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公开(公告)号：CN116778536A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310749716.0
申请日：2023-06-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V40/13 , G06V40/145 , G06V10/12 , G06V10/143 , G06V10/141 , G06V10/147
Abstract: 本申请提供一种掌纹、掌静脉图像采集设备、方法、装置及电子设备。采集设备包括短焦镜头、长焦镜头、第一半透半反镜、第一反射镜、第二半透半反镜、第二反射镜、可见光感光元件与近红外光感光元件。短焦镜头开启的情况下，可见光依次从短焦镜头及第一半透半反镜透过并传播至可见光感光元件，近红外光从短焦镜头透过并被第一半透半反镜与第二反射镜依次反射并传播至近红外光感光元件；在长焦镜头开启的情况下，近红外光依次从长焦镜头及第二半透半反镜透过并传播至近红外光感光元件，可见光从长焦镜头透过并被第二半透半反镜及第一反射镜依次反射并传播至可见光感光元件。通过一个短焦镜头和一个长焦镜头，大幅扩展了采集距离。
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公开(公告)号：CN116704617A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210161679.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供了一种活体检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取源域图像样本和目标域图像样本，从源域活体图像样本中提取活体特征信息，从源域非活体图像样本中提取非活体特征信息，并从目标域图像样本中提取领域特征信息。基于活体特征信息和领域特征信息，生成目标域的活体迁移图像样本，并基于非活体特征信息和领域特征信息，生成目标域的非活体迁移图像样本。基于源域图像样本、活体迁移图像样本以及非活体迁移图像样本，对预设的活体检测模型进行训练，得到目标域的活体检测模型。在仅有少量目标域样本的情况下，解决了活体检测模型的域迁移问题。
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公开(公告)号：CN113011222B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201911319527.X
申请日：2019-12-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种活体检测系统、方法及电子设备，该系统包括中，全局摄像机采集监控区域的监控图像，将监控图像发送给处理器；处理器确定监控图像中待检测行人的目标位置；根据预设的位置与红外可变焦摄像机的物理参数的第一对应关系，确定目标位置对应第一目标物理参数；向红外可变焦摄像机发送携第一目标物理参数的第一调整指令；红外可变焦摄像机将红外可变焦摄像机的物理参数调整为第一目标物理参数；以第一目标物理参数采集红外人脸图像；将红外人脸图像发送给处理器；处理器对红外人脸图像进行活体检测，确定待检测行人是否为活体。应用本申请实施例提供的技术方案，实现了远距离活体检测。
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公开(公告)号：CN116488943B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310728716.2
申请日：2023-06-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种多媒体数据泄露溯源检测方法、装置及设备，该方法可以包括：从所有多媒体数据流中确定出泄露数据流和所述泄露数据流对应的关联数据流；确定所述泄露数据流对应的目标泄露路径，基于背景流量图和目标泄露路径生成数据流转图谱；其中，背景流量图包括内网各主机之间的拓扑关系，目标泄露路径包括关联数据流和泄露数据流经过的多个候选主机；其中，在背景流量图标记多个候选主机，并在背景流量图标记每个候选主机对应的节点属性，得到数据流转图谱；将数据流转图谱输入给已训练的图异常检测模型，得到每个候选主机对应的异常分数，基于每个候选主机对应的异常分数确定异常主机。通过本申请方案，能够实现更精准的异常主机溯源。
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公开(公告)号：CN116488943A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310728716.2
申请日：2023-06-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种多媒体数据泄露溯源检测方法、装置及设备，该方法可以包括：从所有多媒体数据流中确定出泄露数据流和所述泄露数据流对应的关联数据流；确定所述泄露数据流对应的目标泄露路径，基于背景流量图和目标泄露路径生成数据流转图谱；其中，背景流量图包括内网各主机之间的拓扑关系，目标泄露路径包括关联数据流和泄露数据流经过的多个候选主机；其中，在背景流量图标记多个候选主机，并在背景流量图标记每个候选主机对应的节点属性，得到数据流转图谱；将数据流转图谱输入给已训练的图异常检测模型，得到每个候选主机对应的异常分数，基于每个候选主机对应的异常分数确定异常主机。通过本申请方案，能够实现更精准的异常主机溯源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116403265A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310377580.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种身份识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标图像，其中所述目标图像为带有反光的图像；从所述目标图像中分离得到第一图像和第二图像，其中所述第一图像为所述目标图像中去除所述反光后的图像，所述第二图像为所述目标图像中所述反光所对应的图像；根据所述第二图像的像素值，确定所述反光对所述目标图像的图像质量的影响权重值；根据所述第一图像和所述影响权重值，通过预先训练的身份识别模型，对所述目标图像所对应目标的身份进行识别。本实施例提高了目标身份识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114679386B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210571725.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L41/0894 , H04L41/14 , H04L67/12
Abstract: 本申请实施例提供了一种云边协同的物联网设备角色判定与管理方法、系统及装置，获取指定时段内各设备的操作行为数据，得到目标操作行为数据集合；根据目标操作行为数据集合，构建各设备的操作关系图，针对操作关系图中的每一个设备，基于操作关系图中该设备的边，构建该设备相对于各其它设备的一维特征向量；将该设备的各一维特征向量进行组合，构建该设备的二维特征向量；将该设备的二维特征向量与该设备的相邻节点设备的二维特征向量进行组合，构建该设备的目标特征向量；对各设备的目标特征向量进行聚类，分别得到各设备所属的设备类型；根据该设备的设备类型为该设备下发其设备类型对应的设备管理策略。可以提高设备类型确定的准确率。
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公开(公告)号：CN114679386A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210571725.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L41/0894 , H04L41/14 , H04L67/12
Abstract: 本申请实施例提供了一种云边协同的物联网设备角色判定与管理方法、系统及装置，获取指定时段内各设备的操作行为数据，得到目标操作行为数据集合；根据目标操作行为数据集合，构建各设备的操作关系图，针对操作关系图中的每一个设备，基于操作关系图中该设备的边，构建该设备相对于各其它设备的一维特征向量；将该设备的各一维特征向量进行组合，构建该设备的二维特征向量；将该设备的二维特征向量与该设备的相邻节点设备的二维特征向量进行组合，构建该设备的目标特征向量；对各设备的目标特征向量进行聚类，分别得到各设备所属的设备类型；根据该设备的设备类型为该设备下发其设备类型对应的设备管理策略。可以提高设备类型确定的准确率。
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公开(公告)号：CN113810610A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111088218.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N5/232
Abstract: 本申请实施例提供了一种对象抓拍方法及装置，该方法包括：获取包含对象的图像序列数据，基于各个图像质量因素的目标权重，以及预设质量评价模型，确定每个第一对象图像的质量评分。根据每个第一对象图像的质量评分，从多个第一对象图像中确定第一目标对象图像。其中，预设质量评价模型包括可调节的各个图像质量因素的权重。如果需要切换应用场景，只要调节该第一对象图像对应的各个图像质量因素的权重，便可强化或弱化图像质量因素对质量评分的影响，从而适应性的改变质量评价结果，提高对象抓拍的灵活性。
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公开(公告)号：CN113761983A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010503534.1
申请日：2020-06-05
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种更新人脸活体检测模型的方法、装置及图像采集设备，属于深度学习技术领域。本申请通过获取在当前环境中采集的人脸活体图像，获取人脸活体检测模型在对人脸活体图像检测过程中目标层的当前输入数据，根据目标层的当前输入数据在线更新人脸活体检测模型中目标层的特征参数，即可以实现实时在线更新人脸活体检测模型。由此可见，本方案不需要采集大量的图像样本，也不需要标注信息，就可以微调得到能够应用于当前环境的人脸活体检测模型，因此，本方案无需耗费大量的人力成本、时间成本和设备成本。同时由于不需要大量样本，因此，本方案计算量较小，可以在前端计算能力较弱的图像采集设备上实现。
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