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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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公开(公告)号：CN115035591A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210473808.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种遛狗行为检测方法及装置，其中，该方法包括：获取待检测图像；利用预先训练好的行人犬类检测模型对待检测图像进行行人检测与犬类检测；若在待检测图像中检测到犬类，获取犬类图像矩形框，对犬类图像矩形框进行扩展，得到犬类图像扩展图像；利用预先训练好的狗绳检测模型对犬类图像扩展图像进行检测；若未在犬类图像扩展图像中检测到狗绳，且在犬类的指定范围内存在行人，将检测结果判定为存在遛狗不牵绳行为。本发明自动识别遛狗不牵绳行为，减小了工作人员的工作量，并且，将犬类图像扩展图像作为狗绳检测数据，能够减少电线、地面缝隙等相似物体的干扰，有助于加深网络对于狗绳的理解，从而提高了检测的准确率。
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公开(公告)号：CN112163544A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011087082.X
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
Abstract: 本发明公开了一种非机动车辆乱摆放的判断方法及系统，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检测区域的划线配置；提取抽帧图像划线配置的最小外接矩形框并做mask处理，得到mask处理后的局部图像；利用预训练好的非机动车辆乱摆放分类模型对所述mask处理后的局部图像进行分类，生成非机动车辆乱摆放的摆放标签和置信度；根据非机动车辆乱摆放的摆放标签和置信度，判断待检测非机动车辆是否存在乱摆放现象。本发明提供的方法提高了对非机动车辆乱摆放判断的准确性，同时节省资源且灵活易使用。
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公开(公告)号：CN112163543A
公开(公告)日：2021-01-01
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
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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Patent Agency Ranking
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：CN113313110B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110575676.3
申请日：2021-05-25
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种车牌类型识别模型构建及车牌类型识别方法，包括：获取多个不同种类的车牌图像作为训练样本；对训练样本进行均匀采样，将采样后得到的车牌图像输入到第一神经网络模型进行训练得到第一车牌类型识别模型；确定所述训练样本中每一种车牌图像的数量；对数量满足第一预设数量条件的车牌图像进行过采样处理；对数量满足第二预设数量条件的车牌图像进行欠采样处理；利用过采样处理后得到的车牌图像和欠采样处理后得到的车牌图像构成的训练样本训练第二神经网络模型得到第二车牌类型识别模型；将第一车牌类型识别模型和第二车牌类型识别模型进行融合，得到用于进行车牌类型识别的骨干网络。
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公开(公告)号：CN116304261A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211536585.X
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/93 , G06V30/416
Abstract: 本发明提供了一种文档识别方法及装置，其中，该方法包括：获取待识别文档的图像数据；根据图像数据识别待识别文档中各行文字的文本框和待识别文档的文字识别结果；根据各文本框在图像数据中的位置信息将待识别文档的文字识别结果划分为多个文本块；根据各文本框的高度在图像数据中的高度占比从文字识别结果中确定待识别文档的标题和正文；按照待识别文档的各文本块、标题、正文对文字识别结果进行结构化合并，并将结构化合并后的文字识别结果进行存储。实施本发明不需要人工即可完成对文档的管理，提高了效率，并且，将文字识别结果进行结构化合并后，更便于存储以及后续查询维护。
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公开(公告)号：CN115829332A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211709182.0
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种驾驶风险评估方法及装置，其中，驾驶风险评估方法包括：获取交管数据，交管数据包括交通数据和驾驶员数据；对交通数据和驾驶员数据进行基于驾驶员的单项属性计算，单项属性用于表征驾驶员在不同方面的驾驶安全性；基于各单项属性进行熵权计算，得到驾驶员的第一风险得分；基于预设风险评估模型，对交通数据和驾驶员数据进行风险预测，得到驾驶员的第二风险得分；基于第一风险得分和第二风险得分，计算得到每位驾驶员的最终风险得分。通过基于大数据算法和算法模型对交管数据进行整合和计算，在得到有效风险评估结果的同时，大幅降低人工管理的成本，最终实现风险的全方位高效监控。
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公开(公告)号：CN114663706A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210309194.8
申请日：2022-03-25
Applicant: 北京易华录信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06T7/00 , G06V20/40 , G08G1/017
Abstract: 本发明公开了一种道路资产检测模型构建和道路资产检测方法，获取道路资产图像数据集；对所述道路资产图像数据集中的图像按照目标属性进行分类并将分类后带标签的图像样本集输入至预设的神经网络中训练直至得到满足条件的道路资产检测模型；对获取的视频流数据进行抽帧处理得到对应的道路资产图像数据集并输入道路资产检测模型进行训练。该方法对图像数据集中的图像按照目标属性进行分类，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可以全面、准确地掌握道路资产图像；然后利用训练好的道路资产检测模型对输入的道路资产图像数据进行检测，代替了人工检测，提高了检测效率和准确性。
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