深度学习模型的暗光图像增强方法

    公开(公告)号:CN118710537A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202411206290.5

    申请日:2024-08-30

    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。

    基于多模态无感身份认证的毫米波安检方法及装置

    公开(公告)号:CN115131881B

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202210646144.9

    申请日:2022-06-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模态无感身份认证的毫米波安检方法及装置,在毫米波安检过程中同时获取人员的毫米波图像和至少两种无感身份认证模态图像,并分别计算出多个单模态质量分数,根据毫米波图像和至少两种无感身份认证模态图像分别提取多个单模态特征,输入经训练的特征融合模型进行特征融合,得到多模态融合特征,根据多个单模态质量分数计算得到多模态质量分数,基于毫米波图像得到安检结果;通过多个单模态特征或多模态融合特征进行身份认证,将该人员的安检结果与身份信息建立对应关系并存储或更新在数据库中。该方法不仅能将安检结果与身份认证结果绑定管理,还能保证具有较高的身份认证准确率。

    人流拥堵识别处理方法、装置、计算机可读介质及设备

    公开(公告)号:CN117935155A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410095700.7

    申请日:2024-01-23

    Abstract: 本申请的实施例提供了一种人流拥堵识别处理方法、装置、计算机可读介质及设备。该方法包括:获取针对目标区域的监控视频流;依次对监控视频流中各视频帧进行行人检测,确定每一视频帧中与其所包含的行人对应的行人框及其属性信息;在每一次行人检测后,根据当前视频帧中各行人框的属性信息与基于在先视频帧所确定的各行人轨迹进行匹配,并根据匹配结果,对各行人轨迹进行轨迹更新;根据轨迹更新后的各行人轨迹,确定当前视频帧中在目标区域内的滞留人数;根据滞留人数,确定当前视频帧中目标区域是否存在人流拥堵,并执行对应的人流管控策略。本申请实施例的技术方案可以提高人流拥堵识别的准确率,并在人流拥堵时进行快速且有效的响应。

    双目镜头的同步方法及接收端获取同步图像的方法

    公开(公告)号:CN117880623A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410269530.X

    申请日:2024-03-11

    Abstract: 本发明公开了一种双目镜头的同步方法及接收端获取同步图像的方法,双目镜头具有同一型号的两个传感器、两个ISP及一AHD解码器,且设置在双目模组板上,两个传感器的上电时序一致,两个ISP对传送的固定帧率Raw格式的图像进行图像优化,再转化为YUV格式的图像并进行AHD编码,输出固定帧率的AHD信号至AHD解码器,AHD解码器接收ISP‑A输入的AHD信号及ISP‑B输入的AHD信号并进行解码,输出单路MIPI信号。本发明双目镜头既能保证双目图像精准同步,又易于被接收端使用。

    一种基于双目红外的实时3D人脸活体判断方法

    公开(公告)号:CN111753781B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202010614184.6

    申请日:2020-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于双目红外的实时3D人脸活体判断方法,利用双目红外摄像头进行3D人脸活体检测,先通过定位人脸位置中面部关键特征点(landmark)的位置关系定位出人脸的多个感兴趣区域,再对定位出的相同部位的感兴趣区域进行视差匹配,大大减少了视差匹配在处理器上的处理时间,最后再根据匹配好视差的感兴趣区域的深度信息计算出感兴趣区域之间的实际距离,通过实际距离和3D人脸判断逻辑进行3D人脸活体检测,相对于传统的3D人脸活体检测,其具有成本低、使用便利、识别过程时间短以及准确度好的优点。

    毫米波人体成像安检系统
    76.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117631067A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311655231.1

    申请日:2023-12-04

    Abstract: 本发明公开了毫米波人体成像安检系统,涉及毫米波安检领域,包括安检门框,所述安检门框的下端外表面设有调节机构,所述安检门框的一侧外表面设有控制器,所述安检门框的另一侧外表面设有验证机构,所述安检门框的两侧内表面均设有毫米波探头,所述安检门框的一侧内表面设有动作指示屏,所述安检门框的后端外表面设有阻挡机构,所述调节机构包括移动底箱、万向轮、旋转站台与驱动电机。本发明所述的毫米波人体成像安检系统,该毫米波人体成像安检系统在使用时安检效率较高,在安检时不易发生盲区,并且便于对通行人员的信息进行记录核对,在发生意外情况时可对通行人员起到阻拦的效果,可避免发生闯关逃离的情况,安检效果较好。

    闸机通道防欺骗的处理方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN116704602A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310643647.5

    申请日:2023-06-01

    Abstract: 本申请的实施例提供了一种闸机通道防欺骗的处理方法、装置、介质及设备。该方法包括:获取针对目标区域进行拍摄得到的图像序列,并确定图像序列中各待识别图像中包含的行人的头部特征信息及对应的头部检测框;根据各行人的头部特征信息以及头部检测框进行预测,确定行人的人体检测框,并提取对应的人体外观特征;根据待识别图像的时间戳信息以及待识别图像中包含的各行人的头部检测框、人体检测框以及人体外观特征进行目标跟踪,生成与各行人对应的运动轨迹,在闸机完成一次开关状态后,若进行刷脸请求过闸的行人未完成过闸,且存在其他行人完成过闸,则触发冒名过闸报警。本申请实施例的技术方案保证冒名过闸行为识别的准确性,并提高识别效率。

    基于双目摄像头的图像处理方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115914604A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211582516.2

    申请日:2022-12-09

    Abstract: 本申请公开了一种基于双目摄像头的图像处理方法、装置、设备及介质,其中,该方法包括:将硬件切换开关芯片的信号接收通道切换至第一信号通道,并获取第一图像信号;将硬件切换开关芯片的信号接收通道切换至第二信号通道,并获取第二图像信号;将第一图像信号和第二图像信号依次通过信号输出通道输出至图像信号处理器的单通道上,用以图像信号处理器接收并处理第一图像信号和第二图像信号;重复执行将硬件切换开关芯片的信号接收通道切换至第一信号通道的步骤,直至图像信号处理器接收并处理所有的第一图像信号和第二图像信号。该方法使双目摄像头只需要采用单通道输入的图像信号处理器即可向后端输出双目图像,从而降低了生产成本。

    一种车载DVR主电源电路控制方法、装置及可读介质

    公开(公告)号:CN114915011A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210468178.3

    申请日:2022-04-29

    Abstract: 本发明公开了一种车载DVR主电源电路控制方法、装置及可读介质,当车载DVR正常开机并运行,获取检测到的ACC、车载电池电源、超级电容模块和/或电池模块的状态;当车载电池电源处于欠压或断电状态并且欠压或断电时间超过时间阈值,进入延时关机状态,启动延时关机计时,此时可选择电池模块或超级电容模块给SOC模块和外设模块供电,当电池模块或超级电容模块的电压低于相应的阈值电压,车载DVR执行强制关机,响应于电池模块或超级电容模块的电压不低于相应的阈值电压,由电池模块或超级电容模块提供供电并在到达延时关机时间后切断升降压模块使能,车载DVR执行关机保护后关机。本发明可避免脉冲干扰对车载电池电源的影响导致供电出现问题。

    一种基于手部关键点和transformer的动态手势识别方法和系统

    公开(公告)号:CN114898457A

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202210374769.4

    申请日:2022-04-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于手部关键点和transformer的动态手势识别方法,先获取T时间段内的手部图像序列,并获取各手部图像中的手部关键点;将T时间段内手部图像序列各手部图像中的手部关键点坐标拼接为三维矩阵,拼接后的关键点输入矩阵维度为3*T*K;将拼接得到的三维矩阵输入预训练好的神经网络模型,依次进行近距关节局部运动特征提取、特征转置、远距关节全局运动特征提取、transformer注意力分配、softmax函数激活;经神经网络模型预测后,输出T时间段上的动态手势的识别结果;本发明提供的方法,使用transformer模块,使网络在预测手势时能够聚焦特征性更强的关键点运动信息,使模型的预测结果更加准确,且拥有较少的网络参数和更快的运行速度,从而达到实时动态手势识别的效果。

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