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公开(公告)号:CN118470436A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410909764.6
申请日:2024-07-09
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/10 , G06N3/0455 , G01V8/00
Abstract: 本发明公开了一种提升毫米波安检仪违禁品检测能力的方法,其从毫米波的本质出发,通过调节毫米波信号增益强度,生成多种不同DB的毫米波图片用于深度学习算法的训练,提升算法的准确率和鲁棒性。针对毫米波图像中不存在人体的空白区域,采用基于关键点外推的方法进行去除,使算法聚焦于有效区域,降低算法推理消耗。为了让检测算法能达到更高的准确率,本发明将去除空白区域的正、背面图像水平拼接起来,输入检测算法,让算法在推理时可以得到更多的有效信息。为了让检测算法充分注意到图像中正、背面图像的相关性,本发明对DETR算法进行了的修改,引导算法中的注意力机制,更好的发挥作用。
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公开(公告)号:CN118200687A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410313802.1
申请日:2024-02-18
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开不同sensor的画面亮度归一到同一个sensor维度的方法,ISP模块将sensor通道序号与多个sensor的RAW数据传入自动曝光模块,获取当前的RAW画面统计亮度;根据各sensor的曝光顺序依序处理自动曝光,获取自定义曝光参数结构体中的sensor增益、sensor曝光时间、转换系数EVn以及sensor的目标亮度;不同sensor的画面亮度根据sensorN对应转换系数EVn和cf0,转换至第一个sensor维度下的画面亮度。利用单个ISP处理模块处理两路或多路Sensor的数据,减少ISP模块的使用数量,满足小型化、低功耗、低成本的需求。
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公开(公告)号:CN117475155B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202311797890.9
申请日:2023-12-26
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 厦门理工学院
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开基于半监督学习的轻量级遥感图像分割方法,包括S1、收集原始图像数据集,标注部分数据集以得到部分标注的训练数据集;S2、构建两个完全一致的语义分割模型;S3、将无标签数据同时输入两个语义分割模型,计算输出的一致性损失;S4、将有标签数据同时输入两个语义分割模型,计算交叉熵损失和骰子损失的混合损失作为有监督损失;S5、总损失为一致性损失和两个模型的混合损失三者按权重相加;S6、对总体损失进行优化和反向梯度传播,更新网络参数;S7、在同一测试集分别测试训练好的两个模型,选择其中精度较高的一个模型作为最终模型。本发明可提高遥感图像分割的效率,在较低的参数量和计算复杂度下实现了更高的精度。
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公开(公告)号:CN117726701A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311586389.8
申请日:2023-11-27
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06T11/00 , G06V40/16 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于可见光图像生成紫外光图像的方法、系统及应用,主要利用深度学习生成器网络,先通过精心设计的专用可见光和紫外光数据采集双目模组进行采集对齐的帧同步的图像数据,然后对可见光图像数据进行人脸区域检测,利用分割网络生成人脸区域掩码并用于模型训练损失函数计算,设计好相应的深度学习生成器网络,对模型进行训练,在模型效果收敛后,给生成器模型提供常规手机,相机拍摄的高清人脸图像作为输入,可推理预测出相应的紫外人脸图像。该紫外人脸图像可应用到生物识别、健康诊断、艺术创作和数字娱乐等领域。
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公开(公告)号:CN117711100A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311672416.3
申请日:2023-12-07
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种家庭成员关系绑定一起识别过闸的系统及方法,预先对家庭成员的身份进行绑定,通过多摄像头采集人脸,当识别到多个人脸识别进行判断是否为家庭成员,若多个人脸为家庭成员一次开闸门识别的家庭成员可一起通行,提高闸机的通行效率,并且解决了无法独立过闸的家庭成员的过闸问题。本发明的多个摄像头安装在闸机的不同高度及不同角度,可进行多角度抓拍,且覆盖不同身高的旅客过闸。
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公开(公告)号:CN117676097A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202410119912.4
申请日:2024-01-29
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: H04N7/18 , H04N5/265 , G07C9/00 , H04N23/951 , H04N23/80
Abstract: 本发明公开基于虚拟ISP的三目摄像头拼接显示装置及方法,装置包括第一摄像头、第二摄像头、第三摄像头、SOC系统及显示屏;SOC系统包括虚拟ISP模块、人脸识别模块、图像拼接模块、图像编码模块及图像显示模块,第一摄像头、第二摄像头、第三摄像头分别连接SOC系统的虚拟ISP模块,虚拟ISP模块连接人脸识别模块及图像拼接模块,图像拼接模块连接图像编码模块,图像编码模块连接图像显示模块,图像显示模块连接显示屏。本发明通过图像信号处理器对采集到的图像进行增强处理,三个摄像头采集的三路图像数据首先被ISP独立增强,其中一路经过优化处理后直接用于人脸识别;另外两路图像在增强后执行拼接操作,形成宽广的视野。
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公开(公告)号:CN117409262B
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311719576.9
申请日:2023-12-14
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种基于CLIP快速构建图像分类模型的方法,包括S1、搜集图像;S2、使用CLIP模型筛选特定标签图像;S3、制作分类数据集,将数据集划分为训练集和测试集;S4、使用DivideMix方法训练分类模型。本发明采用CLIP图文匹配技术,通过输入标签文本即可从海量数据中提取出符合标签要求的数据图像,构建出可以用学习分类模型的数据集,而无需人工标注。同时针对筛选出的图像中可能存在的噪声(即类别错误)的问题,本发明引入带噪声数据的学习方法DivideMix,以降低数据集中噪声带来的影响。用此方法训练图像分类模型,可以提升模型的训练效率,降低数据标注需求,成本低,同时还可以达到不错的模型效果。
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公开(公告)号:CN116704545A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202210180944.6
申请日:2022-02-25
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种低质量图跨镜头行人再识别方法,首先收集行人截图,组成脏数据集合,通过模型半监督数据标注方法,得到干净数据集;将得到的干净数据集中的图像进行第一数据增强和第二数据增强,得到增强后的数据集;将增强后的数据集输入REID卷积神经网络模型中,提取每张图的特征,进行REID loss训练和对抗loss训练,迭代直至完成模型训练,得到训练好的REID卷积神经网络模型;实时获取行人截图,输入训练好的REID卷积神经网络模型,进行行人识别;本发明提供的方法能大大减少人工标注成本,采用图像切块移动数据扩充和对抗训练,能够挖掘细粒度特征,且模型的鲁棒性强,能抵抗标注噪声干扰,对遮挡数据同样有较好的表现。
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公开(公告)号:CN116228512A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211698318.2
申请日:2022-12-28
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06T1/20
Abstract: 本申请涉及图像信号处理的领域,尤其是涉及一种双ISP协同和后端联动图像信号处理方法、系统,包括如下步骤:将所述RAW图像信息传输给第一图像处理模块;第一图像处理模块、第二图像处理模块均对RGB图像处理模式和YUV图像处理模式进行算法处理,并输出下一步RGB图像信息和下一步YUV图像信息至下一步图像处理模块;基于收到后端传输的区域信息,第一图像处理模块、第二图像处理模块对区域信息对应的图像位置进行处理,其中区域信息为RAW图像中需要进行参数调整的区域。本申请具有提高在高动态范围环境的图像质量的效果。
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公开(公告)号:CN116170581A
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202310132397.9
申请日:2023-02-17
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: H04N19/103 , H04L9/40 , H04L69/04
Abstract: 本申请涉及一种基于目标感知的视频信息编码方法和电子设备,该方法通过在编码前实现针对不同目标的感知能力,并可根据实际场景需求灵活选择不同的目标感知器以及编码模式,实现对特定目标进行感知并按需进行不同模式视频信息的编码操作,通过不同模式选择可实现对内存空间、网络带宽、存储介质空间和能源等方面大幅节省,也可确保视频流信息在其整个生命周期中除了摄像头采集阶段(包括编码、传输、存储、兼容式解码和呈现阶段)全程做到信息脱敏,做到视频信息全链路安全。在兼容标准解码模式数据呈现基础上,还可利用专用解码器进行完全解码,实现恢复摄像头采集的原始视频信息。
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