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公开(公告)号：CN117849783A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311861800.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种全息路口场景下雷达与视觉信息融合的方法，包括以下步骤：S1、对需要的路口进行航拍，以获得航拍俯视图；S2、视觉标定；S3、雷达标定；S4、将来自雷达的目标与来自机器视觉的目标映射到俯视坐标系下；S5、在俯视坐标系下设置雷视融合区；S6、点集融合。本申请采用俯视坐标系作统一坐标系统，避免获取相机内部参数；分别标定空间与时间，将雷达信息与视觉信息投影到俯视坐标系下；空间标定中，雷达信息投影采用仿射变换，视觉信息投影采用薄板变换；划分雷视融合区，减轻时间空间标定过程中不准确性对最终效果的影响，时间对齐可以有冗余，避免获取同一时刻的图像和雷达数据。
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公开(公告)号：CN113743254B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110947036.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例中提供了一种视线估计方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取人脸图像；获取人脸图像中的眼部轮廓，并基于所述眼部轮廓从所述人脸图像中，裁剪出眼部图像；将所述眼部图像输入视线估计模型，得到视线向量，其中，所述视线估计模型为根据样本眼部图像，以及与所述样本眼部图像对应的轮廓标注信息和标注向量训练神经网络模型得到，所述轮廓标注信息包括眼部轮廓和瞳孔轮廓。通过训练神经网络模型得到视线估计模型，基于该视线估计模型对眼部图像进行视线估计，无需额外的硬件设施，成本较低，使用方便快捷，易于广泛使用。
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公开(公告)号：CN112311605B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202011226841.6
申请日：2020-11-06
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
IPC: H04L41/044 , H04L41/0823 , H04L67/1095 , H04L67/12 , H04L67/60 , G06F9/50 , G06N20/00
Abstract: 提供机器学习服务的云平台和方法，包括：IaaS层、PaaS层和SaaS层，所述IaaS层部署有系统支持模块，所述PaaS层部署有Kubernetes和Docker，所述SaaS层包括公共库服务模块、RESTful微服务模块、应用服务模块和管理维护模块，其中，公共库服务模块，用于记录日志、配置参数、以及数学计算；RESTful微服务模块，用于处理接收到的WEB分类任务的请求、调度和生命周期管理；应用服务模块，用于显示任务运行状态和机器学习的结果；管理维护模块，用于利用Harbor对镜像资源进行管理。采用本申请中的方案，可简单的迁移环境，跟踪实验以及机器学习部署非常容易，实验结果可以重现。(56)对比文件US 2020097338 A1,2020.03.26US 2020133820 A1,2020.04.30US 2020250012 A1,2020.08.06US 2020272859 A1,2020.08.27CN 109885389 A,2019.06.14CN 107704252 A,2018.02.16CN 107659609 A,2018.02.02徐星;李银桥;刘学锋;毛建华.企业开发、测试环境快速部署方案的设计与实现.工业控制计算机.2018,(第03期),全文.罗晟皓.基于Docker和Kubernetes的深度学习容器云平台的设计与实现《.中国优秀硕士学位论文全文数据库》.2020,
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公开(公告)号：CN113743219B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110888181.6
申请日：2021-08-03
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例中提供了一种运动目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待输入图像，所述待输入图像包括连续的多帧图像，所述多帧图像中的最后一帧图像为当前帧图像；将所述待输入图像输入目标检测模型中，得到与所述当前帧图像对应的热力图；结合在所述当前帧图像之前的连续帧图像中目标物体的检测框，从所述热力图中确定当前帧图像中目标物体的目标检测框；确定所述目标检测框中物体为所述目标物体。在当前帧图像被遮挡时，可以结合连续的多帧图像对目标物体的位置进行预测，避免漏检。
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公开(公告)号：CN116259014A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211728111.5
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本申请实施例提供了适用于交通场景的多视图几何的全息路口融合方法及系统，所述融合方法包括：步骤S10，通过多个相机分别获取路面不同方向的图像；步骤S20，在各帧图像中进行车辆关键点检测和车道线检测，输出各帧图像中车辆和车道线在相机坐标系中的位置；步骤S30，将各帧图像中车辆和车道线在相机坐标系中的位置分别映射至高精地图的俯视坐标系中；步骤S40，基于不同相机不同帧的车辆在高精地图下的坐标，计算坐标序列的相似度，确定帧偏移；步骤S50，基于各相机下的车辆、车道线俯视坐标以及帧偏移，构建交通场景在多相机下的融合俯视视图；具有部署简单、维护成本较低的有益效果，适用于计算机视觉和机器学习的技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116051860A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211434100.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司 , 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V10/46 , G06V10/774
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于对比学习的车辆关键点检测方法及系统，所属包括以下步骤：S10，获取训练样本图像集；S20，建立基于heatmap+softargmax回归的关键点检测模型并进行训练，得到预训练网络模型；S30，基于预训练网络模型构建simCLR框架，通过simCLR框架对预训练网络模型进行调整，得到最终网络模型；S40，将待检测图片输入到最终网络模型中，得到车辆关键点信息；解决传统的关键点检测技术对数据量的依赖，检测准确度低的问题；适用于视觉检测的技术领域。
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公开(公告)号：CN112668549B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110054056.5
申请日：2021-01-15
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/46 , G06V10/762
Abstract: 本申请实施例提供一种行人姿态分析方法、系统及终端、存储介质，用于克服相关技术中由于需要人工标注关键点导致分析结果的精度较低的问题。所述行人姿态分析方法，包括：获取摄像头采集的设定区域内的图像信息；基于深度学习目标检测法对所述图像信息中的行人进行检测，得到行人检测框；根据得到的行人检测框，确定多个预设关键点及其坐标信息；对所述预设关键点的坐标信息进行处理，得到各关键点的姿态数据。
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公开(公告)号：CN113626670A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110788970.2
申请日：2021-07-13
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/906 , G06K9/62
Abstract: 本申请实施例中提供了一种基于时空关系的对象聚类方法、装置和电子设备，首先对获取到的原始数据进行预处理，获得时空数据，然后为时空数据分配至少两个时间窗；针对每个时间窗，根据时间窗内的时空信息获取各个对象的初始聚类结果；当对象在不同时间窗内的多个初始聚类结果不同时，对该对象的初始聚类结果进行筛选，获得对象的目标聚类结果；最后输出各个对象的目标聚类结果。本申请通过设置滑动的时间窗，能够在某一个时间窗内找到对象较为完整的时空信息，以保证数据的完整性，当同一对象在多个不同时间窗的聚类结果不同时，再对聚类结果进行筛选，以排除某些时间窗由于数据不完整导致聚类结果出现偏差，提高了聚类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113542774A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110625325.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
IPC: H04N21/218 , H04N21/234 , H04N21/242 , H04N21/43 , H04N21/44 , H04N21/478
Abstract: 本申请实施例中提供了一种视频同步方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取从不同位置处采集的同一场比赛的至少两个比赛视频；识别每个所述比赛视频中，与目标动作对应的目标片段，所述目标片段由拍摄时间连续的图像构成，所述目标动作为比赛开始的标志性动作；确定所述目标片段中与目标姿势对应的图像，将所述目标姿势对应的图像作为与每个所述比赛视频对应的同步帧；根据所述同步帧，同步所述至少两个比赛视频。从至少两个比赛视频中识别目标片段，再从所述目标片段中确定每个比赛视频中的同步帧，基于所述同步帧实现视频同步，无需依赖任何辅助的同步设备，操作简单方便，易于大规模应用。
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公开(公告)号：CN113393531A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110625387.X
申请日：2021-06-04
Applicant: 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例中提供了一种相机自动标定方法、装置、电子设备和存储介质，在进行相机标定时，首先获取待标定相机拍摄到的球场的视频数据；根据球场中具有确定尺寸的场地标记线或球场的固定设施确定关键点，其中，关键点为球场中具有确定尺寸的边长的交点；然后根据视频数据获取关键点在相机坐标系中的坐标信息，通过相机标定算法对所述关键点在相机坐标系中的坐标信息进行运算，获得所述待标定相机的内参矩阵和外参矩阵。通过将球场中固定存在的具有特定尺寸的边长的交点作为相机标定的关键点进行相机自动标定，无需使用任何辅助的标定装置，操作简单方便，且易于大规模应用。
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