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公开(公告)号：CN114898140A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210325107.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于PAA算法的行为检测方法、装置及可读介质，通过获取待检测图像，基于待检测图像确定感兴趣区域，感兴趣区域包括行为发生区域；将感兴趣区域输入到经训练的行为检测模型，输出检测结果，检测结果包括分类结果和检测框，其中，行为检测模型包括输入层、骨干网、特征金字塔网络和检测头，骨干网和特征金字塔网络中均包括跨级局部模块，检测头包括分类头和回归头，在行为检测模型的训练过程中采用PAA算法进行正负样本的分配；根据检测框确定检测结果是否为误检；响应于确定检测结果不是误检，基于分类结果进行分析，得到行为类型。在训练过程中采用PAA算法，能提升行为检测模型的检测精度。本发明误检率低，计算量低，模型鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN114782923A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210490050.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种车辆盲区的检测系统，实现过程包括下述步骤：S1、收集盲区数据集，并进行样本标注；S2、基于Yolov5网络，进行盲区检测和分割联合网络结构的构建，并改进检测分支训练时的样本分配策略；所述盲区检测和分割联合网络结构包括两个检测分支和一个分割分支；S3、根据所述样本分配策略确定训练过程中正负样本，进行检测和回归联合训练，得到训练好的车辆盲区的检测模型。本发明基于Yolov5框架，定制了一个检测和分割联合的多任务网络结构，在训练阶段可以同时提高检测和分割算法的精度；改进样本分配策略，提升检测精度；即可在后处理阶段，利用分割分支结果使检测的目标外接框更加稳定，从而得到障碍物的精准落脚点。
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公开(公告)号：CN114612764A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210142734.8
申请日：2022-02-16
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波图像的物品检测方法、装置及可读介质，通过获取人体正面和背面的毫米波图像，将人体正面和背面的毫米波图像输入经训练的主干网络分别提取正面特征和背面特征；基于注意力机制将正面特征和背面特征分别进行交互融合扩充，并将得到的扩充正面特征图像和/或扩充背面特征图像输入经训练的基于非同源数据的多任务神经网络架构，输出全图物品检测结果和人体骨架检测结果；基于人体骨架检测结果将图像划分成多个特征块，并对每个特征块采用独立的检测头分别进行检测，得到二次检测结果，再在原图上进行位置映射，得到分块物品检测结果；将分块物品检测结果与全图物品检测结果进行非极大值抑制，得到最终的物品检测结果。
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公开(公告)号：CN109460699B
公开(公告)日：2020-09-25
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：CN119888438A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411811322.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 车道线检测模型训练方法、系统及车道线检测方法、系统：获取车道线图像，并将其划分为多个图像块；随机选取预设比例的图像块进行掩码生成处理，得到对应的掩码图像；使用具有语义分割能力的车道线检测模型作为编码器，对车道线图像中的每个图像块进行特征提取，得到第一特征图，对掩码图像中的每个图像块进行特征提取，得到第二特征图；计算第二特征图中的每个图像块与第一特征图中所有图像块的交叉相似性；计算综合损失函数值，综合损失函数具体为一致性损失、相似性损失与实例级别的分类损失之和；使用梯度下降方法对综合损失函数进行优化，以训练车道线检测模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119671872A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411608455.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国铁塔股份有限公司甘肃省分公司 , 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06T5/60 , G06T5/90 , G06T5/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种暗光图像增强模型及暗光图像增强方法，属于图像处理的技术领域，模型包括编码器、解码器及内容引导注意力增强模块；带有噪声的暗光照输入图像依次经过编码器和解码器，便可输出清晰图像。本发明提出动态滤波模块，通过多层感知机引入数据依赖性，使得模型能够根据输入特征动态调整滤波器系数，可降低计算复杂度，实现了对输入特征的高效处理。并利用内容引导注意增强模块，通过学习到的权重调制特征，自适应地融合来自编码器的低级特征和来自解码器的高级特征，增强了从浅层到深层的信息流，能够有效提取和利用在暗光条件下不易察觉的细节和纹理信息，最终恢复出更多的图像细节，使得图像更加清晰和自然。
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公开(公告)号：CN114627526B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210133863.0
申请日：2022-02-14
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V40/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于多摄像头抓拍图像的融合去重方法、装置及可读介质，通过获取采集分别设置于通道周围的多个摄像头所抓拍的图像，从每个摄像头所抓拍的图像分别识别出人头图像、人脸图像和人体图像，并得到人脸图像对应的质量分数；基于每个摄像头所获取的人头图像进行人头跟踪得到人头轨迹，根据人头轨迹中的同一人在通道的人员备选区和人员确认区所出现的先后次序确定通过通道的主体人员；基于主体人员及其人头轨迹获取每个摄像头下的主体人员的最佳人体图像和最佳人脸图像；通过ReID算法将所有摄像头所抓拍的主体人员的最佳人体图像进行去重合并，确定目标人员，基于目标人员的最佳人脸图像的质量分数确定目标人脸图像，提高抓拍的准确度。
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公开(公告)号：CN119110163A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411160978.4
申请日：2024-08-22
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: H04N23/67 , H04N23/743 , H04N23/55
Abstract: 本发明公开了一种暗光图像和正常光图像的同步采集方法，通过第一光学镜头组对外部入射光线进行折射以得到平行光线；分光棱镜将平行光线分离为第一光线和第二光线，并将第一光线反射到第二光学镜头组，第二光线透射到第三光学镜头组，其中，第一光线和第二光线的亮度不同；第二光学镜头组将第一光线聚焦于第一图像传感器的靶面上，第三光学镜头组将第二光线聚焦于第二图像传感器的靶面上；第一图像传感器和第二图像传感器在接收到图像处理单元发送的帧同步信号后根据相同的曝光时间及增益参数进行同步曝光处理；将曝光处理后的图像发送给图像处理单元，以得到暗光图像和正常光图像；使得采集到的暗光图像和正常光图像场景高度一致。
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公开(公告)号：CN118781576A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410999361.5
申请日：2024-07-24
Applicant: 湖州师范学院 , 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Yolov5s目标检测的障碍物绝对距离估计方法，包括采集第一图像，并将所述第一图像输入Yolov5s中，获得所述第一图像中的感兴趣区域，输出第二图像；对所述第二图像进行边界框后处理，输出第三图像；将所述第三图像输入单目测距模型，获得两种相对距离；将所述两种相对距离输入有监督学习的神经网络，获得前景障碍物的绝对距离。在目标检测后标定边界框的基础上进行后处理，能在保证时效性的同时，提高障碍物检测精度；通过单目测距得到的相对距离转换为绝对距离的方法来减少距离估计中对先验信息的依赖并提高距离估计精度。
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公开(公告)号：CN117727104B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410180161.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于双边注意力机制的近红外活体检测装置与方法，通过引入双边注意力机制能够充分利用图像中的通道和位置信息，提高对真假人脸之间的区分能力，最终提高用户在人脸识别系统中的体验。使用卷积神经网络结构从输入的近红外图像中提取具有判别力的人脸图像特征图，并作为双边注意力机制的输入，双边注意力机制从通道及位置的维度提取人脸图像特征图的特征，获得更精细、更具辨别力的特征，帮助模型更好地捕捉到不同通道之间的相关性和重要性以及关注到输入张量中的关键区域，从而提高活体检测模型的辨别能力，分类器使用经自定义的卷积神经网络结构及双边注意力机制提取的特征进行真假人分类。
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