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公开(公告)号：CN115147921B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210643944.5
申请日：2022-06-08
Applicant: 南京信息技术研究院
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V20/40 , G06V20/64 , G06T7/70 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于多域信息融合的重点区域目标异常行为检测与定位方法，对重点区域中行人图像在视频帧中进行像素级定位，输出的特征图上进行语义解析，通过级联聚类生成人体部位的伪标签，同时提取全局特征以完成对目标的行为理解；接着将目标位置信息、网络信息与场景信息融合，将融合信息分解为频域特征与时域特征，以及将频域特征与时域特征融合得到多维信息融合特征；接着利用多层感知器异常得分网络对每组多维融合信息打分并生成置信度，通过偏差损失函数对异常得分网络进行优化，检测出具有异常行为的目标及进行定位。本发明结合多域信息判断监视区域内的可疑人员，并结合异常得分网络对异常行为进行判别与确认。
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公开(公告)号：CN115482375A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211024862.9
申请日：2022-08-25
Applicant: 南京信息技术研究院
Abstract: 本发明公开一种基于时空通联数据驱动的跨镜目标跟踪方法，先分别获取跟踪目标模板图片和搜索区域的编码序列，然后三阶段混合注意力机制融合目标图片与视频帧获得对应特征序列，概率估计得到单摄像头视频的目标跟踪结果；接着通过注意力模块残差网络获得消失目标以及视频帧的强化特征，并计算二者相似度，最后通过相似度判断目标跟踪结果。本发明用于实时监控视频数据，结合追踪目标的通讯信息调用单个摄像头视频，并结合特定区域周围其他摄像头视频对异常目标进行持续追踪直至目标离开该区域，实现了跨镜的目标跟踪，从而达到及时预警，保护重点区域人员人身安全与信息安全的目的。
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公开(公告)号：CN114973123A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210469746.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 南京信息技术研究院
IPC: G06V20/52
Abstract: 本发明公开一种基于二阶目标检测和语义识别的货车归属识别方法，通过位置布置高清视频采集设备收集货车图片，手工标注车身贴标位置及具有标识性的问题，分别用于训练第二阶段目标检测模型和语义识别模型。在一阶目标检测阶段完成货车位置的确定，二阶目标检测阶段实现车身贴标的位置确定和类型识别，结合文字识别结果完成车身贴标类型的最终确定，依据贴标类型判定车辆归属，给出是否本单位车辆的判别结果。整体流程由采集端、网络模块及推理端协作完成，可实现无人监测，有效降低了对人工的依赖度。
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公开(公告)号：CN114842378A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210448894.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 南京信息技术研究院
Abstract: 本发明公开一种基于孪生网络的多摄像头单目标追踪方法，建立多摄像头单目标追踪视频库；初始化基于孪生网络的单目标追踪网络，设置该网络的训练过程；计算训练视频帧的追踪结果与真实标签之间的误差值，调整网络的权值参数，直至误差值满足精度要求；通过训练好的网络模型对任意一个摄像头视频中的框定目标进行追踪；在其他摄像头视频中检测并匹配步骤4中的追踪目标，对匹配到的目标进行追踪。本发明能够快速追踪单目标，网络结构简单而有效，网络训练难度较小。
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公开(公告)号：CN119028049A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410980020.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 南京信息技术研究院
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明公开一种智能门锁授权密码的复合验证方法及复合智能门锁，通过由来访者通过客户端应用向门锁所有者提交开锁请求，门锁所有者生成访问码并绑定来访者手机号，实现对来访者身份的初步验证。来访者输入访问码后，门锁通过随机密钥生成的密码哈希函数加密得到验证码，来访者输入验证码完成开门操作。为提高安全性，错误输入验证码达3次则锁定废除访问码。本发明还引入蓝牙和人脸识别两种本地授权模式，用户可在手机蓝牙连接或人脸识别的情况下，通过6位访问码V完成开门，避免因网络故障导致的开门失败。本发明有效平衡了便捷性与安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114973123B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210469746.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 南京信息技术研究院
IPC: G06V20/52
Abstract: 本发明公开一种基于二阶目标检测和语义识别的货车归属识别方法，通过位置布置高清视频采集设备收集货车图片，手工标注车身贴标位置及具有标识性的问题，分别用于训练第二阶段目标检测模型和语义识别模型。在一阶目标检测阶段完成货车位置的确定，二阶目标检测阶段实现车身贴标的位置确定和类型识别，结合文字识别结果完成车身贴标类型的最终确定，依据贴标类型判定车辆归属，给出是否本单位车辆的判别结果。整体流程由采集端、网络模块及推理端协作完成，可实现无人监测，有效降低了对人工的依赖度。
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公开(公告)号：CN115630190A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211087773.9
申请日：2022-09-07
Applicant: 南京信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于最大切片Wasserstein度量的监控网络行人目标关联方法，在记录周期内，监控网络系统基于YOLOv5行人检测和Deepsort并采用n阶打点机制生成行人目标的检测跟踪记录；在关联周期内，监控网络系统基于n阶连续高维特征序列之间的最大切片Wasserstein距离对所有摄像头形成的行人目标的检测跟踪记录进行单摄像头内部和跨摄像头的行人目标归并关联；完成归并关联后基于Openpose人体姿态检测和基于Brenner梯度的图像清晰度评价，从视频流中构建行人目标缩略图，生成包含行人目标ID、n阶连续高维特征序列、行人目标所在摄像头ID和视频流时刻和典型缩略图的记录，并存入数据库中用于查询。本发明能够在大范围监控网络中实现目标关联和基于目标关联的重点目标检索的有效方案。
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公开(公告)号：CN115063717A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210644386.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 南京信息技术研究院
Abstract: 本发明公开一种基于重点区域实景建模的视频目标检测与跟踪方法，将重点区域卫星定位信息转化成三维全景地图；对三维全景地图提取高层特征，根据重点区域天气信息对对应视频流进行处理得到清晰的重点区域实景建模视频帧，将一系列帧输入骨干网络提取高级特征再通过空洞残差网络，将目标检测任务化大为小，使用跨模态注意力模块进行多模态信息融合，通过叠加连续帧的特征图得到特征融合图，进而获得连续的目标时空特征，同时结合之前画面帧获得的跟踪边界框，最后匹配目标框和跟踪框实现检测与跟踪任务。本发明对重点区域进行实时实景建模，有效解决重点区域的复杂人流车流造成的目标遮挡与错误跟踪问题，使得算法具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115147921A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210643944.5
申请日：2022-06-08
Applicant: 南京信息技术研究院
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06K9/62 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V20/40 , G06V20/64 , G06T7/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多域信息融合的重点区域目标异常行为检测与定位方法，对重点区域中行人图像在视频帧中进行像素级定位，输出的特征图上进行语义解析，通过级联聚类生成人体部位的伪标签，同时提取全局特征以完成对目标的行为理解；接着将目标位置信息、网络信息与场景信息融合，将融合信息分解为频域特征与时域特征，以及将频域特征与时域特征融合得到多维信息融合特征；接着利用多层感知器异常得分网络对每组多维融合信息打分并生成置信度，通过偏差损失函数对异常得分网络进行优化，检测出具有异常行为的目标及进行定位。本发明结合多域信息判断监视区域内的可疑人员，并结合异常得分网络对异常行为进行判别与确认。
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公开(公告)号：CN118741233A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410851786.1
申请日：2024-06-28
Applicant: 南京信息技术研究院
IPC: H04N21/442 , H04N21/466 , H04N21/44 , H04N21/6402
Abstract: 本发明公开一种基于多示例学习的隐蔽摄像头发现方法及系统，对环境内的所有WiFi信号进行嗅探抓取视频流量，提取视频流量特征向量，使用视频流识别模型M1，识别出环境内包含视频流的WiFi报文，获取对应的源MAC地址集合，将MAC地址标记为可能的隐蔽摄像头设备，每个MAC地址对应的实时报文作为输入，提取报文特征向量组合成多示例的特征向量序列，通过摄像头流量发现模型识别出该MAC地址的上行流量有无突发视频流量通过人为移动的方式触发突发视频流量，由摄像头流量发现模型确定当前区域有无隐蔽摄像头正在拍摄，并输出隐蔽摄像头的MAC地址集合。本发明将多示例学习模型用于隐蔽摄像头发现，通过引入人体移动导致突发视频流量包含多示例特征，提高隐蔽摄像头发现的准确性。
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