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公开(公告)号：CN112906613B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202110249173.7
申请日：2021-03-08
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种身份信息采集方法及装置，用于简化操作流程，提高身份信息采集以及后期身份鉴证的安全性。其中的身份验证方法包括：采集手掌的掌纹图像；对所述掌纹图像进行超分辨率重构，得到重建掌纹图像；对所述重建掌纹图像进行目标检测；基于目标检测结果对所述掌纹图像进行特征定位，确定所述掌纹图像的特征数据；将所述掌纹图像的特征数据进行存储。上述方法，对掌纹图片进行超分辨率技术处理，有效提高掌纹图像的质量；然后，基于重建后的掌纹图像，进行目标检测，获取掌纹的特征数据，能够更加精准的进行用户身份的识别，缩短识别时间，减低成本，提高认证安全性以及身份验证效率。
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公开(公告)号：CN112036252B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202010775545.5
申请日：2020-08-04
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明实施例涉及一种动作打标签模型的构建、视频动作打标方法及装置，包括：将视频(i)输入至模型(i)中，以使模型(i)对视频(i)中的目标人物的动作执行打标签操作，输出携带有标签数据(2i‑1)的视频(i)，其中，i为大于等于1的正整数；对携带有标签数据(2i‑1)的视频(i)中的标签数据(2i‑1)执行校准操作，生成携带有标签数据(2i)的视频(i)；将携带有标签数据(2i)的视频(i)输入至模型(i)中进行训练，得到模型(i+1)；若模型(i+1)与模型(i)对应运算参数的相似度处于预设范围内，则将模型(i+1)作为动作打标签模型，由此方法，可以实现通过少量的样本数据得到更多数量的样本数据对模型进行训练。
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公开(公告)号：CN112183252B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202010969777.4
申请日：2020-09-15
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种视频的动作识别方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括获取样本视频；采用目标检测模型对样本视频进行目标检测，获得样本视频中的动作目标；采用跟踪算法对动作目标在样本视频的各帧图像中进行跟踪，获得样本视频的各帧图像中动作目标的目标区域；将各目标区域输入至预先训练得到的动作识别模型进行动作识别，获得各动作目标的动作类别。先采用目标检测算法实现对视频中的目标进行锁定，然后采用跟踪算法对目标位置进行跟踪，捕捉动作变化，将跟踪到的目标区域作为感兴趣区域截取出来，输入到预先训练得到的动作识别模型，进行动作识别。能够有效提高动作特征提取效率，能够达到提高动作识别准确率的效果。
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公开(公告)号：CN112149546B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010976672.1
申请日：2020-09-16
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q10/1091 , G06Q50/04 , G07C1/10
Abstract: 本申请公开了一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取多组检测数据，所述检测数据包括动作类型对应的置信度，以及动作持续时间；对所述动作类型对应的置信度以及动作持续时间进行分析确定异常数据；根据所述异常数据更新所述检测数据；根据更新后的检测数据计算所述动作类型对应的目标动作持续时间。本申请通过对动作类型对应的置信度以及动作持续时间进行分析确定异常数据，并将异常数据从检测数据中剔除，根据更新后的检测数据计算目标动作持续时间，以此实现目标动作持续时间的自动化处理，不再需要人工进行操作，且能够提升目标动作持续时间的准确率。
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公开(公告)号：CN117333460A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311307853.5
申请日：2023-10-10
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种标签的瑕疵识别方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括获取待测标签图像；解析所述待测标签图像，获得所述待测标签图像的标签特征点；获取模板图像，并获取所述模板图像的模板特征点；对所述待测标签图像的标签特征点和所述模板图像的模板特征点进行特征点匹配，剔除异常匹配点对，获得有效匹配点对；基于所述有效匹配点对，对所述待测标签图像与所述模板图像进行配准，利用配准结果计算获得瑕疵图像面积。在进行图像配准前，首先利用特征点匹配，剔除掉异常匹配点，从而基于有效匹配点进行图像配准并计算获得瑕疵图像面积。通过特征点匹配和剔除异常匹配点，能够有效提高图像配准精度，提高对瑕疵的识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115147362A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210719437.5
申请日：2022-06-23
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种显示器面板的检测方法、检测装置和检测系统，该方法包括：在待检测显示器的面板处于亮屏状态的情况下，获取待检测显示器的显示画面的灰度图像和多个标准模板，灰度图像包括多个待检测区域，待检测区域与标准模板一一对应，标准模板为在合格显示器的面板处于亮屏状态时合格显示器的显示画面中与对应的待检测区域坐标相同的区域的灰度图像；将待检测区域与对应的标准模板进行相似度比较，得到多个比较结果，比较结果与待检测区域一一对应；根据所有的比较结果确定显示器的面板的合格性。该方法解决了现有技术中人工检测显示器面板的缺陷的准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN110674680B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910741203.9
申请日：2019-08-12
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种活体识别的方法、装置、存储介质，所述方法包括：获取视频，所述视频是待进行人脸活体识别的视频；从视频中获取多个静态人脸图像；对多个静态人脸图像分别进行静态图像识别得到对应的多个第一分值，所述第一分值表示识别到活体的第一概率；对所述视频进行动态动作识别得到第二分值；对多个第一分值和第二分值进行加权得到活体识别总分；当活体识别总分大于等于预设的第一阈值时，判定所述视频是活体人脸视频。通过本申请的方法，结合静态的图像人脸识别和动态的视频动作识别技术，双重检测识别人脸是否为活体，更好地识别相片等假活体或用提前录取的视频冒充的假活体。
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公开(公告)号：CN114005174A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111151883.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
Abstract: 本申请提供的一种工作状态的确定、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：采集目标对象的视频信息；提取所述视频信息中目标帧序列，基于所述目标帧序列确定人脸特征图像序列和肢体特征图像序列；确定所述肢体特征图像序列对应的动作标签及各个动作标签对应的第一图像序列标号，并确定所述人脸特征图像序列对应的表情标签及各个表情标签对应的第二图像序列标号；基于各个第一图像序列标号、各个第二图像序列标号从各个动作标签对应的表情标签中确定各个动作标签对应的目标表情标签；基于各个动作标签、各个动作标签对应的第一图像序列标号和各个动作标签对应的目标表情标签确定所述目标对象的工作状态。
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公开(公告)号：CN112529761A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910881623.7
申请日：2019-09-18
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
Abstract: 本公开涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于视频图像识别的并发请求的处理方法及存储介质，用于解决相关技术中并发请求所需的GPU资源利用率很低的技术问题。所述基于视频图像识别的并发请求的处理方法包括：根据GPU服务器的剩余处理能力批量分摊并发的基于视频图像识别的请求；将批量分摊的所述请求以请求队列的方式发送至对应的GPU服务器，以便所述GPU服务器采用检测模型对批量分摊的所述请求进行批量检测，获得批量检测结果。
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公开(公告)号：CN112487044A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910857264.1
申请日：2019-09-11
Applicant: 珠海格力电器股份有限公司 , 珠海联云科技有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/55 , G06F16/906
Abstract: 本公开涉及自动化技术领域，具体涉及一种目标识别分拣方法、装置和存储介质，用于解决相关技术中分拣系统分拣过程中单一性目标的分拣方式导致效率较低的技术问题。该目标识别分拣方法包括：采集当前目标相关的目标数据参数，所述目标数据参数包括基本数据参数以及感知数据参数；对所述目标数据参数进行数据处理，以得到所述目标数据参数对应的数据特征信息；根据所述数据特征信息识别所述当前目标所属的目标类别，进而按照确定的目标类别对所述当前目标进行分拣。
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