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公开(公告)号：CN112153296B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910567180.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N5/235
Abstract: 本发明实施例提供了一种自动曝光控制方法、装置及带有FPGA的摄像机。其中，所述方法包括：对摄像机拍摄到的当前图像帧进行目标检测，确定所述当前图像帧中存在目标的区域，作为目标图像区域；统计所述目标图像区域的亮度，得到参考亮度；根据所述参考亮度，配置所述摄像机的曝光策略。可以利用目标所在区域的亮度作为参考亮度，可以使得曝光策略对于目标所在区域的优化更好，而目标所在区域往往是用户实际感兴趣的图像区域，因此使用该曝光策略可以提高用户观看图像的用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112153296A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910567180.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N5/235
Abstract: 本发明实施例提供了一种自动曝光控制方法、装置及带有FPGA的摄像机。其中，所述方法包括：对摄像机拍摄到的当前图像帧进行目标检测，确定所述当前图像帧中存在目标的区域，作为目标图像区域；统计所述目标图像区域的亮度，得到参考亮度；根据所述参考亮度，配置所述摄像机的曝光策略。可以利用目标所在区域的亮度作为参考亮度，可以使得曝光策略对于目标所在区域的优化更好，而目标所在区域往往是用户实际感兴趣的图像区域，因此使用该曝光策略可以提高用户观看图像的用户体验。
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公开(公告)号：CN111914831A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910388846.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种目标检测方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域。本申请实施例可以首先从每个第一特征图的多个proposal框的概率值中确定至少一个概率值，之后，再根据确定的至少一个概率值对应的proposal框的尺寸参数确定相应第一特征图中至少一个proposal框的位置，进而根据确定的至少一个proposal框的位置来确定待检测图像中的检测目标。这样，由于先根据proposal框的概率值对Proposal框的尺寸数据进行了筛选，缩减了数据量，因此，后续根据筛选出来的数据确定对应的proposal框的位置即可，减小了计算量，缩短了运算时间，有利于提高检测的实时性。
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公开(公告)号：CN113127181B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN201911396930.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种内存管理方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域。在本申请中，可以先确定深度学习网络的多个计算层组和每个计算层组对应的复用内存值。在深度学习网络运行的过程中，可以通过对比当前待运算的目标计算层所属的目标计算层组的复用内存值与参考内存阈值，来决定是从预先未分配给该深度学习网络的内存中为目标计算层动态分配复用内存，还是从预先为该深度学习网络分配的内存池中为目标计算层分配复用内存。也即，本申请可以根据计算层所需内存大小来采用不同的方式合理为其分配内存，这样，相较于一直采用动态分配内存的方式来进行分配，能够减少申请和释放内存的次数，有效控制内存碎片化，提高内存的使用效率。
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公开(公告)号：CN111914831B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201910388846.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种目标检测方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域。本申请实施例可以首先从每个第一特征图的多个proposal框的概率值中确定至少一个概率值，之后，再根据确定的至少一个概率值对应的proposal框的尺寸参数确定相应第一特征图中至少一个proposal框的位置，进而根据确定的至少一个proposal框的位置来确定待检测图像中的检测目标。这样，由于先根据proposal框的概率值对Proposal框的尺寸数据进行了筛选，缩减了数据量，因此，后续根据筛选出来的数据确定对应的proposal框的位置即可，减小了计算量，缩短了运算时间，有利于提高检测的实时性。
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公开(公告)号：CN113127181A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201911396930.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种内存管理方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域。在本申请中，可以先确定深度学习网络的多个计算层组和每个计算层组对应的复用内存值。在深度学习网络运行的过程中，可以通过对比当前待运算的目标计算层所属的目标计算层组的复用内存值与参考内存阈值，来决定是从预先未分配给该深度学习网络的内存中为目标计算层动态分配复用内存，还是从预先为该深度学习网络分配的内存池中为目标计算层分配复用内存。也即，本申请可以根据计算层所需内存大小来采用不同的方式合理为其分配内存，这样，相较于一直采用动态分配内存的方式来进行分配，能够减少申请和释放内存的次数，有效控制内存碎片化，提高内存的使用效率。
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