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公开(公告)号：CN110688970A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910943859.9
申请日：2019-09-30
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种作弊行为检测并预警的方法及系统，其中方法包括：获取监控启动指令，根据监控启动指令提取监控视频信息中的图片信息；结合图片信息和预设的卷积神经网络获取多个先验框作为预选框；结合预设的作弊行为图集和损失函数对预选框进行匹配，在匹配成功时，发出预警信息。通过实时自动监测考场考生异常行为，一旦监测到考生的异常行为属于作弊行为，立刻实时发出预警信息，实现了对考生作弊行为的准确识别，节省了大量的人力，同时大大的提高了对考生作弊行为监测的工作效率。本发明一种作弊行为检测并预警的方法及系统可广泛的应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN109741333A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811652762.4
申请日：2018-12-28
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种改进的目标检测方法、系统及装置，其中方法包括以下步骤：获取待检测的原图片，并按照第一预设方式对原图片进行划分后，获得n张区域图片；依次对各区域图片进行分层提取后，获得n组第一局部图片；将第一局部图片的尺寸放大至原图片的尺寸后，获得n组第二局部图片；采用预设的检测模型对第二局部图片进行目标检测后，根据检测结果分别从各组第二局部图片中获取一张第二局部图片；将n张第二局部图片按照第二预设方式融合成一张检测图片，并将检测图片的尺寸缩小至原图片的尺寸后，输出检测图片。本发明有效地减少了目标检测算法对小目标漏检和错检的概率，极大地提高了检测的精确度，可广泛应用于检测技术领域。
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公开(公告)号：CN108182416A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711488387.X
申请日：2017-12-30
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无人机监控场景下的人体行为识别方法、系统及装置，方法包括：通过无人机监控摄像头对所需的监控地点进行视频拍摄并预处理，得到样本视频；基于样本视频，对样本视频中人体行为进行分类，并创建卷积神经网络模型和训练测试集样本库，进而通过训练测试集样本库对卷积神经网络模型进行训练；将实际监控视频进行处理后输入至训练后的卷积神经网络模型中，得到实际监控视频中的人体行为的分类类型。本发明通过训练后的卷积神经网络模型能够实时自动对现实无人机平台监控场景下人体的各类行为进行识别，网络泛化能力较好，有效提升识别效果。本发明可广泛应用于行为识别领域中。
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公开(公告)号：CN106547632A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610884825.3
申请日：2016-10-09
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式多路高清录播设备的导播控制方法及系统，该导播控制方法包括以下步骤：S1、建立多路高清录播设备对应的QT导播控制方案；S2、QT进程往共享内存写入数据从而生成待传递的消息；S3、QT进程发送消息到消息队列中；S4、视频处理进程循环读取消息队列，获取QT进程发送的消息；S5、视频处理进程响应于所获取的消息，执行相应的指令；其中，消息包括写入共享内存的数据的偏移位置以及数据长度。本发明可以克服网络对录播设备设置的延时影响，而且可以全方位导播控制，操作方便，可广泛应用于视频导播行业中。
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公开(公告)号：CN118587504A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410762632.5
申请日：2024-06-13
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种物理实验的设备状态识别方法、装置、设备及存储介质，获取目标人员在进行物理实验过程中的第一图像数据；将所述第一图像数据输入到训练好的目标检测模型中，通过所述目标检测模型检测得到第一检测结果；所述第一检测结果用于表征所述第一图像数据中各个目标实验设备的类别信息和位置信息的预测结果；通过训练好的分类模型，基于所述第一图像数据和所述第一检测结果，预测得到第一分类结果；所述第一分类结果用于表征各个所述目标实验设备的状态类别。该方法可以高效地实现对物理实验设备的状态识别，有利于降低对学生实验操作进行考核的人工成本，且判定的准确度更高。本申请可广泛应用于计算机视觉技术领域内。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108280842A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711483680.7
申请日：2017-12-29
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种克服光照突变的前景分割方法，包括有以下步骤：采用混合高斯背景建模的模型对处理后的视频帧灰度图进行初始化；结合光强突变量对视频帧进行混合高斯背景建模处理，并得到更新的背景模型；然后通过联通域标记、特征提取以及行为判断的结果提取出前景目标。本发明方法在采用传统混合高斯背景建模方法的前提下，在模型中引入光照突变量对图像进行处理，对背景模型实时更新，解决了目标分割对光照和环境突变敏感的问题，也解决了传统混合高斯模型中对长时间静止目标被更新为背景并消失的问题，进一步提高了前景分割的准确率。本发明作为一种克服光照突变的前景分割方法可广泛应用于图像处理领域。
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公开(公告)号：CN114363720B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111492456.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
IPC: H04N21/845 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的视频切片方法、系统、设备及介质，方法包括：本发明实施例对待切片视频进行解码并输出视频帧图片；对所述视频帧图片进行手部关键点提取处理，确定手部关键点时间序列流；通过滑动窗口对所述手部关键点时间序列流进行手部动作匹配，确定手部行为信息；对所述视频帧图片进行目标检测，确定节点三元组；根据所述手部行为信息对所述节点距离进行位置检测，确定行为三元组；根据所述行为三元组中的动作起止时间戳对所述待切片视频进行剪辑，确定视频切片；能够通过手部与物体的交互行为确定切片的起止时间戳，实现自动化视频切片，提高了视频切片的效率，可广泛应用于视频切片技术领域。
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公开(公告)号：CN115775341B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310106750.6
申请日：2023-02-13
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
IPC: G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种实验设备状态检测方法及系统，其中方法如下：获取记录实验设备状态的图像集，将图像集中的一张图像入目标检测函数识别出图像中所有目标实验设备；将每个目标实验设备输入对应的一个图像分类函数，输出目标实验设备对应的状态分类置信度值；判断目标实验设备的状态分类置信度值是否大于阈值T；若目标实验设备的状态分类置信度值大于阈值，直接输出目标实验设备的状态分类置信度值；若目标实验设备的状态分类置信度值小于或等于阈值T，将目标实验设备的状态分类置信度值与相关矩阵相乘，并遍历相乘后的所有元素，将最大值的元素作为最终状态输出。本发明通过互相验证实验设备之间彼此的状态，以提升状态检测的精度。
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公开(公告)号：CN106547632B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201610884825.3
申请日：2016-10-09
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式多路高清录播设备的导播控制方法及系统，该导播控制方法包括以下步骤：S1、建立多路高清录播设备对应的QT导播控制方案；S2、QT进程往共享内存写入数据从而生成待传递的消息；S3、QT进程发送消息到消息队列中；S4、视频处理进程循环读取消息队列，获取QT进程发送的消息；S5、视频处理进程响应于所获取的消息，执行相应的指令；其中，消息包括写入共享内存的数据的偏移位置以及数据长度。本发明可以克服网络对录播设备设置的延时影响，而且可以全方位导播控制，操作方便，可广泛应用于视频导播行业中。
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公开(公告)号：CN108280406A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711488438.9
申请日：2017-12-30
Applicant: 广州海昇计算机科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于分段双流模型的行为识别方法、系统及装置，方法包括：采用H.265/HEVC的视频压缩标准录制监控视频；对样本数据集进行样本扩容，得到扩容样本数据集；创建组合卷积神经网络模型，进而通过扩容样本数据集对组合卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的组合卷积神经网络模型；将实际监控视频进行处理后输入至训练后的组合卷积神经网络模型中，得到实际监控视频中的人体行为的识别结果。本发明通过利用分段双流CNNs和LSTMs组合的组合卷积神经网络模型识别人体行为类别，通过充分提取视频数据中有效特征，能有效实时分析视频中学生行为，且能大大提高识别准确率。本发明可广泛应用于行为识别领域中。
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