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公开(公告)号：CN112507927A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011488534.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种板书内容自动生成方法和装置，通过获取教学录像视频中每帧图像的黑板区域图像，采用尺度不变特征变换技术按照时间顺序计算一个时刻与下一时刻的黑板区域图像之间的匹配点的数目，根据匹配点的数目对黑板区域图像进行分组；对每组黑板区域图像中的任意两张图像采用尺度不变特征描述子计算两两黑板区域图像之间的匹配点，基于匹配点构建目标优化函数，并采用高斯‑牛顿迭代法求解出黑板区域图像内每个像素之间的映射关系；获得每组黑板区域图像中包含文字的像素点，并基于像素点通过区域增长算法获得文字区域，基于初始图像计算文字区域的像素变化区域，通过映射关系将像素变化区域切割并填充到初始图像中，输出最终的板书内容。
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公开(公告)号：CN109191791B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201811279068.2
申请日：2018-10-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合多特征的疲劳检测方法以及装置，涉及图像检测领域。其中，该方法包括：获取一定时间周期T内不同时刻的目标人脸图像；检测所述目标人脸图像的特征点；根据所述特征点，确定所述目标人脸图像的目标状态；基于分层隐马尔可夫模型HMM，根据所述目标状态预测出所述目标人脸图像所对应的目标人脸的精神状态。本发明不仅考虑人员的眼部特征，还考虑人员嘴巴特征，能够更加准确地检测人员的疲劳状态。
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公开(公告)号：CN112766061B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202011615688.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明给出了一种多模态无监督的行人像素级语义标注方法和系统，包括对无人的监控场景进行三维重建，获取监控场景的初始点云信息；利用Tof图像采集设备获取监控场景中的第一点云信息，将其与初始点云信息配准后进行集合的差运算，获得第二点云信息，并将第二点云信息在水平面上进行投影，获得人员点云信息集合；对红外图像采集设备获取的场景信息阈值化后的二值化图像进行膨胀和腐蚀，获得连通区域信息集合；分别将人员点云信息集合和连通区域信息集合，利用已经标定的相机之间的位置关系，投影到RGB图像采集设备的图像平面空间中进行集合的交集运算，响应于共同像素超过第一阈值时，获取对应的人体区域集合。该方法和系统充分融合了不同模态摄像机的优点，可以有效提取出场景中的人体像素点。
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公开(公告)号：CN112837286B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202110128163.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于支架变形的检测方法和系统，构建基于深度神经网络的支架护套检测器模型，利用包括支架护套的监控视频图像的样本数据训练支架护套检测器模型；利用支架护套检测器模型获取支架点位置，二值化监控视频图像获得支架点二值化图像，支架点位置为支架护套检测器模型获取的检测框的中心点；将支架点的二值化图像进行投射变换获取基准支架点二值化图像，定期获取监控视频图像的支架点二值化图像，将支架二值化图像基于基准支架点二值化图像对其变换获得对齐支架点二值化图像；叠加相邻周期的对齐支架点二值化图像，分别获取对齐支架点二值化图像的位移轨迹图，获取支架变形位置和变形程度。利用该方法能够快速定位变形位置和程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112507927B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202011488534.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种板书内容自动生成方法和装置，通过获取教学录像视频中每帧图像的黑板区域图像，采用尺度不变特征变换技术按照时间顺序计算一个时刻与下一时刻的黑板区域图像之间的匹配点的数目，根据匹配点的数目对黑板区域图像进行分组；对每组黑板区域图像中的任意两张图像采用尺度不变特征描述子计算两两黑板区域图像之间的匹配点，基于匹配点构建目标优化函数，并采用高斯‑牛顿迭代法求解出黑板区域图像内每个像素之间的映射关系；获得每组黑板区域图像中包含文字的像素点，并基于像素点通过区域增长算法获得文字区域，基于初始图像计算文字区域的像素变化区域，通过映射关系将像素变化区域切割并填充到初始图像中，输出最终的板书内容。
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公开(公告)号：CN112837286A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110128163.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于支架变形的检测方法和系统，构建基于深度神经网络的支架护套检测器模型，利用包括支架护套的监控视频图像的样本数据训练支架护套检测器模型；利用支架护套检测器模型获取支架点位置，二值化监控视频图像获得支架点二值化图像，支架点位置为支架护套检测器模型获取的检测框的中心点；将支架点的二值化图像进行投射变换获取基准支架点二值化图像，定期获取监控视频图像的支架点二值化图像，将支架二值化图像基于基准支架点二值化图像对其变换获得对齐支架点二值化图像；叠加相邻周期的对齐支架点二值化图像，分别获取对齐支架点二值化图像的位移轨迹图，获取支架变形位置和变形程度。利用该方法能够快速定位变形位置和程度。
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公开(公告)号：CN112699798A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011613476.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车路协同的交警动作识别方法和装置，通过获取在指挥监测区域拍摄到的包含人员的第一图像，并通过人脸识别技术对人员的身份进行识别，根据识别结果判断人员是否是合法交通指挥人员；获取在车辆监测区域拍摄到的车辆前方的包含人员的第二图像，并获取拍摄到的包含人员和车辆的第三图像；通过位置回归网络分别对第二图像和第三图像进行人体检测，将各自的颜色通道分别进行归一化并叠加得到双视角图片；将双视角图片输入深度卷积神经网络，输出分数最高的动作作为最终结果；将各个动作的三维模型生成的二维图片与第二局部图像输入姿态一致性判别网络，判断得到姿态是否具备一致性。本发明可以提高自动驾驶系统的安全性。
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公开(公告)号：CN109002750B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201711305849.X
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 一种基于显著性检测与图像分割的相关滤波跟踪方法。提出了一种结合显著性检测与图像分割的相关滤波改进方法，通过对图像中的背景进行破坏，突出目标特征，弱化背景特征，提高跟踪准确率。通过获取视频流；对目标进行检测；首先应用显著性检测技术区分图像中的前景与背景；进行图像对比度增强对图像进行分割；将得到的分割图与原图进行与操作，得到仅含有目标信息的矩形框；通过显著性检测，对比度增强，图像分割技术的引入，破坏了原本矩形框中的背景信息，保留了目标信息，使目标信息特征的表达始终强于背景信息，解决了复杂背景下相关滤波跟踪失效的问题。
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公开(公告)号：CN111259178A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010061384.3
申请日：2020-01-19
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G06F16/51 , G06F16/583
Abstract: 本申请实施例公开了图像数据同步方法、装置和系统。该方法的一种具体实施方式包括：响应于启动本地图像库同步操作，从数据库中获取图像库并存储所述图像库到本地；响应于所述本地图像库同步操作结束，且当前时间达到预设的数据同步周期，确定所述数据库中的图像数据在最近的数据同步周期时间段内的变化情况；基于所述变化情况，更新本地的图像库。该实施方式实现了将数据库中的图像数据和本地的图像数据同步，在检索图像时，直接在本地内存中进行图像特征比对，无需访问数据库，有助于提高图像检索的效率。
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