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公开(公告)号：CN112163543B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202011086337.0
申请日：2020-10-12
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司 , 中国华录集团有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种车辆违法占道的检测方法及系统，方法包括：获取图像采集设备实时拍摄的待检测场景的视频流，所述视频流包括：多帧图像；对待检测场景视频流中的抽帧图像进行预设车道检测区域的划线配置；利用预训练好的交通场景检测模型识别划线配置的抽帧图像，生成待检测车辆的最小外接矩形框、车辆标签和置信度；根据待检测车辆的最小外接矩形框、车辆标签和置信度，判断待检测车辆是否存在违法占道。本发明通过交通场景检测模型的训练，采用划线配置及逻辑判断的方式，根据待检测车辆的最小外接矩形框、车辆标签和置信度，实现对目标车辆违法占道的检测，有利于车辆行驶轨迹的实时监控，为车辆违法占道的捕捉提供了可靠的证据。
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公开(公告)号：CN113920730A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111183472.1
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司 , 中国华录集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种信号灯的时间分配方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取各个路口在预设时间段内交通需求指数对应的分布曲线，并基于分布曲线选择多个第一交通需求指数；查询第一交通需求指数对应的至少两个预设时间周期，并基于第一交通需求指数以及预设时间周期生成第一数值组合；基于第一数值组合生成交通需求指数与时间周期之间的关系曲线；确定分布曲线与关系曲线之间的相关度，并根据相关度对第一数值组合进行筛选，得到目标数值组合。本申请通过计算交通需求指数的分布曲线与交通需求指数与预设时间周期对应关系曲线的相关度，能够精准分配各个路口信号灯的时间，相比依靠手动调整提高了时间分配为效率，且降低了维护成本。
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公开(公告)号：CN112001453A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010902213.9
申请日：2020-08-31
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司 , 中国华录集团有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种视频事件检测算法的准确率计算方法及装置，涉及计算机视觉技术领域，所述方法包括：分别获取视频事件的真实值与预测值对应的目标检测立体框，所述目标检测立体框由待测目标各个面的边界框组合而成；计算所述真实值与预测值对应的目标检测立体框的交集与并集，从而得到真实值与预测值的交并比；根据所述交并比计算视频事件的模型精确度，从而得到视频事件的平均精确度。本发明实施例能够解决现有技术中没有明确的方法对视频事件检测算法准确率进行判断，从而对算法进行优劣评估的问题，能够简化输入数据，能够从时间维度来对算法的准确率进行计算从而评价算法优劣，具有较好的评价能力和兼容性。
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公开(公告)号：CN112419186B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202011315205.0
申请日：2020-11-20
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司 , 中国华录集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车牌图像的批量生成方法、装置及计算机设备，其中，该批量生成方法包括：根据真实车牌图像数据，生成数字车牌图像数据；在数字车牌图像数据随机加入泥土噪声，生成叠加车牌图像数据；对叠加车牌图像数据进行坐标系变换，生成目标坐标系数据；根据随机真实车牌图像、预设风格迁移深度神经网络模型以及目标坐标系数据，生成目标车牌图像。通过实施本发明，解决了相关技术中存在的由于稀有类型车牌较少，导致的车牌分类识别效果较差的问题。可以根据观测到的较少的车牌图像，批量生成与交通摄像头观测到的真实车牌图像极为相似的车牌图像，更接近真实场景，可以对数字车牌图像的颜色进行高效地变换以及调整。
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公开(公告)号：CN112052815B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202010965429.X
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司 , 中国华录集团有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种行为检测方法、装置及电子设备，包括：获取目标监控区域的视频数据；利用预先训练好的人脸识别模型对视频数据中的图像数据进行人脸检测；对检测到人脸数据对应的框选区域进行扩展处理，使得扩展后的框选区域大于人脸所在的整个头部区域；利用预先训练好的行为检测模型，对扩展后的框选区域进行行为检测。通过对识别到人脸所在区域进行检测，避免对未靠近人脸、仅仅手握香烟或者手机的行人造成误检的同时对该扩展后的框选区域进行检测，除了对框选区域内的违法物体进行识别来判断违法行为的同时扩展后的区域还可以包含拿手机、烟头的人手，进一步结合对人手与头部区域的相对位置来辅助对违法行为的检测，提高了检测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113723273A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110991928.0
申请日：2021-08-26
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司 , 中国华录集团有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种车辆轨迹信息确定方法、装置及计算机设备，其中，该方法包括如下步骤：获取待检测视频流；将所述待检测视频流中的图像数据输入到预设车辆检测模型中进行车辆识别；当识别到目标车辆时，根据预设跟踪算法对所述目标车辆进行跟踪；当确定跟踪到所述目标车辆时，确定所述目标车辆的驶出方向，得到所述目标车辆的轨迹信息。本发明先对待检测视频流进行车辆识别，再根据预设跟踪算法对识别得到的车辆进行跟踪，当检测到目标车辆的驶出方向时，得到其轨迹信息，进而可以对重点路口的车辆进行分析，以便于针对重点路口进行合理的人员安排，减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN114120196B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111428470.4
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高光视频处理方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：对获取的高光时刻视频进行身份匹配，得到目标人物的高光时刻视频；根据多个维度的预设评价指标计算目标人物的高光时刻视频中每一个图像在每一个维度的预设评价指标下的分值，并获取不同维度的预设评价指标对应的权重对高光时刻视频进行综合评分；根据目标人物在每一个视频图像中的位置确定目标人物在每一个视频图像中的出框率；根据出框率对综合评分结果进行调整；根据调整后的综合评分结果及预设阈值对高光时刻视频中的图像进行筛选得到满足条件的高光视频。该方法大幅度减少了计算量和计算时长，提高了目标人物高光视频的质量。
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公开(公告)号：CN112598076B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202011599263.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06T3/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种机动车属性识别方法及系统，通过训练的机动车属性识别模型，采用多标签分类的方法实现机动车的多属性分类，使用深度学习网络同时推理机动车的多个属性，大幅度减少了计算量和计算时长，有助于模型对于不同标签的属性的推断，同时方便了模型的管理和部署。
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公开(公告)号：CN115187886A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210261649.3
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例涉及一种车辆违法行为检测方法，该方法由车辆违规检测系统执行，所述方法包括：获取目标场景的视频帧数据；基于所述视频帧数据，获得所述目标场景中非机动车的轨迹信息；基于所述轨迹信息，判断所述非机动车是否存在违法行为。本方法不仅限于正面非机动车数据，对于多角度、多姿态、多场景下的非机动车均可检测，对于非机动车非法事件的检测清晰、明确，无需人工二次分类；且对非机动车进行了分类，可以判断非机动车的类别，确定存在违法行为的非机动车的具体类别，有利于对特定种类的非机动车辆进行监管，有效解决了现有技术中的难题。
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公开(公告)号：CN115147752A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210542759.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种视频分析方法、装置及计算机设备，由与目标区域对应的节点执行，方法包括：获取目标区域内的至少一个摄像装置采集的数据信息，数据信息包括标识信息、时间信息，和视频信息；基于标识信息和时间信息，从预设模型算法集中选择对视频信息进行识别的目标算法；根据预设频率对视频信息进行图像提取，得到预设帧数量的图像信息；利用目标算法对每一帧图像信息进行识别，得到与每一帧图像信息对应的识别结果；根据识别结果，确定视频信息中是否存在异常信息。通过此方式，避免了网络资源的浪费，解决了算力资源的不足的问题，提高了识别准确率。
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