-
公开(公告)号：CN112131976B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010937955.5
申请日：2020-09-09
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06K9/62 , G01J5/00
Abstract: 本发明涉及一种自适应人像温度匹配和口罩识别方法及装置，通过独立的高清摄像头和热像仪能自动捕获并匹配远距离的人脸和温度，能够自适应匹配热像仪和摄像头的人脸位置，并且能够在口罩佩戴情况下准确识别人脸，从而将检测人员信息与体温、口罩佩戴进行自动关联，对异常情况实现实时自动预警，在实战中取得了良好的防控效果。
-
公开(公告)号：CN108805789B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810532620.8
申请日：2018-05-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于对抗神经网络去除水印的方法、装置、设备及可读介质，该方法包括：训练步骤，基于样本图像对对抗神经网络进行训练，获得对抗神经网络模型；去除步骤，将带有水印的图像输入对抗神经网络模型中去除水印，得到无水印的图像。本发明设计了具有残差块的对抗神经网络，对抗神经网络包括生成器网络和鉴别器网络，通过该对抗性神经网络中的生成器网络能够快速、高效、批量地去除图像中特定的水印，并通过鉴别器网络判断除去水印的效果是否达到要求，如果达到要求，则将图像输出。
-
公开(公告)号：CN107292886B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201710683970.X
申请日：2017-08-11
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及基于网格划分及神经网络的目标物入侵检测方法及装置，该方法可包括以下步骤：S1、采集目标物图片样本并对其进行预处理，记录目标物在图片样本中的外接矩形框坐标；S2、将图片样本划分为等分化成W*H个网格，再将其分类为正样本网格、部分样本网格和负样本网格；S3、对网格提取特征热图谱并预测外接矩形框坐标；S4、选择最佳网格比例作为样本训练模型并将其作为最终运用模型；S5、网格融合以得到目标物位置。本发明可以有效检测出起重机的位置，框出在其图片中的坐标点，准确率高。因此在监控起重机等的危险车辆方面具有极大的应用价值。
-
公开(公告)号：CN111160220B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201911368237.4
申请日：2019-12-26
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的包裹检测方法、装置及存储介质，该方法包括：获取视频源中的一帧图像；使用训练后的深度神经网络模型检测所述图像中是否存在包裹，如果是，则计算包裹的尺寸；如果所述包裹的尺寸超过第一阈值，则将该包裹标记为大件包裹，否则进行行人检测；如果所述距离大于第二阈值，则将所述包裹标记为无主包裹；如果存在大件包裹或无主包裹则发出警报。即本发明使用与传统背景建模完全不同的技术，不需要区分前景和背景，因此可用于机器人移动场景下的包裹检测，使得机场的包裹检测不留死角，且不需要安装大量的摄像头，节约了成本。
-
公开(公告)号：CN114445877A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111609184.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种智能换脸方法，获取第一图像和第二图像，将所述第一图像以及第二图像输入至预先训练好的智能换脸模型中进行换脸，通过对所述第一图像以及所述第二图像进行特征提取，并通过归一层将提取得到的特征通过所述归一层进行特征整合，得到换脸图像，通过双阶段网络结构对于图像特征的降维鲁棒处理，实现了利用小样本数据集对于智能换脸模型的快速训练，而且在智能换脸模型完成训练后，在对于其他图像进行智能换脸时，无需采用大量图像数据对智能换脸模型进行训练即可完成对其他类型图像的特征提取以及融合，极大地增强了模型的泛化能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114444565A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111533371.2
申请日：2021-12-15
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/84
Abstract: 本发明涉及一种图像篡改检测方法、终端设备及存储介质，在图像篡改检测模型中，网络主干部分采用Faster‑RCNN网络，将RPN层的输出与输入图像共同输入新的ROI pooling层，ROI pooling层输出的图像经过重采样处理得到重采样频谱图，将重采样频谱图输入LSTM网络后得到重采样特征图，将重采样特征图经过上采样层和卷积层后的输出与Faster‑RCNN网络的输出共同输入双线性池化层进行融合。本发明解决了目前深度学习网络在伪造篡改领域特征提取不充足的问题。
-
公开(公告)号：CN112131976A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010937955.5
申请日：2020-09-09
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种自适应人像温度匹配和口罩识别方法及装置，通过独立的高清摄像头和热像仪能自动捕获并匹配远距离的人脸和温度，能够自适应匹配热像仪和摄像头的人脸位置，并且能够在口罩佩戴情况下准确识别人脸，从而将检测人员信息与体温、口罩佩戴进行自动关联，对异常情况实现实时自动预警，在实战中取得了良好的防控效果。
-
公开(公告)号：CN111131202A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911272896.8
申请日：2019-12-12
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多重信息认证的身份认证方法及系统，方法包括：采集用户的生物信息，并与用户的身份标识进行关联；获取用户输入的身份标识；若预设的默认身份认证方式认证通过，则获取对应的应用列表；当检测到用户点击应用列表中的一应用，则获取对应的身份认证方式；若均认证通过，则返回访问令牌；认证客户端发送包含访问令牌的访问请求至所述一应用；服务端接收所述一应用发送的包含访问令牌的验证请求；若对所述访问令牌验证通过，则返回所述身份标识及其身份认证结果；若返回的身份认证结果满足所述一应用对应的认证要求，则授权所述身份标识的访问。本发明可降低信息泄露风险，保证数据安全性。
-
公开(公告)号：CN108805789A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810532620.8
申请日：2018-05-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
CPC classification number: G06T1/0021 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于对抗神经网络去除水印的方法、装置、设备及可读介质，该方法包括：训练步骤，基于样本图像对对抗神经网络进行训练，获得对抗神经网络模型；去除步骤，将带有水印的图像输入对抗神经网络模型中去除水印，得到无水印的图像。本发明设计了具有残差块的对抗神经网络，对抗神经网络包括生成器网络和鉴别器网络，通过该对抗性神经网络中的生成器网络能够快速、高效、批量地去除图像中特定的水印，并通过鉴别器网络判断除去水印的效果是否达到要求，如果达到要求，则将图像输出。
-
公开(公告)号：CN107579821A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710851440.1
申请日：2017-09-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种密码字典生成方法及计算机可读存储介质，方法包括：收集密码集；生成测试集；通过递归神经网络模型对当前的密码集进行训练，得到字典模型；根据字典模型生成字典；根据测试集，得到当前的密码集的命中率；随机修改当前的密码集，得到新的密码集；通过递归神经网络模型对新的密码集进行训练，得到新的字典模型；根据新的字典模型生成新的字典；根据测试集，得到新的密码集的命中率；若新的密码集的命中率大于当前的密码集的命中率，则令更新次数加一，并将新的密码集作为当前的密码集；当更新次数达到预设的第一次数时，根据当前的密码集对应的字典模型，生成密码字典。本发明最终生成的密码字典可提高密码恢复的成功率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
51
records
(took 0.028 seconds)
