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公开(公告)号：CN118397109A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410853898.0
申请日：2024-06-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种车载相机标定方法、装置、电子设备及机器可读存储介质，该方法包括：对于车载相机采集的图像中的任一标定物，对该标定物进行角点检测，并依据角点像素坐标以及角点标定物世界坐标，确定该车载相机的像素坐标系与该标定物的标定物世界坐标系之间的映射关系；依据该映射关系，确定各车载相机的基准标定物世界坐标，并确定车身指定位置的基准标定物世界坐标；对于任一车载相机，依据该车载相机视野范围内多个标定物的多个角点的车身世界坐标，对该车载相机进行外参标定，车身世界坐标为车身世界坐标系下的坐标，车身世界坐标系为以车身指定位置为原点的世界坐标系。该方法可以提高车载相机外参标定的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118396125A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410848459.0
申请日：2024-06-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F16/583 , G06F18/22 , G06V20/50
Abstract: 本申请公开了一种智能巡店方法、装置、存储介质和电子设备，包括：基于采集的当前图像数据，利用多模态模型生成对应于所述图像数据的文本描述；将所述文本描述和巡检问题组成输入问题，利用针对所述巡店场景训练生成的场景大语言模型，对所述输入问题进行处理，生成对应所述输入问题的目标答案；基于所述目标答案进行问题上报和提醒；场景大语言模型是基于所述巡店场景的巡店规则在通用大语言模型基础上调优生成的，所述巡店规则至少包括开放性事件对应的规则。应用本申请，能够针对开放性事件实现远程智能巡检。
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公开(公告)号：CN115062792A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210751469.3
申请日：2022-06-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种网络模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取网络层对应的浮点型激活梯度值；对浮点型激活梯度值进行量化，得到定点型激活梯度值和激活值量化超参；浮点型激活梯度值包括多个浮点型数值，基于激活值量化超参确定每个浮点型数值对应的量化中间值；针对每个量化中间值，若量化中间值不大于预设阈值，确定量化中间值对应的概率向量，基于概率向量确定量化中间值对应的定点型数值；基于所有量化中间值对应的定点型数值生成定点型激活梯度值；基于定点型激活梯度值对网络层的初始模型权重进行调整，将调整后模型权重更新为网络层的初始模型权重。通过本申请技术方案，可以减轻运算复杂度，运算量较小，能够对训练过程进行加速。
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公开(公告)号：CN111741236B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010857184.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 浙江大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N5/278 , H04N21/488 , H04N21/81 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于共识图表征推理的定位自然图像字幕生成方法和装置。该方法包括如下步骤：S1：以预先提取的视觉场景图及文本场景图作为先验知识，通过结构对抗学习方法从图先验中进行演绎与推理，生成作为共识知识的共识图表征；S2：基于视觉空间图与共识图表征，结合软注意力机制动态选取与上下文环境匹配程度最高的语义信息生成字幕的文本描述；S3：在S2中生成文本描述的同时，根据当前语义环境在视觉空间中实时定位文本中对象单词的空间区域。本发明可利用视觉模态先验与语言模态先验所推理得到的共识表征来维护多模态之间的语义一致性，从而大幅度减少当前自然图像字幕生成模型中存在的对象幻觉问题，并获取更优的字幕生成与对象定位性能。
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公开(公告)号：CN119361006A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411900422.4
申请日：2024-12-23
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/098
Abstract: 本申请公开了一种液体识别方法、装置、存储介质和电子设备，方法包括：获取检测物品通过X光照射后生成的高能图、低能图、原子序数图和RGB图；基于高能图、低能图、原子序数图和/或RGB图裁剪得到待检液体的背景区域图和至少一个混叠前景区域图；利用背景分析网络提取背景特征信息，利用混叠前景分析网络提取混叠前景特征信息；基于背景特征信息和混叠前景特征信息，利用第一减法网络分析背景对前景的干扰，基于分析结果和原子序数图，利用第一去混叠网络进行背景干扰剥离，得到前景特征信息；基于前景特征信息，利用第一成分分析网络确定液体成分。应用本申请，能够支持无遮挡和各种遮挡场景下的液体识别，提高液体识别检测的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118781471B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411277658.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/62 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法、对象识别方法、装置及电子设备，涉及深度学习技术领域，该模型训练方法包括：获取样本图像集；将各个样本图像输入对象识别模型，以使模型中的全局编码器对每一样本图像进行特征编码，得到初始图像特征，将每一样本图像的初始图像特征分别输入模型中的目标子网络、第一子网络以及第二子网络，得到各子网络针对每一样本图像的输出结果；基于子网络针对每一样本图像的输出结果以及各个样本图像的标定真值，确定子网络的网络损失；基于每一子网络的网络损失，确定模型损失；基于模型损失判断出对象识别模型未收敛，调整对象识别模型的网络参数，并返回获取样本图像集的步骤。通过本方案可以提高对象识别模型的准确性。
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公开(公告)号：CN118710889A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411184316.0
申请日：2024-08-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V20/62 , G06N3/0985 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/776
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据增强模型的训练方法、数据增强方法、及装置，涉及机器学习技术领域，该数据增强模型的训练方法包括：获取训练图像；利用初始结构的数据增强模型生成每一训练图像的数据增强变量的变量值；利用每一训练图像的数据增强变量的变量值，对该训练图像中对象的检测框进行变换处理，得到第一检测框；基于测试图像中表示同一类别对象的检测框，与表示该同一类别对象的第一检测框之间几何特征的差异，确定模型损失值；基于模型损失值对初始结构的数据增强模型的模型参数进行调参，直至达到预设收敛条件，得到训练完成的数据增强模型。通过本方案能够省去由专业人员人工调节超参数的过程，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN112348102B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011278817.7
申请日：2020-11-16
Applicant: 浙江大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06F16/783
Abstract: 本发明公开了一种基于查询的自底向上视频定位方法和系统。首先，获取查询内容Query和待定位视频Ref，其次将查询内容Query特征与待定位视频Ref的特征融合到一个全新的特征图#imgabs0#中。最后特征图#imgabs1#通过深度学习方法检测出查询内容Query所对应的真实视频片段GT‑v位于待定位视频Ref中的起始位置和终止位置。本发明方法根据查询内容Query可以准确而又高效的识别真实视频片段GT‑v在待定位视频Ref的起始位置和终止位置。
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公开(公告)号：CN115187845A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210815529.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法、装置及设备，该方法包括：获取待处理图像对应的输入特征；基于所述输入特征确定移位操作特征，基于所述输入特征和所述移位操作特征确定限定范围特征；基于所述移位操作特征和所述限定范围特征确定所述待处理图像对应的映射特征；基于所述映射特征进行归一化操作，得到归一化特征，并基于所述归一化特征确定所述待处理图像对应的输出特征；基于所述输出特征确定所述待处理图像对应的图像处理结果。通过本申请的技术方案，能够减轻运算复杂度，运算量较小，资源消耗较小。
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公开(公告)号：CN119830956A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411863753.5
申请日：2022-06-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06F9/48 , G06N3/084 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供一种任务处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在对Transformer模型进行训练的过程中，对于Transformer模型中的任一归一化层，确定该归一化层当前批次的第一统计值，依据该第一统计值以及该归一化层历史批次的统计值，利用滑动平均策略，对该第一统计值进行平滑处理，得到第二统计值，并利用将该归一化层的第二统计值进行前向或反向传播；在利用训练好的Transformer模型进行任务处理的过程中，对于Transformer模型中的任一归一化层，将该归一化层的统计值固定为第三统计值进行推理计算。该方法可以在降低Transformer模型的计算内存消耗的情况下，保证处理性能。
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