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公开(公告)号：CN111563438B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010351089.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于视频结构化的目标排重方法和装置，通过目标检测算法检测视频中当前帧所具有的目标的第一位置信息；将第一位置信息输入deepsort网络并与deepsort网络中的卡尔曼跟踪器进行第一次匹配，获得第一次匹配结果；根据第一次匹配结果对卡尔曼跟踪器或第一位置信息进行处理，其中对于第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器所对应的目标通过KCF跟踪器预测得到对应的目标的第二位置信息；将第二位置信息与第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器进行第二次匹配，获得第二次匹配结果；以及根据第二次匹配结果对第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器和第二位置信息进行处理，得到目标排重后的位置信息。通过本发明可以对目标进行跟踪，有效提高算法的性能，提高计算速度。
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公开(公告)号：CN111784658B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010604622.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于人脸图像的质量分析方法和系统，包括对待分析人脸图像进行低通滤波处理获取模糊图像，获取待分析人脸图像的清晰度分值Fdefinition；根据人脸边界获取人脸中心点的坐标信息；利用人脸中心点的坐标信息分别获取待分析人脸图像中眼睛、鼻尖和嘴角在待分析人脸图像中的坐标信息；计算获得人脸中心点与待分析人脸图像的中心以及鼻尖与人脸边界的中心点的偏移度、眼睛、嘴角的倾斜度、脸部左右对称度的分值，加权求和获得待分析人脸图像的正脸程度分值Ffront；利用待分析人脸图像的尺寸计算的人脸大小分值Fsize；加权求和获得待分析人脸图像的综合分值。该方法能够定量评价人脸图像质量且对于硬件平台适配性高，可以实时获取人脸图像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109766341B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201811607232.8
申请日：2018-12-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种建立哈希映射表的方法，包括：S1：在数据库中构建第一向量用以顺序存储元素；S2：构建哈希表，哈希表包括n个(n＝1,2,…,i,…,n)哈希桶，第i个哈希桶包括2i+2个链表单元以及free指针，链表单元包括链表数据和下一个链表单元的地址，free指针用以存储后续链表的存储位置；S3：通过哈希算法计算第一向量中的元素的哈希值，通过哈希值对2i+2取余得到表示哈希桶的位置的位置数据，并将相对应的第一向量中的元素所在的位置作为链表数据存储到位置数据表示的哈希桶的位置中，由此建立用于第一向量的哈希映射表。可以有效对数据库中的元素进行查询、增加、删除等操作。
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公开(公告)号：CN111783570A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010551610.6
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自适应规范化层，所述自适应规范化层包括实例正则化层和批规范化层，所述实例正则化层和所述批规范化层的通道数之和为所述自适应规范化层的通道数。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：CN108595715B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201810461099.3
申请日：2018-05-15
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/16 , G06F16/174
Abstract: 本发明涉及一种文件标记和排重分析方法、终端设备及存储介质，在该方法中，首先记录待分析文件的文件信息，其次其所在路径下是否存在标记文件，如无，则新建标记文件，如有，再次判断标记文件中是否包含该待分析文件对应的标记信息，如无，则新建标记信息，如有，判断文件信息中的文件总大小与标记信息中的文件总大小是否相等，如相等，则不需分析，如文件信息中的文件总大小大于标记信息中的文件总大小，则跳过该待分析文件的标记文件记录的标记信息中的文件已被分析的大小的内容，对该待分析文件剩余的内容进行分析。本发明通过只对文件的新增加的内容进行分析，不对文件没有变更的内容进行重复分析来达到文件排重分析的目的。
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公开(公告)号：CN111563438A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010351089.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于视频结构化的目标排重方法和装置，通过目标检测算法检测视频中当前帧所具有的目标的第一位置信息；将第一位置信息输入deepsort网络并与deepsort网络中的卡尔曼跟踪器进行第一次匹配，获得第一次匹配结果；根据第一次匹配结果对卡尔曼跟踪器或第一位置信息进行处理，其中对于第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器所对应的目标通过KCF跟踪器预测得到对应的目标的第二位置信息；将第二位置信息与第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器进行第二次匹配，获得第二次匹配结果；以及根据第二次匹配结果对第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器和第二位置信息进行处理，得到目标排重后的位置信息。通过本发明可以对目标进行跟踪，有效提高算法的性能，提高计算速度。
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公开(公告)号：CN107404486B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710659259.0
申请日：2017-08-04
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种解析Http数据的方法，包括如下步骤，S1：Http报文数据分段，进入S2步骤；S2：Http特征库加载，进入S3步骤；S3：一级过滤：将Host和Url形成一个对应关系，通过Host匹配到Url所在的数据头数据段，若匹配不成功则进入S6步骤，若匹配成功则进入S4步骤；S4：二级过滤：设置包括数据头数据段和数据数据段信息的二级特征树，再根据一级过滤步骤中对应到的Url所在的数据头数据段，定位到对应的二级特征树，匹配二级特征树中的数据数据段的信息，若匹配不成功则进入S6步骤，若匹配成功则进入S5步骤；S5：数据入库，进入S6步骤；S6：结束数据过滤，丢弃不需要的数据段。
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