及人脸模糊度分析方法、系统和计算机设备，方法包括S1.神经网络模型训练、S2.待检测图片提取、S3.图片的人脸检测与矫正、S4.人脸角度和模糊度预测及S5.属性输出；通过基于深度学习的第一神经网络模型能够快速检测到图片中的人脸框和面部特征点，输出人脸框位置和面部特征点位置；对人脸框进行校正和扩增后截取矫正标准化的人脸图片；再通过第二神经网络模型对截取的矫正标准化的人脸图片进行基于头部照片的人脸角度和人脸模糊度分析，获得且预测输出人脸角度分类的置信度及人脸模糊度的回归值，解决了失焦以及运动模糊问题，可提取出高质量的照片，以便基于高质量图片进行各种数据分析和比对等操作，提高后续分析预测的准确率。
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公开(公告)号：CN109460699A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811022463.2
申请日：2018-09-03
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的驾驶员安全带佩戴识别方法，包括：通过人脸检测算法识别出输入图像中驾驶员的人脸位置；根据所述人脸位置截取驾驶员躯干区域作为待识别安全带区域；通过训练好的卷积深度学习模型对所述待识别安全带区域进行识别，识别出驾驶员是否佩戴安全带及识别出安全带的位置。本发明的卷积深度学习模型能够在各种环境下识别出驾驶员是否佩戴安全带及识别出安全带的准确位置，其学习效果和鲁棒性会比普通的CNN识别更好，因此能很好的推动汽车智能辅助终端技术的发展，可以为驾驶员安全带识别方面提供更高的识别率。
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公开(公告)号：CN108399375A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810123255.5
申请日：2018-02-07
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于联想记忆的身份识别方法，其通过对已知人的认识记忆，将人脸特征与其形体特征、动作特征、周围参照特征进行绑定在一起并存储在记忆库中，在进行身份识别时通过人脸特征比对进行身份识别，当人脸特征不完整或者无人脸特征时，通过形体特征、动作特征以及周围参照特征比对，获取绑定的人脸特征，进而获取身份识别结果。本发明提供了一种有效的身份识别方法，提高了身份识别的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119363989A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411907739.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 深圳职业技术大学
IPC: H04N19/124 , G06T11/00 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/045 , H04N19/176 , H04N19/91 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置及设备，其包括：获取Matiwan数据并进行包括随机裁剪的预处理，生成预设尺寸的图像块作为原始高光谱图像；将基于所述原始高光谱图像所获得的通道索引和空间网格坐标输入预构建的神经网络中并在预设损失函数的约束下进行过拟合训练，得到用以表示所述原始高光谱图像的第一模型；对所述第一模型的网络权重进行包括权重量化以及哈夫曼编码的压缩处理，得到压缩文件；对所述压缩文件进行哈夫曼逆编码的数据解压以及通过前向传播进行数据重建，得到重建光谱图像。能够实现高压缩比的同时保留高光谱图像的光谱特性，使重建的高光谱图像更具有实际的物理意义，提升压缩重建质量，为后续应用提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN118781034B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411260396.3
申请日：2024-09-10
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于零次学习的轻量级低光图像增强装置及方法，包括基于零次学习方法的轻量级曲线参数估计模块、傅里叶频域变换模块、适应度函数模块及合并模块。基于零次学习方法的轻量级曲线参数估计模块用来预测输入图像的亮度增强曲线函数，对于图片中的每一个像素，不断根据曲线函数进行迭代增强；傅里叶频域变换模块给出输入原图的傅里叶变换频谱图，根据频谱图求出每个像素的幅值；适应度函数模块根据图像的像素值分布，分为暗区、亮区、边缘区以及中心区，不同区域的适应度函数返回值不同，这样可以分区域动态调整增强方式，合并模块会基于三个函数的结果对每一个像素进行合并计算，并以最终合并的结果作为最终的增强调整结果。
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公开(公告)号：CN118710537B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411206290.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06T5/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/90 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了深度学习模型的暗光图像增强方法，raw图像会先经过混合特征补偿机制以增强模型对图像细节及纹理特征的处理；然后，编码器负责捕捉图像的关键特征信息和噪声信息，为后续的图像去噪和颜色渲染提供基础；随后，raw解码器将编码器提取的特征进行处理，实现图像去噪，利用raw图像的噪声可处理特性去除图像中的噪声，保留图像的重要细节和纹理；最后，带稀疏注意力及门控前馈机制的sRGB解码器负责颜色空间的转换和色彩增强，确保最终图像在视觉上更接近真实世界的光照条件，以便在各种显示设备上呈现。本发明通过引入混合特征补偿机制、稀疏注意力机制以及门控前馈机制能够有效改善低光照环境下的图像质量。
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公开(公告)号：CN118865537A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411347350.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种单目俯视镜头辅助儿童过闸后关闭闸门的方法和装置，所述方法包括：认证步骤，闸机进行行人认证，当认证通过后，闸机开门，同时发送开门信号给单目俯视镜头模组；视觉检测步骤，利用单目俯视镜头模组捕捉实时图像，并将实时图像通过多头分区儿童检测处理，进行实时儿童检测；策略判定步骤，单目俯视镜头模组利用检测步骤的检测结果，判定行人是否通过闸机；如果不是，不做处理；如果是，则发送关门信号给闸机；关门步骤，闸机收到单目俯视镜头模组发送的关门信息，执行关门操作，并准备下一轮行人认证。所述方法提高当行人是儿童时的关门准确性。
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公开(公告)号：CN118821853A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410923960.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种带多尺度池化的transformer模块处理方法，可用于基于深度神经网络的活体检测模型中，用以在训练阶段辅助训练CNN分支，能够为CNN分支提供全局上下文信息，增强模型对图像中的长距离依赖关系的建模能力。此外，通过将多尺度池化引入至transformer模块的多头自注意力模块中，能够有效压缩特征序列的长度，减少训练模型所需要的计算资源，同时获取极具判别性的特征表示，进一步提升了模型的性能。
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