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公开(公告)号：CN104573611A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310472478.X
申请日：2013-10-11
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
CPC classification number: G06K9/00221 , G06F17/30557 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种分布式人脸识别集群系统，包括：功能层子系统和接口层子系统；功能层子系统，用于接收前端设备发送来的人脸实时比对图片，并生成人脸实时比对结果，通过接口层子系统返回给客户端；接收客户端通过接口层子系统发送来的人脸比对确认图片，并生成人脸比对确认结果，通过接口层子系统返回给客户端；接收客户端通过接口层子系统发送来的人脸检索图片，并生成人脸检索结果，通过接口层子系统返回给客户端。应用本发明所述方案，能够提高系统的兼容性等。
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公开(公告)号：CN104424745A
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN201310406873.8
申请日：2013-09-09
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G08B13/196
CPC classification number: G08B29/185 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种智能报警方法和装置：获取用户设置的组合规则；当每接收到一条报警时，根据所述组合规则，确定该条报警是否能够和已有的任一待匹配队列中的报警进行组合；如果不能，则根据所述组合规则，确定该条报警是否为生成一条组合报警所需的一个报警，如果是，则新建一个待匹配队列，并将该条报警加入到该新建的待匹配队列中；如果能，则在将该条报警加入到能够进行组合的待匹配队列中之后，根据所述组合规则确定该待匹配队列中的报警是否可以生成一条组合报警，如果是，则生成一条组合报警，并提示给用户。应用本发明所述方案，能够减少误报的发生。
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公开(公告)号：CN112990424B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN201911302307.6
申请日：2019-12-17
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 孙海鸣
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本申请公开了一种神经网络模型训练的方法和装置，属于机器学习技术领域。所述方法包括：获取新增样本集；将所述新增样本集输入目标神经网络模型，得到所述目标神经网络模型中至少一个候选分割层输出的特征数据集，其中，所述候选分割层为所述目标神经网络模型中的网络层；确定每个候选分割层输出的特征数据集的聚类程度，在所述候选分割层中确定出满足预设条件的聚类程度对应的目标分割层；基于所述新增样本集对所述目标分割层之后的网络层进行训练。采用本申请，可以提高神经网络模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN111814949B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN201910284992.8
申请日：2019-04-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据标注方法、装置及电子设备。其中，方法包括：基于新增训练数据和历史训练数据，对预先经过训练的训练网络进行增量式训练；将待标注数据，和经过训练后的所述训练网络的模型参数输入至测试网络，得到所述测试网路的输出结果，作为预测值，所述测试网络的网络结构与所述训练网络的网络结构相同；基于针对所述预测值的调整指令，对所述预测值进行调整，得到调整后的预测值，作为真值；将标注有所述真值的所述待标注数据作为新的新增训练数据，并返回执行所述基于新增训练数据和历史训练数据，对训练网络进行增量式训练，得到经过训练后的所述训练网络的模型参数的步骤。可以降低数据标注的人工成本。
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公开(公告)号：CN110570434B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201810576571.8
申请日：2018-06-06
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种图像分割标注方法和装置，该方法包括：从待分割图像中截取图像块，所述图像块中包含一个待分割的目标对象；使用训练好的分割模型对所述图像块进行分割，得到所述目标对象的分割结果；所述分割模型用于预测不同类别的物体的分割结果并为不同类别的物体的分割结果赋予相同的真值；接收标注指令，将所述目标对象的分割结果的真值设置成所述标注指令所指定的真值。本申请实施例提供了一种半自动化的分割标注工具，在保证和人工标注相同精度的情况下，能够减少标注时间和人力成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107784654B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201610734168.4
申请日：2016-08-26
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像分割方法、装置及全卷积网络系统。其中，所述方法包括：获得待处理的目标图像；获得目标图像的图像特征数据；将图像特征数据输入至预先训练得到的用于图像分割的目标网络中，得到输出结果；目标网络为包括混合上下文网络结构的全卷积网络，所述混合上下文网络结构用于将自身所提取的多个具有预定尺度范围的参考特征融合为目标特征，目标特征为与所分割图像中目标对象的尺度范围相匹配的特征；目标网络通过具有不同尺度范围的目标对象的样本图像训练而成；基于输出结果，得到目标图像所对应的图像分割结果。通过本方案可以在保证大的感受野的前提下，提升对图像中不同尺度范围的目标对象的分割有效性。
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公开(公告)号：CN110660067A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201810690561.7
申请日：2018-06-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种目标检测方法及其装置，该方法包括：对待标注图像进行目标检测，以得到所述待标注图像中的目标对应的第一矩形框；对所述第一矩形框进行外扩处理，以得到所述第一矩形框对应的第二矩形框；基于所述第二矩形框，利用第一深度学习算法对所述待标注图像进行矩形框标注，以得到所述待标注图像中的目标对应的第三矩形框。该方法可以在保证矩形框标注准确性的情况下，提高矩形框标注的效率。
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公开(公告)号：CN110570434A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201810576571.8
申请日：2018-06-06
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种图像分割标注方法和装置，该方法包括：从待分割图像中截取图像块，所述图像块中包含一个待分割的目标对象；使用训练好的分割模型对所述图像块进行分割，得到所述目标对象的分割结果；所述分割模型用于预测不同类别的物体的分割结果并为不同类别的物体的分割结果赋予相同的真值；接收标注指令，将所述目标对象的分割结果的真值设置成所述标注指令所指定的真值。本申请实施例提供了一种半自动化的分割标注工具，在保证和人工标注相同精度的情况下，能够减少标注时间和人力成本。
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公开(公告)号：CN109284847A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201710594689.9
申请日：2017-07-20
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 孙海鸣
Abstract: 本申请实施例提供了一种机器学习、寻物方法及装置，涉及人工智能技术领域，应用于机器人，方法包括：从目标寻物场景的状态集合中选择状态，作为第一状态；以第一状态为寻物策略的起始状态，获得寻找目的物的目标最优寻物策略；以目标最优寻物策略为学习目标进行策略学习，获得机器人在目标寻物场景中寻找目的物的寻物策略，并将所获得的寻物策略添加至寻物策略池；比较所获得寻物策略与目标最优寻物策略是否一致；若一致，判定完成以第一状态为寻物策略的起始状态的策略学习；若不一致，返回从目标寻物场景的状态集合中选择状态的步骤。应用本申请实施例提供的方案提高了寻物成功的概率。
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公开(公告)号：CN107784654A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201610734168.4
申请日：2016-08-26
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像分割方法、装置及全卷积网络系统。其中，所述方法包括：获得待处理的目标图像；获得目标图像的图像特征数据；将图像特征数据输入至预先训练得到的用于图像分割的目标网络中，得到输出结果；目标网络为包括混合上下文网络结构的全卷积网络，所述混合上下文网络结构用于将自身所提取的多个具有预定尺度范围的参考特征融合为目标特征，目标特征为与所分割图像中目标对象的尺度范围相匹配的特征；目标网络通过具有不同尺度范围的目标对象的样本图像训练而成；基于输出结果，得到目标图像所对应的图像分割结果。通过本方案可以在保证大的感受野的前提下，提升对图像中不同尺度范围的目标对象的分割有效性。
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