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公开(公告)号:CN116347020A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202111645121.8
申请日:2021-12-30
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 提供一种摄像机图像发送方法,包括:从摄像机拍摄的视频流中提取多张全图,所述多张全图记录多个目标;从所述多张全图中抠取多张局部图,其中,至少有一张全图中抠取出的局部图的数量为多个;发送抠取的局部图给存储设备,以及发送被发送的局部图所对应的全图给所述存储设备,存在有多张局部图全图对应同一张全图。
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公开(公告)号:CN115512434A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202110777186.1
申请日:2021-07-09
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 一种特征提取方法及装置、模型训练方法及装置,属于计算机技术领域。该方法包括:获取目标图像,目标图像中包括目标对象;将目标图像输入第一特征模型,得到第一特征模型输出的目标对象的对象特征。对于任意的第一对象、第二对象和第三对象,第一特征模型提取的第一对象的对象特征与第二特征模型提取的第二对象的对象特征的相似度大于第一特征模型提取的第一对象的对象特征与第二特征模型提取的第三对象的对象特征的相似度,第一对象的类别与第二对象的类别相同,第一对象的类别与第三对象的类别不同。本申请中,第二特征模型提取的对象特征与第一特征模型提取的对象特征的兼容性较好。
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公开(公告)号:CN114998572A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202110227017.0
申请日:2021-03-01
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 一种能见度检测方法。该方法应用于能见度检测系统,该系统包括图像采集设备,图像采集设备的拍摄区域内设置有至少一个标志物。采用目标检测算法检测图像采集设备采集到的图像中是否存在标志物成像,进一步可以根据图像中的标志物成像对应的可见标志物到图像采集设备的距离,确定图像采集设备所在位置的能见度。基于计算机视觉技术实现了能见度检测,运行成本较低且适用于各种环境,应用局限性较低。
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公开(公告)号:CN114969400A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202110216140.2
申请日:2021-02-26
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/51 , G06F16/583
Abstract: 一种车辆信息检索方法以及设备,用于根据车辆的图像信息准确地检索出车辆的信息。本申请实施例方法包括:从目标车辆的第一图像中提取目标车辆的姿态和车辆标识信息,根据目标车辆的姿态在车辆信息库中确定该姿态所对应的第一子库,该车辆信息库中包括多个子库,每个子库所存储的图像对应不同的姿态区间,该目标车辆的姿态位于第一子库的姿态区间,根据目标车辆的车辆标识信息在第一子库中确定目标车辆的第一车辆图像,根据该第一车辆图像输出检索结果。
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公开(公告)号:CN116486616A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202210043740.8
申请日:2022-01-14
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种交通监控方法、装置和系统,用于提升交通监控判断结果的准确性。本申请实施例方法包括:获取车辆的监控图像,根据监控图像确定车辆的局部特征信息,局部特征信息包括可见侧的特征点的信息,根据局部特征信息确定车辆的整车特征信息,整车特征信息包括不可见侧的特征点的信息,根据整车特征信息确定车辆的交通监控结果。
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公开(公告)号:CN115620122A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202110804394.6
申请日:2021-07-15
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种神经网络模型的训练方法以及图像重识别方法,涉及人工智能AI技术领域,该方案中,神经网络模型在训练过程中使用编码网络和自注意力机制网络获取图像局部特征间的相关程度进行训练,使得训练好的模型就能得到更全面的特征表征。这样,该训练好的神经网络模型用于图像重识别的过程中对于被遮挡和非对齐的图像可以更准确的识别,极大的提高了重识别的准确率。
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公开(公告)号:CN114913569A
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202110185622.6
申请日:2021-02-10
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 公开了一种图像识别技术,包括:获取目标对象出现的时空信息,然后提取与该时空信息匹配的多张备选图像,根据多张备选图像的聚类结果识别出目标对象的图像。该方法能够适用于年龄跨度大、遮挡、外貌有变化等严苛条件下的图像识别,提高图像识别的准确率,同时,还可用于更新和补充图像数据库。
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