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公开(公告)号：CN116843722A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210286326.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供一种用于监控相机的变换矩阵的确定装置及方法。所述装置根据监控视频中车辆行驶方向的第一消失点、水平方向的第二消失点以及车辆在追踪过程中的各个轮廓信息和检测框，确定在追踪过程中车辆的长度线和宽度线，以此确定监控视频的图像中多个参考点的世界坐标，从而能够根据多个参考点的像素坐标和世界坐标计算变换矩阵。
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公开(公告)号：CN111818346B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910289189.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04N19/91 , H04N19/124 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例提供一种图像编码方法和装置、图像解码方法和装置。该图像编码方法包括：对待处理的图像数据进行卷积神经网络编码，生成特征向量或特征图；对所述特征向量或特征图进行量化，生成离散的待编码符号；利用多尺度上下文模型估计所述待编码符号的概率，其中，所述多尺度上下文模型包括多个不同尺度的掩模卷积层；以及根据所述待编码符号的概率进行熵编码。
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公开(公告)号：CN115690697A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110862942.0
申请日：2021-07-29
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供一种目标距离检测装置以及方法，该方法包括：对道路感兴趣区域的实时监控视频进行目标检测，以获得目标的检测信息，该检测信息至少包括该目标的类型；对该目标进行跟踪，并更新该目标的跟踪信息，该跟踪信息至少包括目标的行进方向；根据该目标的类型和该目标的行进方向确定该目标上的至少两个定位点信息；根据该目标的该定位点信息和其他目标的定位点信息确定该目标和该其他目标之间的距离。
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公开(公告)号：CN113689691A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202010418468.8
申请日：2020-05-18
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供一种交通检测系统。所述交通检测系统包括：第一采集部，其获得道路的监控视频；第二采集部，其向道路的预设区域发射雷达信号并获得雷达反射信号；第三采集部，其设置在车辆上并获得从车辆视角拍摄的视频；第一目标检测装置，其根据所述从车辆视角拍摄的视频，获得目标物的第一检测结果；以及第二目标检测装置，其根据所述道路的监控视频获得所述目标物的第二检测结果，并根据所述雷达反射信号获得所述目标物的第三检测结果，并且，整合所述第二检测结果、所述第三检测结果以及来自所述第一目标检测装置的所述第一检测结果，得到所述目标物的第四检测结果。
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公开(公告)号：CN109255349B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810554618.0
申请日：2018-06-01
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 一种目标检测方法、装置及图像处理设备，其中，所述目标检测方法包括：确定第二检测区域；检测所述第二检测区域中的第二高亮区域；以及对所述第二高亮区域进行过滤，得到所述第二检测区域中的目标。本发明实施例通过对检测区域(称为第二检测区域)中的高亮区域(称为第二高亮区域)进行检测，确定检测区域(称为第二检测区域)中的目标，提高了在光照条件不佳的情况下的目标检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113392679A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010174607.7
申请日：2020-03-13
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供一种车辆转向信号的识别装置及方法、电子设备。该方法包括：对输入的帧序列中的各帧依次进行车辆检测，所述帧序列包括至少一个帧周期；根据各帧的车辆检测结果进行车辆追踪，获得车辆追踪结果；根据各帧的车辆检测结果进行车灯检测，获得车灯检测结果；根据各帧的车辆检测结果进行车辆的显示方向检测，获得车辆显示方向检测结果；根据所述车辆追踪结果、车灯检测结果以及车辆显示方向检测结果进行车灯的配对，获得车灯配对结果；根据车灯配对结果对车灯所在区域进行亮度提取，获得亮度提取结果；以及根据亮度提取结果进行车辆转向信号的检测，获得车辆转向信号的检测结果。
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公开(公告)号：CN112668359A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201910977125.2
申请日：2019-10-15
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供一种动作识别方法、动作识别装置和电子设备，该动作识别装置包括：关键点特征提取单元，其对图像帧中目标人体上的关键点的信息进行处理，从而计算所述目标人体的关键点特征，所述关键点特征包括所述目标人体上的预定关键点的位置和预定关节的角度；以及第一识别单元，其根据所述关键点特征，识别所述目标人体的动作，输出第一识别结果。
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公开(公告)号：CN112101071A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910525933.5
申请日：2019-06-18
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请实施例提供一种停车检测方法、停车检测装置和电子设备，停车检测装置包括：第一处理单元，其对于时间序列上的多帧图像，将各帧图像中的对象物与预定的其它帧图像中的对象物进行配对，形成对象物对；第二处理单元，其根据对象物对生成无向图，其中，无向图包括节点和连接节点的边，节点表示对象物对中的各对象物，节点在第一方向上的排列顺序与各帧图像在时间轴上的排列顺序对应，由一条边所连接的两个节点表示一个对象物对；第三处理单元，其在无向图中提取彼此不同的链条，其中，各链条由节点和边构成，任意两个彼此不同的链条中没有相同的节点；以及第四处理单元，其基于提取出的彼此不同的链条，检测停止的车辆。
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公开(公告)号：CN111818346A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910289189.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04N19/91 , H04N19/124 , G06N3/04
Abstract: 本发明实施例提供一种图像编码方法和装置、图像解码方法和装置。该图像编码方法包括：对待处理的图像数据进行卷积神经网络编码，生成特征向量或特征图；对所述特征向量或特征图进行量化，生成离散的待编码符号；利用多尺度上下文模型估计所述待编码符号的概率，其中，所述多尺度上下文模型包括多个不同尺度的掩模卷积层；以及根据所述待编码符号的概率进行熵编码。
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公开(公告)号：CN111488758A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910073206.X
申请日：2019-01-25
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种用于驾驶行为识别的深度学习模型、训练装置及方法，在识别时，该模型利用从车辆的驾驶视角拍摄得到的连续的多个图像进行特征的提取，并利用递归神经网络对提取的特征进行时间和空间的融合；另外，在训练时，由于从车辆的驾驶视角拍摄的图像易于获取，因此能够较为容易的对该模型进行训练。因此，该模型能够精确的识别各个类型的驾驶行为。
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