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公开(公告)号：CN107968902A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201610915943.6
申请日：2016-10-20
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
CPC classification number: H04N5/2258 , G03B37/04 , H04N5/2254 , H04N5/23235 , H04N5/23238 , H04N5/353
Abstract: 本发明公开了一种基于单图像传感器的全景摄像机及其实现方法，该全景摄像机包括：多镜头模块，包括若干对水平、垂直以及对角线视角都大于或等于180度的鱼眼镜头及对应的三角反射棱镜，每个鱼眼镜头接受整个空间射入光线后分别经反射棱镜射入图像传感器；图像传感器，采样得到单幅原始图像；图像处理单元，获得图像传感器输出的原始图像，统计其中的亮度、色度信息并通过控制接口调节图像传感器的曝光时间和增益，完成对图像或视频的处理、编码后输出给图像输出单元；图像输出单元，将处理后的图像或视频输出，本发明不仅能够解决传统多图像传感器全景摄像机存在的图像拼接边界亮度、色度跳变差异等问题，而且能够有效降低系统成本和功耗。
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公开(公告)号：CN119854521A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411968852.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: H04N19/527 , H04N19/51
Abstract: 本发明涉及一种运动矢量估计方法、系统及可读存储介质，利用金字塔的多层结构，从不同层计算运动矢量，下采样的运动矢量计算采用稠密光流，并由最底层到最顶层利用卡尔曼滤波逐层更新不断迭代，上采样时依据上采样层的运动矢量更新结果所指向区域做局部的块匹配算法更新运动矢量，再通过最底层到最顶层过程中获得的滤波后的运动矢量进行纠正，由最顶层到最底层利用卡尔曼滤波逐层更新不断迭代，达到获得干净且准确的运动矢量的效果。由此结合了两种计算运动矢量的算法的优点并互相弥补其缺点，并通过金字塔的完整结构中由最底层到最顶层再到最底层的迭代，最终可以在处理信噪比很差的视频时，也能快速获得干净且判别较准确的运动矢量。
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公开(公告)号：CN119831888A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411914485.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种图像降噪方法、系统及可读存储介质，方法包括：对当前帧图像进行高斯滤波并进行下采样得到第一下采样图像，进行高斯金字塔分解得到当前帧图像组；上采样得到上采样图像，与当前帧图像作差得到高频信息；将当前帧图像组和参考帧图像组进行不同尺度下的运动估计和纹理估计，并通过导向滤波修正；基于运动估计权重将第一下采样图像与参考帧图像进行时空域滤波；对降噪后下采样图像进行上采样得到降噪后上采样图像，根据纹理估计权重将降噪后上采样图像与高频信息进行加权融合，得到最终图像；对最终图像下采样并进行高斯金字塔分解，得到用于下一帧图像降噪的参考帧图像组。本发明能够在增加图像信噪比的同时保留更多纹理细节。
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公开(公告)号：CN119718330A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411799494.4
申请日：2024-12-09
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种AI编译器模型编译多级性能评估方法及系统，方法包括：利用AI编译器为每个算子生成若干候选解，每个候选解具有不同的中间表达；对所有候选解对应的中间表达进行时间评估，挑选出其中最优的M个候选解，其中，M为正整数；将M个候选解对应的中间表达进行编译生成对应的汇编指令并进行时间评估，挑选出其中最优的N个候选解，其中，N为正整数且小于M；将N个候选解编译生成二进制指令并导入芯片进行实测，根据实测结果获取最优的运行时间及对应的运行指令。通过逐级挑选的部分最优解传给下一级进行更精确评估，相比于现有时间评估方法，准确度更高，不仅能大幅减少了编译时间，还能有效解决多后端实现的选择问题。
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公开(公告)号：CN117746414A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311777681.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及车牌识别技术领域，尤其涉及一种单双层混合车牌识别方法、系统、摄像头及可读存储介质，方法包括：S1、将待识别车牌图像输入训练好的生成器网络，输出识别模板图像；S2、对识别模板图像进行单双层判断，若识别模板图像为单层车牌，则直接输出，若识别模板图像为双层车牌，则对识别模板图像进行上下层分割，并将上下层识别模板图像进行拼接后输出；S3、采用端对端车牌识别模型对S2输出的识别模板图像进行识别。通过训练好的生成器网络将待识别车牌图像转换为易于识别的识别模板图像，能够很好地去除现实场景中存在的各种干扰车牌识别的因素，同时针对双层车牌进行分割及拼接处理，以便于使用端对端车牌识别模型进行识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117495697A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311591598.1
申请日：2023-11-27
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种图像融合方法、图像融合装置、电子设备及存储介质，包括：包括以下步骤：获取第一图像信息和第二图像信息，所述第一图像信息与所述第二图像信息来源于不同传感器在同一时间段内对同一拍摄目标的多个拍摄图像中的同一帧；根据所述第一图像信息和所述第二图像信息，获取所述第一图像信息的第一融合权重和所述第二图像信息的第二融合权重；根据所述第一融合权重和所述第二融合权重，获取时空域加权数；根据所述时空域加权数，对所述第一图像信息和所述第二图像信息进行时空域滤波；以所述时空域滤波的输出结果作为图像融合计算的计算依据。本发明充分利用两路图像信号的特点，使图像信号有效融合，提升图像质量。
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公开(公告)号：CN117115875A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202211729484.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种人脸检测及特征预测跟踪显示的方法，应用于计算机视觉技术领域，该方法包括：接收视频输入数据，并按帧分解视频输入数据，得到多帧输入图像；对多帧输入图像依次进行人脸检测，并对检测到的人脸进行对应位置记录；对多帧输入图像中检测到的人脸进行特征预测，并按照特征类别进行计算合并得到多个标签；将多个标签依次添加到各输入图像中记录的对应位置；将添加标签后的多个图像合成视频，并输出合成视频。本发明能够实现端到端提取多人同时出现的视频中的人脸，并实现高精度人脸特征预测，以及跟踪显示对应的特征，并能实时表示或导出为添加特征的视频。
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公开(公告)号：CN116311418A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211729604.0
申请日：2022-12-30
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种轻量化多任务人脸属性训练方法，该方法包括：获取人脸属性数据集，并对所述人脸属性数据集进行预处理；建立人脸属性识别主干网络，并通过所述人脸属性识别主干网络对预处理后的人脸属性数据集进行处理，以提取各个人脸属性特征；根据各个所述人脸属性特征建立对应的人脸属性分支模型和对应的loss函数；训练各人脸属性分支模型，并根据各loss函数输出结果监控各人脸属性分支模型的学习情况。本发明能够充分运用开源数据集，无需复杂模型和大量的标注工作即可快速获取较为准确的人脸属性识别结果。
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公开(公告)号：CN116189290A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211735182.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种挥手检测方法及装置，对包含连续多帧待测图像的实时视频序列进行逐帧处理，用人形检测框将所述待测图像中的若干个人像分别框选出来；将前后帧待测图像中的人形检测框进行匹配，使前后帧待测图像中用于表示相同人像的人形检测框相互对应；获取所述人形检测框中的多个人体关键点，所述人体关键点用于表征人像的姿态；以及，在连续的设定帧数内的所述待测图像中，根据所选取的人形检测框中人体关键点的位置变化情况判断相应的人像是否存在挥手运动。本发明通过将同一人像在连续多帧待测图像中对应的多个人形检测框对应起来，实现了实时视频序列中持续性地多人挥手检测，提高了检测灵敏度，同时降低了误检率。
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公开(公告)号：CN112862697A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110019978.2
申请日：2021-01-07
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种高动态范围图像压缩的方法及装置，该方法包括：对高动态范围图像的亮区和暗区进行滤波得到亮区滤波结果和暗区滤波结果，对亮区滤波结果和暗区滤波结果进行加权平均得到亮度滤波结果，对亮度滤波结果进行直方图调整映射得到亮度映射图像，对高动态范围图像进行滤波弱强度和中强度计算得到滤波弱强度结果和滤波中强度结果，根据滤波弱强度结果和滤波中强度结果对高动态范围图像进行细节提取和细节增强得到高动态范围图像的高频细节增强信息和中频细节增强信息，根据亮度映射图像、高频细节增强信息和中频细节增强信息对高动态范围图像进行压缩得到压缩输出图像。通过实施本申请，能解决现有方案中存在的图像光晕的问题。
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