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公开(公告)号：CN120047368A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510100836.7
申请日：2025-01-22
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于亮度引导和色彩调节扩散模型的低光照图像增强方法，通过深度挖掘低光图像的信息来提升增强性能。具体方法包括以下三个方面，1）亮度信息提取：为了提取低光图像中的额外信息，通过线性映射，从灰度图中提取像素的平均值，作为图像亮度信息的表示。2）细节和纹理增强：为提高增强结果的细节和纹理质量，引入残差去噪扩散模型，学习正常光照图像与低光图像的映射关系，从而更有效地还原图像内容。3）色彩恢复：针对低光照图像的颜色失真问题，提出了一种自适应色度调节算法，通过可训练的参数自适应调整增强结果的色度，确保色彩恢复的准确性和自然性，显著提升了增强模型的性能。
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公开(公告)号：CN119810933A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411610050.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于嵌入式设备的生物特征数据管理方法、装置及设备，其包括：将Flash的存储空间划分为多个固定大小的存储块；在嵌入式设备的操作系统启动后，从Flash中加载所有所述生物特征数据至内存中，并建立内存和Flash的存储空间的镜像关系；通过遍历Flash的存储块，校验对应所述生物特征数据的合法性，并初始化用户链表、空闲链表和更新链表；利用所述用户链表、所述空闲链表和所述更新链表在内存中进行数据操作，并将数据操作记录至所述更新链表中，所述数据操作的类型包括增、删、改、查；遍历所述更新链表，根据所述数据操作的类型同步更新至Flash的存储块。能够高效、紧凑地存储和管理生物特征数据，同时保证系统的快速启动、高性能和低复杂度。
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公开(公告)号：CN119363989B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411907739.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 深圳职业技术大学
IPC: H04N19/124 , G06T11/00 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/045 , H04N19/176 , H04N19/91 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置及设备，其包括：获取Matiwan数据并进行包括随机裁剪的预处理，生成预设尺寸的图像块作为原始高光谱图像；将基于所述原始高光谱图像所获得的通道索引和空间网格坐标输入预构建的神经网络中并在预设损失函数的约束下进行过拟合训练，得到用以表示所述原始高光谱图像的第一模型；对所述第一模型的网络权重进行包括权重量化以及哈夫曼编码的压缩处理，得到压缩文件；对所述压缩文件进行哈夫曼逆编码的数据解压以及通过前向传播进行数据重建，得到重建光谱图像。能够实现高压缩比的同时保留高光谱图像的光谱特性，使重建的高光谱图像更具有实际的物理意义，提升压缩重建质量，为后续应用提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN118570885B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411026995.9
申请日：2024-07-30
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于补丁幅值和熵引导策略的活体检测方法与装置，利用SE模块筛选出图片中的k个显著补丁，对于每个显著补丁，其幅值会与其他同类别的图片的补丁的幅值进行随机混合并与显著补丁的相位信息结合，以生成多样化的数据。随着多样化补丁的不断生成，间接鼓励活体检测模型利用脸部的其他区域信息来判断真假人脸。此外，本发明使用熵引导的难例挖掘策略来挖掘难例，能够根据token中包含的总信息量来动态调整样本图像的重要性权重，使活体检测模型在人脸关键区域被遮挡的情况下仍能结合剩余的特征信息以做出鲁棒性的判断。本发明能够缓解活体检测模型的过拟合问题，并提升活体检测模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119342216A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411896962.X
申请日：2024-12-23
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 集美大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/176 , H04N19/13 , H04N19/33 , H04N19/88 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的高光谱图像压缩与重建方法、装置及设备，其包括：获取Houston图像数据集并进行包括随机裁剪的预处理，生成预设尺寸的图像块作为原始高光谱图像；将所述原始高光谱图像输入包括编码器以及解码器的自编码模型中并基于预设损失函数进行训练，得到训练完成的高光谱压缩模型，其中，所述编码器的网络结构包括缩略图生成分支以及潜在编码分支，所述解码器的网络结构包括缩略图解码分支以及潜在表示解码分支；将待压缩高光谱图像输入所述高光谱压缩模型中，通过所述编码器对待压缩高光谱图像进行编码，得到压缩数据，通过所述解码器对所述压缩数据进行解码，得到重建高光谱图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114140840B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202111092743.2
申请日：2021-09-17
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于双摄系统的人脸位置匹配方法、系统及计算机设备，方法包括：基于第一成像系统的分辨率尺寸，生成不同人脸大小尺度下的用于存储单应矩阵的锚框组；同时获取第一成像系统生成的第一图像和第二成像系统生成的第二图像，识别第一图像和第二图像所检测到的人脸数，如果均包括一个人脸，基于所述第一图像中的人脸位置找到最优匹配锚框，对最优匹配锚框对应位置的单应矩阵进行自适应在线学习标定及记录；如果不只包括一个，基于单应矩阵对人脸位置进行映射和匹配关联。本发明能够对任意分辨率下任意距离下的双摄成像人脸进行准确匹配关联，以此提高人脸识别终端安全性，解决双摄系统在检测到多人脸时，人脸容易匹配不准的问题。
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公开(公告)号：CN118887722A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411346926.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 厦门大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于自信息增强对比学习的深度伪造人脸检测方法，包括：获取样本图像并进行数据增强生成两个视图；将两个视图输入至特征提取网络，利用多尺度特征增强模块、自信息增强学习模块分别对图像的浅层、中层、深层特征进行学习。所述多尺度特征增强模块用于提高网络的局部与全局特征建模能力；自信息增强学习模块利用自信息度量来量化生成人脸局部区域的自信息差异，突出高信息纹理与形状特征，并通过注意力机制来降低网络对特定伪造痕迹的关注；利用级联的Projector和Predictor架构，结合相互预测机制在高维空间中捕捉伪造模式与面部结构多样性的细微变化。最终利用二分类交叉熵损失函数和相互预测一致性损失函数来优化模型并进行真伪判别。
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公开(公告)号：CN118470436B
公开(公告)日：2024-10-22
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：CN118790167A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410742975.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: B60R16/02 , B60R16/033 , B60R16/03
Abstract: 本发明提供了一种车载DVR开关机的控制电路及控制方法，控制电路包括MCU、SOC、RTC电路、GPS定位模块、无线通讯模块、Power ON/OFF电路、第一降压模块、CAR_ACC模块、LDO转换电路、第二降压模块、第三降压模块、第四降压模块和第五降压模块，从车载蓄电池输入信号PWR_IN到第一降压模块，第一降压模块由所述Power ON/OFF电路进行控制。采用Power ON/OFF电路对一级电源进行控制，一级电源通过降压模块和LDO转换电路给MCU和SOC系统供电，当CAR‑ACC信号断开熄火后，MCU进入了休眠工作模式，通过RTC电路设定的定时关机时间对Power ON/OFF电路进行控制；从而实现正常上电过程、自锁上电过程、重启过程以及关机过程的控制。
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公开(公告)号：CN118781034A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411260396.3
申请日：2024-09-10
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于零次学习的轻量级低光图像增强装置及方法，包括基于零次学习方法的轻量级曲线参数估计模块、傅里叶频域变换模块、适应度函数模块及合并模块。基于零次学习方法的轻量级曲线参数估计模块用来预测输入图像的亮度增强曲线函数，对于图片中的每一个像素，不断根据曲线函数进行迭代增强；傅里叶频域变换模块给出输入原图的傅里叶变换频谱图，根据频谱图求出每个像素的幅值；适应度函数模块根据图像的像素值分布，分为暗区、亮区、边缘区以及中心区，不同区域的适应度函数返回值不同，这样可以分区域动态调整增强方式，合并模块会基于三个函数的结果对每一个像素进行合并计算，并以最终合并的结果作为最终的增强调整结果。
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