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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：CN109003289B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201711334249.6
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 一种基于颜色标签的目标跟踪快速初始化方法。1.本发明在Lab色彩画面中将颜色分成了N个等级；2.提取目标矩形框，并将颜色空间转换至Lab色彩空间。3.对图像进行子区域划分；4.计算子区域色块颜色等级；5.查找到与背景元素相连的所有连通域；6.消除连通域；7.得到前景信息突出的图像；8.将得到前景信息突出的结果图像与原图像画面进行与操作；9.将去除背景图像后的图像作为结果输出，用于目标跟踪初始化，进行特征提取。与其他方法相比，该方法能够使提取的目标特征始终强于背景特征，具有速度快，实现简单，效果良好，灵活性好的优点，不依赖于强大的硬件支持，成本低廉。
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公开(公告)号：CN111311467A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010086988.3
申请日：2020-02-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于人脸识别的公交路线预测方法及系统，该方法包括：从获取的视频流中通过人脸识别获取上下车的乘客，确定所述乘客的上车站点和下车站点；通过人脸识别确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客，如果是，则确定所述乘客的换乘站点；将所述乘客的上车站点、下车站点和换乘站点进行关联获取该乘客的乘车路线；基于获取的所有乘客的乘车路线预测公交路线的需求。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配，预测市民出行完整的乘车路线的方法，利用完整的乘车路线信息，科学合理的进行城市公交路线规划，使得城市公交的运行效率更高。
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公开(公告)号：CN111310994A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010086978.X
申请日：2020-02-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于数据校准的公交路线预测方法及系统，该方法包括：获取公交车的停靠站点，统计该站点的上车及下车人数，通过人脸特征匹配确定本车人员的上车站点和下车站点；将公交车的所有信息发送至公交车运营服务器；通过人脸特别匹配确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客，如果是，则确定所述乘客的换乘站点；累加第一时间阈值内所有公交车各站点的上车和下车的人数得到计数总数N，同时累加所有同一辆公交车上的上下车识别匹配数量得到匹配总数P，则匹配数量校准系数为：α＝N÷(P×2)；基于α得到预测的公交出行需求数据。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配，并对统计数据基于人脸识别的匹配对进行校准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111310994B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010086978.X
申请日：2020-02-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于数据校准的公交路线预测方法及系统，该方法包括：获取公交车的停靠站点，统计该站点的上车及下车人数，通过人脸特征匹配确定本车人员的上车站点和下车站点；将公交车的所有信息发送至公交车运营服务器；通过人脸特别匹配确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客，如果是，则确定所述乘客的换乘站点；累加第一时间阈值内所有公交车各站点的上车和下车的人数得到计数总数N，同时累加所有同一辆公交车上的上下车识别匹配数量得到匹配总数P，则匹配数量校准系数为：α＝N÷(P×2)；基于α得到预测的公交出行需求数据。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配，并对统计数据基于人脸识别的匹配对进行校准。
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公开(公告)号：CN108986146B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201711305848.5
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 一种基于背景信息与自适应回归标签的相关滤波跟踪方法。系统包含：监控摄像机、IP网络、交换机和目标跟踪装置组成。通过在现有监控设备接入目标跟踪装置，实现在原有监控设备与PC机当中搭建桥梁，对现有监控方案进行功能升级，完成目标跟踪任务。通过从摄像头获取视频流；提取目标周围背景信息作为负样本添加至相关滤波方法中进行模型训练；根据目标的姿态变化设计自适应回归标签替换原有的固定标签用于模型训练；将背景信息作为负样本进行训练与自适应回归标签相结合，提升相关滤波跟踪方法的性能。较好地实现了外观变形、背景相似干扰、遮挡、平面旋转和背景杂乱等监控场景下的跟踪目标丢失问题，使目标跟踪趋于稳定和可靠。
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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：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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