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公开(公告)号：CN116704602A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310643647.5
申请日：2023-06-01
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本申请的实施例提供了一种闸机通道防欺骗的处理方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取针对目标区域进行拍摄得到的图像序列，并确定图像序列中各待识别图像中包含的行人的头部特征信息及对应的头部检测框；根据各行人的头部特征信息以及头部检测框进行预测，确定行人的人体检测框，并提取对应的人体外观特征；根据待识别图像的时间戳信息以及待识别图像中包含的各行人的头部检测框、人体检测框以及人体外观特征进行目标跟踪，生成与各行人对应的运动轨迹，在闸机完成一次开关状态后，若进行刷脸请求过闸的行人未完成过闸，且存在其他行人完成过闸，则触发冒名过闸报警。本申请实施例的技术方案保证冒名过闸行为识别的准确性，并提高识别效率。
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公开(公告)号：CN114898457A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210374769.4
申请日：2022-04-11
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于手部关键点和transformer的动态手势识别方法，先获取T时间段内的手部图像序列，并获取各手部图像中的手部关键点；将T时间段内手部图像序列各手部图像中的手部关键点坐标拼接为三维矩阵，拼接后的关键点输入矩阵维度为3*T*K；将拼接得到的三维矩阵输入预训练好的神经网络模型，依次进行近距关节局部运动特征提取、特征转置、远距关节全局运动特征提取、transformer注意力分配、softmax函数激活；经神经网络模型预测后，输出T时间段上的动态手势的识别结果；本发明提供的方法，使用transformer模块，使网络在预测手势时能够聚焦特征性更强的关键点运动信息，使模型的预测结果更加准确，且拥有较少的网络参数和更快的运行速度，从而达到实时动态手势识别的效果。
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公开(公告)号：CN113553928A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110791803.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸活体检测方法、系统和计算机设备，方法包括：获取待分析数据；使用预先训练好的人脸检测模型和关键点检测模型进行人脸关键点检测；根据检测到的人脸关键点位置，确定大人脸框位置以及六个局部人脸位置，然后构建网络预测输入；使用预先训练好的基于注意力机制的多局部特征输入网络进行推理预测，获取预测结果输出；判断推理结果于阈值，确定测试数据是否为活体人脸。本发明能够针对照片、面具及仿真度极高的头部模型，极大幅度的提高人脸识别系统的抗攻击性能，从而让人脸识别系统的安全级别得到质的提升。
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公开(公告)号：CN110135398A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910449880.3
申请日：2019-05-28
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的双手脱离方向盘检测方法，包括：第一阶段，包括收集图片、图片预处理，预处理图片人工标注、原始图片和标注信息整理成标注数据集；第二阶段，包括以数据采集和标注阶段获得的标准数据集作为输入；以Yolo v3网络结构为基础，通过裁剪优化，设计出适用于手势检测的网络结构；基于Caffe框架，通过调参调优训练手势检测模型；第三阶段，包括部署线下训练好的手势检测模型至嵌入式检测设备，实时检测司机的状态，根据检测模型返回的结果，判断司机双手是否脱离方向盘。该方法通过把双手脱离方向盘的检测作为一种目标检测任务来实现，结合深度学习技术，克服以往图像检测分析过于复杂、成本高准确率低及判断不直观的问题。
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公开(公告)号：CN119888438A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411811322.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 车道线检测模型训练方法、系统及车道线检测方法、系统：获取车道线图像，并将其划分为多个图像块；随机选取预设比例的图像块进行掩码生成处理，得到对应的掩码图像；使用具有语义分割能力的车道线检测模型作为编码器，对车道线图像中的每个图像块进行特征提取，得到第一特征图，对掩码图像中的每个图像块进行特征提取，得到第二特征图；计算第二特征图中的每个图像块与第一特征图中所有图像块的交叉相似性；计算综合损失函数值，综合损失函数具体为一致性损失、相似性损失与实例级别的分类损失之和；使用梯度下降方法对综合损失函数进行优化，以训练车道线检测模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119671872A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411608455.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国铁塔股份有限公司甘肃省分公司 , 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06T5/60 , G06T5/90 , G06T5/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种暗光图像增强模型及暗光图像增强方法，属于图像处理的技术领域，模型包括编码器、解码器及内容引导注意力增强模块；带有噪声的暗光照输入图像依次经过编码器和解码器，便可输出清晰图像。本发明提出动态滤波模块，通过多层感知机引入数据依赖性，使得模型能够根据输入特征动态调整滤波器系数，可降低计算复杂度，实现了对输入特征的高效处理。并利用内容引导注意增强模块，通过学习到的权重调制特征，自适应地融合来自编码器的低级特征和来自解码器的高级特征，增强了从浅层到深层的信息流，能够有效提取和利用在暗光条件下不易察觉的细节和纹理信息，最终恢复出更多的图像细节，使得图像更加清晰和自然。
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公开(公告)号：CN117727104B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410180161.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于双边注意力机制的近红外活体检测装置与方法，通过引入双边注意力机制能够充分利用图像中的通道和位置信息，提高对真假人脸之间的区分能力，最终提高用户在人脸识别系统中的体验。使用卷积神经网络结构从输入的近红外图像中提取具有判别力的人脸图像特征图，并作为双边注意力机制的输入，双边注意力机制从通道及位置的维度提取人脸图像特征图的特征，获得更精细、更具辨别力的特征，帮助模型更好地捕捉到不同通道之间的相关性和重要性以及关注到输入张量中的关键区域，从而提高活体检测模型的辨别能力，分类器使用经自定义的卷积神经网络结构及双边注意力机制提取的特征进行真假人分类。
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公开(公告)号：CN114782923B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210490050.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种车辆盲区的检测系统，实现过程包括下述步骤：S1、收集盲区数据集，并进行样本标注；S2、基于Yolov5网络，进行盲区检测和分割联合网络结构的构建，并改进检测分支训练时的样本分配策略；所述盲区检测和分割联合网络结构包括两个检测分支和一个分割分支；S3、根据所述样本分配策略确定训练过程中正负样本，进行检测和回归联合训练，得到训练好的车辆盲区的检测模型。本发明基于Yolov5框架，定制了一个检测和分割联合的多任务网络结构，在训练阶段可以同时提高检测和分割算法的精度；改进样本分配策略，提升检测精度；即可在后处理阶段，利用分割分支结果使检测的目标外接框更加稳定，从而得到障碍物的精准落脚点。
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公开(公告)号：CN113553928B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110791803.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸活体检测方法、系统和计算机设备，方法包括：获取待分析数据；使用预先训练好的人脸检测模型和关键点检测模型进行人脸关键点检测；根据检测到的人脸关键点位置，确定大人脸框位置以及六个局部人脸位置，然后构建网络预测输入；使用预先训练好的基于注意力机制的多局部特征输入网络进行推理预测，获取预测结果输出；判断推理结果于阈值，确定测试数据是否为活体人脸。本发明能够针对照片、面具及仿真度极高的头部模型，极大幅度的提高人脸识别系统的抗攻击性能，从而让人脸识别系统的安全级别得到质的提升。
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公开(公告)号：CN117727104A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410180161.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于双边注意力机制的近红外活体检测装置与方法，通过引入双边注意力机制能够充分利用图像中的通道和位置信息，提高对真假人脸之间的区分能力，最终提高用户在人脸识别系统中的体验。使用卷积神经网络结构从输入的近红外图像中提取具有判别力的人脸图像特征图，并作为双边注意力机制的输入，双边注意力机制从通道及位置的维度提取人脸图像特征图的特征，获得更精细、更具辨别力的特征，帮助模型更好地捕捉到不同通道之间的相关性和重要性以及关注到输入张量中的关键区域，从而提高活体检测模型的辨别能力，分类器使用经自定义的卷积神经网络结构及双边注意力机制提取的特征进行真假人分类。
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