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公开(公告)号：CN112528960A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011588312.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于视频行为分析技术领域，涉及一种基于人体姿态估计和图像分类的吸烟行为检测方法，首先读取检测区域监控视频，对视频帧进行预处理和归一化，然后采用YoloV3目标检测方法进行人体框检测，得到人体框位置坐标，在视频帧上面进行剪裁，得到需要进行人体姿态估计的子图，再以所述子图作为输入，使用改进后的人体姿态估计的方法AlphaPose进行人体关键点检测提取，通过定位嘴部和左、右手腕关键点，截取相应的局部图像块，制作分类网络数据集，设计图像分类网络模型，进行网络训练，得到吸烟分类模型，再采用训练好的模型对实时图像进行分类判断，得到视频的吸烟行为检测结果。本发明较好的弥补了两种方法的不足，同时改进算法，提升了检测效率。
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公开(公告)号：CN116994240B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311258898.8
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请提出了一种基于注意力机制的三维目标检测系统，包括用于执行感兴趣区域选择及骨干网络特征提取操作的跨模型特征提取模块，用于将低分辨率特征图与局部高分辨率特征图进行融合得到融合后特征的跨模型特征融合模块，对未增加融合网络的单模型检测网络进行训练的训练模块，用于向低分辨率检测网络模型输入点云数据得到检测结果或输入高分辨率感知区域进行高分辨率特征提取和特征融合的推理模块。通过在原有检测模型的基础上融合一个增强感知区域的模型，在增强感知区域的选取中参考路径规划、高精度地图等多模态数据进行增强感知区域的划分。实现保证原有检测精度的同时，提升对增强感知区域的检测效果。
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公开(公告)号：CN111768342B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010915168.0
申请日：2020-09-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和多级反馈监督的人脸超分辨方法，采用两个阶段学习极低分辨率的人脸图像到高分辨率图像的映射，并且学习一个额外的反馈回归映射，估计下采样核并重建低分辨率图像，形成一个闭环来提供额外的监督。首先利用残差网络和通道注意力机制对原始图像进行特征提取，利用亚像素卷积进行上采样，得到质量较好的图像并进行反馈监督，然后输入到精细超分辨网络中得到目标高分辨图像，并对其提取人脸五官解析图，将解析图和主网络图像特征融合后送到一个精细的超分辨解码器来恢复高分辨图像，并进行反馈监督。本发明针对原始图片无法提取较好的人脸几何形状，采用两级超分辨网络和反馈回归映射进一步增强人脸特征。
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公开(公告)号：CN111768342A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010915168.0
申请日：2020-09-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和多级反馈监督的人脸超分辨方法，采用两个阶段学习极低分辨率的人脸图像到高分辨率图像的映射，并且学习一个额外的反馈回归映射，估计下采样核并重建低分辨率图像，形成一个闭环来提供额外的监督。首先利用残差网络和通道注意力机制对原始图像进行特征提取，利用亚像素卷积进行上采样，得到质量较好的图像并进行反馈监督，然后输入到精细超分辨网络中得到目标高分辨图像，并对其提取人脸五官解析图，将解析图和主网络图像特征融合后送到一个精细的超分辨解码器来恢复高分辨图像，并进行反馈监督。本发明针对原始图片无法提取较好的人脸几何形状，采用两级超分辨网络和反馈回归映射进一步增强人脸特征。
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公开(公告)号：CN112528960B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202011588312.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V40/20 , G06V10/46 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于视频行为分析技术领域，涉及一种基于人体姿态估计和图像分类的吸烟行为检测方法，首先读取检测区域监控视频，对视频帧进行预处理和归一化，然后采用YoloV3目标检测方法进行人体框检测，得到人体框位置坐标，在视频帧上面进行剪裁，得到需要进行人体姿态估计的子图，再以所述子图作为输入，使用改进后的人体姿态估计的方法AlphaPose进行人体关键点检测提取，通过定位嘴部和左、右手腕关键点，截取相应的局部图像块，制作分类网络数据集，设计图像分类网络模型，进行网络训练，得到吸烟分类模型，再采用训练好的模型对实时图像进行分类判断，得到视频的吸烟行为检测结果。本发明较好的弥补了两种方法的不足，同时改进算法，提升了检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113793380A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110995023.0
申请日：2021-08-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于单目相机的头部三维坐标的摔倒检测方法，首先估计单目视频中头部三维坐标，再根据头部三维坐标的变化检测人员是否摔倒。单目头部三维坐标估计通过相机标定获得相机内参矩阵，通过头部检测获得头部在图像中的矩形框，利用相机内参、头部矩形框和预设的头部基本几何参数构建头部三维坐标求解方程，求解在相机坐标系下的头部三维坐标。通过系统标定获得世界坐标系到相机坐标系的变换矩阵，经过坐标变换，得到在世界坐标系下的头部三维坐标。当头部坐标z分量小于一定阈值时判定人员为摔倒状态。本方法利用单个摄像头即可估计头部的三维坐标，并判断人员是否摔倒，硬件成本低，可广泛应用于智能监控等领域。
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公开(公告)号：CN113793380B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110995023.0
申请日：2021-08-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于单目相机的头部三维坐标的摔倒检测方法，首先估计单目视频中头部三维坐标，再根据头部三维坐标的变化检测人员是否摔倒。单目头部三维坐标估计通过相机标定获得相机内参矩阵，通过头部检测获得头部在图像中的矩形框，利用相机内参、头部矩形框和预设的头部基本几何参数构建头部三维坐标求解方程，求解在相机坐标系下的头部三维坐标。通过系统标定获得世界坐标系到相机坐标系的变换矩阵，经过坐标变换，得到在世界坐标系下的头部三维坐标。当头部坐标z分量小于一定阈值时判定人员为摔倒状态。本方法利用单个摄像头即可估计头部的三维坐标，并判断人员是否摔倒，硬件成本低，可广泛应用于智能监控等领域。
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公开(公告)号：CN113378809B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110937135.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单目三维人体姿态的摔倒检测方法，该方法通过目标检测模块检测出人体及沙发、床等适合躺的物品在场景图像中的矩形框，将人体图像输入三维人体姿态估计模块获得数字化人体模型的参数，包括人体在相机坐标系下的姿态、各关节相对于其父关节的姿态以及各关节在人体坐标系下的三维坐标。利用人体模型参数通过决策模块判定人员是否摔倒。本方法利用单个摄像头即可获得三维人体姿态，无须采集额外的图像对摔倒任务进行训练调优，硬件成本低，可广泛应用于智能监控等领域。
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公开(公告)号：CN113378809A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110937135.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单目三维人体姿态的摔倒检测方法，该方法通过目标检测模块检测出人体及沙发、床等适合躺的物品在场景图像中的矩形框，将人体图像输入三维人体姿态估计模块获得数字化人体模型的参数，包括人体在相机坐标系下的姿态、各关节相对于其父关节的姿态以及各关节在人体坐标系下的三维坐标。利用人体模型参数通过决策模块判定人员是否摔倒。本方法利用单个摄像头即可获得三维人体姿态，无须采集额外的图像对摔倒任务进行训练调优，硬件成本低，可广泛应用于智能监控等领域。
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公开(公告)号：CN112802129B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110392460.3
申请日：2021-04-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的焊接安全距离测量方法，属于焊接安全领域。该方法具体为利用放置标志物的图像坐标及世界坐标，计算地面和映射平面高度的单应矩阵；并将图像数据集输入改进的Faster RCNN+FPN目标检测模型，输出目标检测结果；最后通过地面单应矩阵、映射平面高度单应矩阵和目标物检测结果，并针对实际焊接场景，获得一种明火高度测量方法，实现目标物间距离测量。本发明的焊接安全距离测量方法能有效检测易燃气瓶是否倾倒及测量目标物间距离，并在目标物间距离小于阈值时发出预警，减少人工监督成本和存在的安全隐患。
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