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公开(公告)号：CN111612161B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202010456082.6
申请日：2020-05-26
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种自动更新深度学习模型的方法、装置及存储介质，该方法包括：服务器将训练后的初始第一深度学习模型部署到客户端中，采集用于用户的输入数据作为采集的实际样本，在服务器使用第二深度学习模型对实际样本进行机器标注得到标注后的实际样本；服务器使用第一数据集和标注后的实际样本对初始第一深度学习模型进行再训练后的第一深度学习模型更新初始第一深度学习模型。本发明通过在后端服务器部署多个强大算法模型进行真实应用环境中的数据采集并自动进行标注，然后使用标注后的数据集重新训练客户端比较简单的模型，并更新到前端设备当中，解决了人工标注样本速度慢导致无法及时更新客户端学习模型的技术问题，提高了用户体验。
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公开(公告)号：CN118494468B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410954226.9
申请日：2024-07-17
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆避让控制技术领域，具体涉及基于人工智能的车辆控制方法及系统。该方法基于二维栅格地图中障碍车辆栅格与初始栅格之间的相对信息，根据相对速度以及距离信息确定每个障碍车辆栅格的车辆避让系数。基于运动特征获得障碍车辆栅格相对于非障碍栅格的障碍影响系数，根据障碍影响系数获得的车辆避让估计代价能够同时考虑到障碍车辆的运动状态以及非障碍栅格相对于目标栅格的距离，进而得到科学合理的初始车辆推荐路线。对初始车辆推荐路线进行平滑处理，利用最优车辆推荐路线控制目标车辆进行避让。本发明通过分析障碍车辆的运动特征，获得科学有效的避让路径，实现目标车辆科学、有效、安全地避让。
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公开(公告)号：CN118645089A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411124543.4
申请日：2024-08-16
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/22 , G10L25/18 , G10L25/21 , G10L21/0272 , G10L21/0232
Abstract: 本发明涉及语音识别领域，具体涉及用于多维AI平台的语音识别方法，所采用的技术方案具体如下：获取至少两个音频接收设备发送而来的语音数据；根据所述语音数据在不同频率下的语音响应程度来修正对应的原始滤波器组，获取修正后的滤波器组；采用所述修正后的滤波器组来对应生成所述语音数据的梅尔语谱图；将所述梅尔语谱图均输入至预设语音识别网络，获取各所述语音数据所对应的语音识别结果。本发明可以解决车载语音识别系统在多用户环境下语音识别效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN117671998A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311646412.8
申请日：2023-12-01
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G08G1/14 , G08G1/017 , G08G1/04 , G06V20/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V30/148
Abstract: 本发明涉及一种停车位车辆管理方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：从感应到车辆进场至感应到车辆离场，每隔固定时间对停车位场景进行拍摄；对每次拍摄的图像进行车辆和车牌识别；当本次识别到车牌时，判断其是否处于兴趣区域内，如果不在，则更改本次车牌识别结果；当未识别到车牌时，触发告警；当识别到时，基于置信度和车牌所在的像素大小进行进一步判断，确定是否保留本次车牌识别结果；当车辆离场时，判断是否识别到车牌，如果识别到，则将识别到的车牌和停车时长用于订单处理；如果未识别到，则发出告警。本发明提高识别精度和场景适应度，为车位自动化管理、预警和收费提供有效的支撑。
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公开(公告)号：CN117115923A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311328942.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别算法的智慧农业人员行为识别系统，该系统分为场景构建模块、视频信息采集模块、视频信息识别模块和确认模块四个模块；视频信息识别模块包括视频信息分割单元和识别单元，视频信息分割单元用于将视频信息分割成具有一定时间顺序的图像信息；识别单元中的主要组成部分为三维卷积神经网络算法，通过三维卷积神经网络算法对具有一定时间顺序的图像信息进行分析和识别，通过三维卷积神经网络的单阶段模型算法对农业人员的实时动作进行识别，结合场景构建模块得到农业人员的实时行为；根据得到的结果判定农业人员的工作状态和工作中存在的问题；对提升农业生产效率和保障农业人员安全具有一定的作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110276277A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910475881.5
申请日：2019-06-03
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于检测人脸图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标图像帧序列；对于目标图像帧序列包括的每个图像帧，将该图像帧输入预先训练的人脸检测模型，得到人脸位置信息；基于所得到的人脸位置信息，从目标图像帧序列包括的图像帧中，确定至少一个人脸图像序列，其中，每个人脸图像序列包括的人脸图像用于指示同一个人脸；对于至少一个人脸图像序列中的每个人脸图像序列，确定该人脸图像序列包括的每个人脸图像的质量评分；基于所得到的质量评分，从该人脸图像序列中提取人脸图像及输出。该实施方式实现了从目标图像序列中提取高质量的人脸图像，有利于提高利用提取出的人脸图像进行人脸识别等操作的准确性。
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公开(公告)号：CN119152581B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411625157.3
申请日：2024-11-14
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于多模态语义信息的行人重识别方法、装置及设备，该方法包括：获取若干监控画面；将若干监控画面作为预先训练完成的多模态目标检测模型的输入，以使多模态目标检测模型根据各监控画面进行检测，确定各行人对应的外貌特征标签以及各外貌特征标签对应的深度特征；将与目标检索对象的外貌特征标签全部相同的行人确定为待识别人员；基于目标跟踪算法，确定目标检索对象以及各待识别人员在各自监控画面中的运动轨迹，并确定目标检索对象与各待识别人员之间的轨迹相似度；将轨迹相似度大于或等于预定阈值的待识别人员确定为目标检索对象。本申请实施例的技术方案可以在提高行人重识别的效率的同时，保证行人重识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119152581A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411625157.3
申请日：2024-11-14
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于多模态语义信息的行人重识别方法、装置及设备，该方法包括：获取若干监控画面；将若干监控画面作为预先训练完成的多模态目标检测模型的输入，以使多模态目标检测模型根据各监控画面进行检测，确定各行人对应的外貌特征标签以及各外貌特征标签对应的深度特征；将与目标检索对象的外貌特征标签全部相同的行人确定为待识别人员；基于目标跟踪算法，确定目标检索对象以及各待识别人员在各自监控画面中的运动轨迹，并确定目标检索对象与各待识别人员之间的轨迹相似度；将轨迹相似度大于或等于预定阈值的待识别人员确定为目标检索对象。本申请实施例的技术方案可以在提高行人重识别的效率的同时，保证行人重识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118898836A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410921139.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/24
Abstract: 本发明涉及一种基于前后车牌图像的车牌识别方法、设备及介质，该方法中包括：通过安装于车位前后两侧的视频桩分别采集该车位停放车辆的前方车牌图像和后方车牌图像；对前方车牌图像和后方车牌图像分别进行车牌目标检测；构建基于前后车牌的车牌识别模型，通过训练集对模型进行训练；模型的网络结构包括两个特征提取模块、一个特征融合模块和一个特征识别模块，前方车牌目标图像和后方车牌目标图像分别输入两个特征提取模块，两个特征提取模块提取的图像特征共同输入特征融合模块，特征融合模块输出的融合特征输入特征识别模块进行车牌识别；通过训练后的模型进行车牌识别。本发明提高了路面停车场车牌识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117690077A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311643487.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/246
Abstract: 本申请提供了一种人流量监测方法、系统、设备及存储介质，涉及安防技术领域。本申请中，视频平台通过目标区域中各个通向子区域的通道中的摄像头采集实时视频流；计算平台针对各个通道的实时视频流进行目标检测，在连续多帧内依据图像特征进行相似度判别，跟踪得到各个目标的移动向量；针对通道对应的目标，计算目标的移动向量和通道的预设方向向量之间的夹角；根据夹角确定目标移动方向，进而确定对应子区域的人流量变化值；业务平台根据各个子区域的人流量变化值，对人流量超预设阈值的一类子区域生成人流量管控方案。上述方案可方便简单地适用在多分景点的景区中实现精准的人流量监测，及时地触发人流量管控，保障游客出行体验和公共安全。
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