一种针对人员违规自动追踪、识别的方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN119863822A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202411972635.8

    申请日:2024-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种针对人员违规自动追踪、识别的方法:获取摄像头的视频流数据,并按照预设帧率抽取视频帧。利用人体识别模型对每一视频帧中的人体目标进行识别,获取人体目标相对应的ID和目标框。按间隔帧数选取视频帧,并对视频帧中的人体目标进行裁剪作违规分类,判断是否存在违规。将不同帧的中心点坐标进行比对,过滤静态目标。若存在违规,计算出预设时间段内人体目标的移动距离,进而计算出预测目标框,将预测目标框送入摄像头聚焦接口以拉近焦距。拉近焦距后,再次执行人体目标违规行为识别,以实现对人体目标的违规进行自动追踪、识别。如此,本发明实现了更为精确的对违规行为进行检测,大大降低误报警的概率。

    一种用于提升AI目标检测准确度和性能的优化方案

    公开(公告)号:CN117853568A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311814200.6

    申请日:2023-12-27

    Abstract: 本发明涉及AI人工智能目标检测技术领域,公开了一种用于提升AI目标检测准确度和性能的优化方案,采用多线程架构,自动检测服务器性能、检测目标个数和密集程度智能调节非极大值抑制NMS模式,包括:设置相关参数后开启若干次检测任务,通过基本的非极大值抑制NMS算法计算和比较所述检测任务的平均值与所述设置的参数,实现自动调整非极大值抑制NMS方案,结合多线程进行目标检测后标定目标位置,充分利用其各自优势,并且能适应于各种不同场景,实现目标较多或硬件性能足够时智能切换Soft NMS,目标较少或是硬件性能不足情况下智能切换Fast NMS,另可根据实际情况使用基本NMS。

    一种基于视觉识别技术的人员安全移动检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119919966A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510040531.1

    申请日:2025-01-10

    Abstract: 本发明提供一种基于视觉识别技术的人员安全移动检测方法及系统,包括如下步骤:S1:对视频画面进行图像采集,识别获取视频画面中的行走路线区域;S2:通过基于YOLOv5预训练的人体检测模型识别获取视频画面中的目标人体区域,并通过基于YOLOv5预训练的车辆检测模型识别获取视频画面中的目标车辆区域;S3:判断目标人体区域是否位于目标车辆区域或行走路线区域内部,当存在目标人体区域同时位于目标车辆区域及行走路线区域外部时,判定目标人体处于安全行走路线外部,触发警报。通过本发明,可实现安全行走路线中的人员移动路径检测,且可有效规避车辆驾驶人员对于检测结果的干扰。

    一种适用于边缘AI设备的检测方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117853878A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311816678.2

    申请日:2023-12-27

    Abstract: 本发明涉及AI人工智能技术领域,具体地,涉及一种适用于边缘AI设备的检测方法、设备及存储介质。与现有技术相比,本申请提出的技术方案具有如下的有益效果:本发明从模型结构、硬件加速和动态调整策略等多个角度出发,提供了一套综合而创新的技术方案。通过引入NVIDIA‑DALI并行处理,提升预处理速度。推理优化方面使用Triton inference server(模型推理服务器)架构,实现异步多模型推理,通过硬件并行计算,充分发挥GPU硬件平台的性能。此外,本发明提出动态调整输入分辨率和推理精度的方法,以在不同场景下平衡性能和速度。

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