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公开(公告)号：CN111724810B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201910209502.8
申请日：2019-03-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/18 , G10L17/26 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V30/19 , G06F18/214 , G10L17/04 , G10L17/18 , G10L25/03
Abstract: 本申请提供一种音频分类方法和装置，该方法包括：将原始音频数据输入预先训练的音频分类网络模型的第一特征提取网络，以得到所述原始音频数据的类频谱特征；将所述类频谱特征转换为二维音频特征输入到所述预先训练的音频分类网络模型的第二特征提取网络，以得到所述原始音频数据的网络深度特征；将所述原始音频数据的网络深度特征输入到所述预先训练的音频分类网络模型的分类网络，以得到所述原始音频数据的分类结果。该方法可以简化音频分类的操作，提高音频分类的效率。
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公开(公告)号：CN110874170A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201811012135.4
申请日：2018-08-31
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F3/0484 , G06T7/12
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像区域修正方法、图像分割方法及装置。该图像区域修正方法包括：确定目标图像中待修正的目标区域；其中，所述目标区域为所述目标图像中目标对象的各个轮廓点所包围的区域；当检测到用户在所述目标图像中给定符合预设条件的修正轨迹时，基于所述修正轨迹，对所述目标区域进行修正；其中，所述预设条件包括与所述目标区域存在交点。通过本申请所提供的该图像区域修正方法可以提高图像区域的修正效率。
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公开(公告)号：CN104424745B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201310406873.8
申请日：2013-09-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种智能报警方法和装置：获取用户设置的组合规则；当每接收到一条报警时，根据所述组合规则，确定该条报警是否能够和已有的任一待匹配队列中的报警进行组合；如果不能，则根据所述组合规则，确定该条报警是否为生成一条组合报警所需的一个报警，如果是，则新建一个待匹配队列，并将该条报警加入到该新建的待匹配队列中；如果能，则在将该条报警加入到能够进行组合的待匹配队列中之后，根据所述组合规则确定该待匹配队列中的报警是否可以生成一条组合报警，如果是，则生成一条组合报警，并提示给用户。应用本发明所述方案，能够减少误报的发生。
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公开(公告)号：CN104700532B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201310676809.1
申请日：2013-12-11
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08B13/196 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种视频报警方法和装置：在视频监控过程中，针对采集到每帧视频图像，分别确定该帧视频图像中是否存在需要进行报警的报警目标；如果是，则针对每个报警目标，分别确定预先获取并保存的各虚假目标中是否存在与该报警目标相匹配的虚假目标；如果每个报警目标均存在相匹配的虚假目标，则不进行报警，否则，进行报警。应用本发明所述方案，能够提高报警的准确性等。
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公开(公告)号：CN112990424A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911302307.6
申请日：2019-12-17
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 孙海鸣
Abstract: 本申请公开了一种神经网络模型训练的方法和装置，属于机器学习技术领域。所述方法包括：获取新增样本集；将所述新增样本集输入目标神经网络模型，得到所述目标神经网络模型中至少一个候选分割层输出的特征数据集，其中，所述候选分割层为所述目标神经网络模型中的网络层；确定每个候选分割层输出的特征数据集的聚类程度，在所述候选分割层中确定出满足预设条件的聚类程度对应的目标分割层；基于所述新增样本集对所述目标分割层之后的网络层进行训练。采用本申请，可以提高神经网络模型的训练效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109284847B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201710594689.9
申请日：2017-07-20
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 孙海鸣
Abstract: 本申请实施例提供了一种机器学习、寻物方法及装置，涉及人工智能技术领域，应用于机器人，方法包括：从目标寻物场景的状态集合中选择状态，作为第一状态；以第一状态为寻物策略的起始状态，获得寻找目的物的目标最优寻物策略；以目标最优寻物策略为学习目标进行策略学习，获得机器人在目标寻物场景中寻找目的物的寻物策略，并将所获得的寻物策略添加至寻物策略池；比较所获得寻物策略与目标最优寻物策略是否一致；若一致，判定完成以第一状态为寻物策略的起始状态的策略学习；若不一致，返回从目标寻物场景的状态集合中选择状态的步骤。应用本申请实施例提供的方案提高了寻物成功的概率。
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公开(公告)号：CN111814949A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910284992.8
申请日：2019-04-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据标注方法、装置及电子设备。其中，方法包括：基于新增训练数据和历史训练数据，对预先经过训练的训练网络进行增量式训练；将待标注数据，和经过训练后的所述训练网络的模型参数输入至测试网络，得到所述测试网路的输出结果，作为预测值，所述测试网络的网络结构与所述训练网络的网络结构相同；基于针对所述预测值的调整指令，对所述预测值进行调整，得到调整后的预测值，作为真值；将标注有所述真值的所述待标注数据作为新的新增训练数据，并返回执行所述基于新增训练数据和历史训练数据，对训练网络进行增量式训练，得到经过训练后的所述训练网络的模型参数的步骤。可以降低数据标注的人工成本。
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公开(公告)号：CN117763467A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202211124142.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214
Abstract: 本发明实施例提供了一种异常数据检测模型的更新方法、装置及电子设备，涉及机器学习技术领域。该方法包括：获取模型输出的异常数据和对应的反馈结果，利用与模型相关的特征空间的映射函数对异常数据进行处理得到各个基础数据；获取分别利用至少一种数据增强对同一组正常数据进行处理所生成的各组基准数据，利用映射函数对各组基准数据进行处理得到各组目标数据；利用基础数据与各个目标数据，计算基础数据与每种数据增强的相关系数；在基于相关系数和反馈结果，确定存在需要更改标签的辅助数据时，利用样本数据和标签更改后的各组辅助数据更新模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高异常数据检测模型的可用性。
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公开(公告)号：CN111724810A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910209502.8
申请日：2019-03-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/18 , G10L17/26 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/66 , G06K9/62 , G10L17/04 , G10L17/18 , G10L25/03
Abstract: 本申请提供一种音频分类方法和装置，该方法包括：将原始音频数据输入预先训练的音频分类网络模型的第一特征提取网络，以得到所述原始音频数据的类频谱特征；将所述类频谱特征转换为二维音频特征输入到所述预先训练的音频分类网络模型的第二特征提取网络，以得到所述原始音频数据的网络深度特征；将所述原始音频数据的网络深度特征输入到所述预先训练的音频分类网络模型的分类网络，以得到所述原始音频数据的分类结果。该方法可以简化音频分类的操作，提高音频分类的效率。
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公开(公告)号：CN104573611B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201310472478.X
申请日：2013-10-11
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分布式人脸识别集群系统，包括：功能层子系统和接口层子系统；功能层子系统，用于接收前端设备发送来的人脸实时比对图片，并生成人脸实时比对结果，通过接口层子系统返回给客户端；接收客户端通过接口层子系统发送来的人脸比对确认图片，并生成人脸比对确认结果，通过接口层子系统返回给客户端；接收客户端通过接口层子系统发送来的人脸检索图片，并生成人脸检索结果，通过接口层子系统返回给客户端。应用本发明所述方案，能够提高系统的兼容性等。
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