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公开(公告)号：CN110688874A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201810726338.3
申请日：2018-07-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸表情识别方法及其装置、计算机可读存储介质和电子设备，该方法包括：获取当前时刻的待识别人脸图像；将所述当前时刻的待识别人脸图像输入到深度学习网络模型，由所述深度学习网络模型对所述待识别人脸图像进行表情特征的提取，基于提取的各个表情特征、各个表情特征的权重值以及上一时刻的待识别人脸图像的表情识别结果，得到所述待识别人脸图像的表情识别结果。该方法可以提升当前时刻的各表情类型的概率的准确度。
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公开(公告)号：CN108985137A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201710408082.7
申请日：2017-06-02
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车牌识别方法、装置及系统，其中，车牌识别方法包括：通过预设图像分割算法，对采集的车牌图像进行检测，确定所述车牌图像中每个字符的位置；根据所述车牌图像中每个字符的位置，确定所述车牌图像的倾斜角度范围；按照所述倾斜角度范围，对所述车牌图像进行旋转校正，得到校正车牌图像；获取所述校正车牌图像的顶点坐标，通过透视变换对所述顶点坐标进行变换，得到字符等高的变换车牌图像；对所述变换车牌图像中的每个字符进行识别，得到识别后的车牌。通过本方案可以提高车牌识别的运算效率及成功率。
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公开(公告)号：CN108108729A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201611055686.X
申请日：2016-11-25
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车牌类型的识别方法及装置，所述方法包括：获取包含待识别车牌的场景图像，在所述场景图像中确定所述待识别车牌对应的车牌区域；确定所述车牌区域中的主段字符和/或子段字符、所述主段字符和/或子段字符的位置、所述主段字符和/或子段字符对应的字符颜色和背景颜色；根据所述位置，确定所述车牌区域中的图案区域；使用预设的分类模型，识别所述图案区域中的图案；根据所述图案、所述主段字符和/或子段字符、所述字符颜色和所述背景颜色，确定所述待识别车牌的车牌类型。应用本发明实施例能够识别包含图案的车牌类型。
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公开(公告)号：CN119206679B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411702617.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 韦立庆
Abstract: 本申请实施例提供了一种微动作识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域。方法包括：获取包含指定对象的待识别视频；将待识别视频中的每一视频帧输入至预先训练的微动作识别模型中的视觉特征提取网络，得到第一待识别视频特征；根据每一第一待识别特征向量在第一待识别视频特征中的位序，计算该第一待识别特征向量对应的调整量；利用每一调整量，对第一待识别视频特征中对应的第一待识别特征向量进行调整，得到第二待识别视频特征；基于第二待识别视频特征与预设提示词的文本特征的匹配结果，确定待识别视频中的指定对象是否存在预设提示词所表征的微动作。如此，能够实现微动作识别，保证微动作识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119152483A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411667013.4
申请日：2024-11-20
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疲劳状态的识别方法及装置，涉及疲劳驾驶检测技术领域。电子设备获取待识别驾驶员的驾驶特征和当前场景信息，然后将驾驶特征输入到疲劳特征提取模型进行卷积处理，得到疲劳特征提取模型输出的驾驶员疲劳特征，从预先建立的场景特征库的历史场景信息中根据场景匹配算法确定与当前场景信息匹配的预设数量个历史场景信息作为目标场景信息；再根据场景特征库的对应关系，确定目标场景信息对应的目标疲劳特征，并确定驾驶员疲劳特征与每个目标疲劳特征之间的疲劳相似度，从而基于疲劳相似度确定待识别驾驶员的疲劳状态，通过从多个维度确定待识别驾驶员的疲劳程度，提高了识别疲劳状态的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111160071B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811322370.1
申请日：2018-11-08
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 韦立庆
Abstract: 本申请提供了一种疲劳驾驶检测方法和装置，该方法包括：获取驾驶员的人脸图像以及驾驶员的实际眼距；检测所述人脸图像的关键点；通过预设的深度学习网络模型初步判断所述人脸图像中驾驶员是否闭眼，得到初步判断结果；根据所述关键点、初步判断结果，以及所述驾驶员的实际眼距二次判断所述人脸图像中驾驶员是否闭眼，得到二次判断结果；统计预设时间内连续的人脸图像中二次判断结果为闭眼的帧数；当闭眼的帧数大于预设阈值时，确定所述驾驶员处于疲劳状态；并发出告警。该方案能够提高疲劳驾驶检测的准确性。
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公开(公告)号：CN108319951A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201710028236.X
申请日：2017-01-16
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识别车牌中字符的方法及装置，所述方法包括：获取待识别车牌的车牌区域图像；将所述车牌区域图像中字符数量最多的连续字符序列、确定为所述待识别车牌中的初始主段字符；根据预设的子段字符特征，判断位于所述初始主段字符的左端或右端的字符中是否存在属于子段字符的字符；将位于所述初始主段字符左端或右端的、属于子段字符的字符删除，得到所述待识别车牌中的主段字符；根据所述主段字符在所述车牌区域图像中所在的位置，确定待识别车牌中的子段字符。应用本发明实施例能够识别出多种车牌类型中的主段字符和子段字符。
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公开(公告)号：CN107977596A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201610940265.9
申请日：2016-10-25
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车牌状态识别方法及装置，所述方法包括：获取包括待检测车辆的第一图像；识别所述第一图像的特征区域；其中，所述特征区域为包含所述待检测车辆的车牌的区域；确定包含所述特征区域的第二图像；将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中，得到所述待检测车辆的车牌状态；其中，所述卷积神经网络是根据各包含第一样本图像的特征区域的第二样本图像，以及各第二样本图像对应的车牌状态训练得到的。本发明实施例能够提高车牌状态检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119206679A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411702617.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 韦立庆
Abstract: 本申请实施例提供了一种微动作识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域。方法包括：获取包含指定对象的待识别视频；将待识别视频中的每一视频帧输入至预先训练的微动作识别模型中的视觉特征提取网络，得到第一待识别视频特征；根据每一第一待识别特征向量在第一待识别视频特征中的位序，计算该第一待识别特征向量对应的调整量；利用每一调整量，对第一待识别视频特征中对应的第一待识别特征向量进行调整，得到第二待识别视频特征；基于第二待识别视频特征与预设提示词的文本特征的匹配结果，确定待识别视频中的指定对象是否存在预设提示词所表征的微动作。如此，能够实现微动作识别，保证微动作识别的准确性。
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公开(公告)号：CN110688874B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201810726338.3
申请日：2018-07-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种人脸表情识别方法及其装置、计算机可读存储介质和电子设备，该方法包括：获取当前时刻的待识别人脸图像；将所述当前时刻的待识别人脸图像输入到深度学习网络模型，由所述深度学习网络模型对所述待识别人脸图像进行表情特征的提取，基于提取的各个表情特征、各个表情特征的权重值以及上一时刻的待识别人脸图像的表情识别结果，得到所述待识别人脸图像的表情识别结果。该方法可以提升当前时刻的各表情类型的概率的准确度。
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