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公开(公告)号：CN118710889B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411184316.0
申请日：2024-08-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V20/62 , G06N3/0985 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/776
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据增强模型的训练方法、数据增强方法、及装置，涉及机器学习技术领域，该数据增强模型的训练方法包括：获取训练图像；利用初始结构的数据增强模型生成每一训练图像的数据增强变量的变量值；利用每一训练图像的数据增强变量的变量值，对该训练图像中对象的检测框进行变换处理，得到第一检测框；基于测试图像中表示同一类别对象的检测框，与表示该同一类别对象的第一检测框之间几何特征的差异，确定模型损失值；基于模型损失值对初始结构的数据增强模型的模型参数进行调参，直至达到预设收敛条件，得到训练完成的数据增强模型。通过本方案能够省去由专业人员人工调节超参数的过程，降低人工成本。
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公开(公告)号：CN111291597B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201811494297.6
申请日：2018-12-07
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于图像的人群态势分析方法、装置、设备及系统，方法包括：将图像输入至预先训练得到的神经网络模型中；利用神经网络模型中的人群密度统计分支，统计图像中的人群密度；利用神经网络模型中的人群行为分析分支，分析图像中的人群行为；基于人群密度和人群行为，判断是否发生群体性事件。可见，本方案中，神经网络模型至少包括两个分支，一个分支统计图像中的人群密度，另一个分支分析图像中的人群行为，从人群密度和行为两方面来分析是否发生群体性事件，提高了分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111242813B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811446349.2
申请日：2018-11-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06Q50/20
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于视频分析的考评方法、装置及系统。该方法包括：获取目标考生对应的目标考卷标识、目标操作录像以及目标打点信息；确定与目标考卷标识对应的目标算法序列；基于目标考生操作目标考卷中各个考点内容的起止时间，从目标操作录像中提取目标考卷中各个考点内容对应的视频片段，并构成目标考卷对应的视频片段序列；针对视频片段序列中的每一视频片段，基于目标算法序列中的、该视频片段所对应的考评算法，确定该视频片段对应考点内容的考评结果；基于所确定的各个考点内容的考评结果，确定目标考生的考评成绩。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方法，可以实现减少老师在对学生的实验操作进行考评时的工作量。
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公开(公告)号：CN107543547B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201610520497.9
申请日：2016-06-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明实施例提供了一种导航方法、装置及系统，所述方法应用于服务器，所述方法包括：接收移动终端发送的当前位置特征信息，根据所述当前位置特征信息，以及本地保存的数据库，确定与所述当前位置特征信息匹配的区域的位置，并将该位置作为初始位置；接收所述移动终端发送的目标位置特征信息，根据所述目标位置特征信息，以及所述数据库，确定与所述目标位置特征信息匹配的区域的位置，并将该位置作为目标位置；确定从所述初始位置到所述目标位置的第一线路，并在所述移动终端的电子地图上显示所述第一线路。本发明实施例能够为用户提供准确的导航信息，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN111241872A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201811435929.1
申请日：2018-11-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种视频图像遮挡方法及装置，属于视频处理技术领域。所述方法包括：基于视频的多帧视频图像，获取所述视频内出现的各个目标的运动轨迹信息，所述运动轨迹信息包括所述各个目标在所述多帧视频图像中的位置信息和尺寸信息；确定所述各个目标中需要遮挡的第一目标；根据所述第一目标的运动轨迹信息，对所述多帧视频图像中所述第一目标所在的区域进行遮挡，所述第一目标所在的区域为所述第一目标的位置信息和尺寸信息所对应的区域。本发明可以实现对需要遮挡的目标进行准确有效的遮挡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106611030B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201510710336.1
申请日：2015-10-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/783 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及视频监控领域，公开了基于视频的对象相似度比较方法，包括以下步骤：分别从包含第一对象和第二对象的图像组中获取第一对象和第二对象的典型参考点，并根据第一和第二对象的典型参考点计算对象的相似度；其中，通过以下方式获取对象的典型参考点：在包括一个对象的每一帧图像中提取该对象的特征，作为该对象在一个视角的特征；将每一个视角的特征作为一个参考点，根据参考点拟合出平滑的超曲线；选取多个典型参考点，其中相邻的典型参考点之间曲率改变率大于预定阈值。本发明根据参考点的曲率改变率选取视角重叠程度低的图像中的参考点作为典型参考点来计算两个对象的相似度，提高了计算效率和计算结果的准确性。
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公开(公告)号：CN106845325B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201510885680.4
申请日：2015-12-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请实施例公开了一种信息检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，其中，上述方法包括：检测目标视频帧中的人物；获得所检测出的人物在参考帧中的人物位置，其中，所述参考帧为：采集时刻位于所述目标视频帧的采集时刻之前的预设数量个视频帧；根据预设的区域检测算法，检测所述目标视频帧中的可疑区域；根据所检测出的人物以及所述参考帧中的人物位置，确定所述目标视频帧的可疑区域是否为存在异常情况的区域。应用本申请实施例提供的方案进行信息检测，能够有效检测出视频帧中存在异常情况的区域，减轻了工作人员的工作压力。
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公开(公告)号：CN110309692A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201810258679.2
申请日：2018-03-27
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识别方法、装置及系统、模型训练方法及装置，属于人脸识别技术领域。包括：向深度学习模型输入待识别人脸图像；接收深度学习模型输出的人脸特征数据；深度学习模型中，输入层用于在接收到待识别人脸图像后，对待识别人脸图像进行数据处理，以得到高维特征数据；第一输出层用于对高维特征数据进行数据降维处理，得到低维特征数据；特征组合层用于将低维特征数据进行预处理，并对低维特征数据进行合并处理，得到组合特征数据；第二输出层用于对组合特征数据进行特征融合，得到人脸特征数据。解决了相关技术中人脸识别效率低以及对深度学习模型训练时，资源和时间的消耗较大、训练的灵活性较低的问题。
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公开(公告)号：CN109376607A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811126538.1
申请日：2018-09-26
Applicant: 北京航空航天大学 , 中国人民公安大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向行人再识别的基于多投影变换的特征度量学习方法，包括以下步骤：S1提取不同摄像头对应的特征向量；S2利用标定数据学习不同摄像头的投影矩阵；S3利用投影矩阵将不同摄像头对应的特征向量转换到公共特征空间；当没有新的摄像头添加到非重叠的摄像头网络中时，执行步骤S7；当新的摄像头添加到非重叠的摄像头网络中时，执行步骤S4；S4找到与新的摄像头的最相似的摄像头类；S5将新的摄像头下行人图像的特征向量转换到最相似的摄像头类的特征空间内；S6将转换后的特征向量再转换到公共特征空间；S7计算各个特征向量的之间的距离；S8根据特征向量间的距离来进行排序，得到排序列表，从而提高行人再识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109120916A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201710482505.X
申请日：2017-06-22
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摄像机故障检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质。其中，本发明实施例提供的摄像机故障检测方法包括：获取当前用于故障检测的第一图像，其中，所述第一图像为：待检测故障的第一摄像机所采集监控视频中的图像；对所述第一图像进行目标检测，获得所述第一图像中包含的目标的数量；确定所述第一摄像机对应的第一流量阈值；根据所述数量和所述第一流量阈值，确定所述第一摄像机是否存在故障。通过本发明实施例提供的摄像机故障检测方法，能够提高摄像机故障检测的准确率。
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