-
公开(公告)号：CN110416662A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910738483.8
申请日：2019-08-12
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
IPC分类号： H01M10/615 , H01M10/62 , H01M10/63 , H01M10/651 , H01M10/66 , G05F1/67
摘要： 本发明涉及电力电子技术领域，公开了一种加热电路和带有该电路的铝基板、电池包及太阳能电池。所述加热电路包括：加热支路和稳压支路；所述稳压支路，用于接收太阳能电池板发送的加热启动电压，并发送启动信号给所述所述加热支路；所述加热支路，用来根据所述启动信号，启动加热所述太阳能电池板；其中，所述加热支路的启动信号由所述太阳能电池板的最大功率点电压确定。采用本发明电路可以使用简单器件，实现加热功能，并适用于太阳能电池，使加热电路可以工作在太阳能电池板的最大功率点附近。用最小的成本，最大化的利用了有限的太阳能实现电池加热。
-
公开(公告)号：CN107609555A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710830661.0
申请日：2017-09-15
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
IPC分类号： G06K9/32
摘要： 本发明的实施例公开一种车牌检测方法、应用其的车型识别方法及相关装置，先基于边缘检测来粗略确定待检测图像中的车牌候选区域，然后基于车牌检测模型在该车牌候选区域内精确检测出车牌区域，再根据该车牌区域确定对应的车身候选区域，最后通过车型识别模型在该车身候选区域内进行车型识别；其中，基于车牌区域确定车身候选区域并仅在该车身候选区域内进行车型识别的方式，可以减小车型识别的范围，从而提高车型识别效率；而基于边缘检测来粗略确定车牌候选区域，并仅在该车牌候选区域内进行车牌检测，以确定所述车牌区域的方式，可以减小车牌检测的范围，提高车牌检测效率，并进一步提高车型识别效率。
-
公开(公告)号：CN117522454B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410018772.1
申请日：2024-01-05
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V20/52 , G06V40/10
摘要： 本发明提供一种工作人员识别方法及系统，所述方法的步骤包括：基于监测区域中多个监测点的监测图像确定每个监测图像中人员，利用ReID模型以人员人体外接框区域为输入提取相应的ReID特征向量，对所述ReID特征向量进行聚类，将同一人员的ReID特征向量聚类为一个类别集合；计算每个类别集合与工作人员库中每个工作人员的ReID特征向量组的相似度，工作人员库中存储有工作人员的ReID特征向量组；基于每个类别集合与每个工作人员的ReID特征向量组的相似度确定对应的人员是否为工作人员；获取基于相似度判定的不为工作人员的人员的类别集合，基于每个类别集合对应的监测图像构建时空向量，基于预训练的第一神经网络模型判定所述时空向量对应的人员是否为工作人员。
-
公开(公告)号：CN113112480B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110409501.5
申请日：2021-04-16
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种视频场景变换检测方法、存储介质和电子设备，其中，视频场景变换检测方法包括：获取动态视频的标准帧图像后进行语义分割，获得其语义分割结果，选择至少一个像素分割区域作为标准比对区域，对标准比对区域中的每个像素点赋予权值；获取动态视频的当前帧图像后进行语义分割；在当前帧图像的语义分割结果图中划定出目标比对区域；一一对应地与标准比对区域内同位置处的像素点进行类别属性信息比对；获得目标比对区域与标准比对区域的匹配相似度得分Mp；根据匹配相似度得分判定动态视频对应的视频场景是否发生变换。本发明解决了现有技术中的视频场景变换检测方法存在检测精度差，鲁棒性弱的问题。
-
公开(公告)号：CN114973186A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210379950.4
申请日：2022-04-12
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种交通道路场景的路面目标检测方法，包括：收集交通道路场景图像形成训练集，获得路面目标检测模型；获取蒙版图像，识别其中的行车道路区域，根据路面目标检测模型的特性信息和行车道路区域的图像信息，获取多个用于分割行车道路区域的矩形分割框，并获取各矩形分割框对应的缩放比Rn；将蒙版图像中的所有矩形分割框裁切下并根据各矩形分割框对应的缩放比Rn放缩后形成多张待测图片，将多张待测图片分别输入路面目标检测模型进行路面目标识别检测。本发明解决了现有的交通道路场景图像的目标检测任务中，目标检测模型过于庞大，从而导致其工作效率低下以及算力耗费巨大的问题。
-
公开(公告)号：CN113989626A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111606953.9
申请日：2021-12-27
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
IPC分类号： G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06T7/62
摘要： 本发明提供了一种基于目标检测模型的多类别垃圾场景区分方法，包括：获取目标环境场景的待检测图像，对输入其的待检测图像进行垃圾识别检测，将各张待检测图像中被识别为垃圾的区域分别使用检测框框选；获取待检测图像中所有检测框的置信度得分；识别所有检测框框选的垃圾所属的垃圾场景的类别并标定为主要垃圾处理目标；输出主要垃圾处理目标对应的垃圾场景的类别名称，以及对应的检测框的位置。本发明解决了现有技术中的垃圾识别模型在应用中存在智能化程度低，以及具有使用局限性的问题，从而无法区分出终端拍摄人员在拍摄图像时真正想反馈的垃圾遗撒或堆放的问题。
-
公开(公告)号：CN113610069A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202111179182.X
申请日：2021-10-11
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于知识蒸馏的目标检测模型训练方法，包括：利用训练样本图像集训练目标检测教师模型，训练样本图像具有：第一标签：目标检测框中心点像素位置硬标签概率矩阵；第二标签：目标检测框的宽和高；第三标签：目标检测框中心点像素位置偏移量；目标检测教师模型的预测输出结果包括：目标检测框中心点像素位置概率热力图、目标检测框的宽和高、目标检测框中心点像素位置偏移量；以知识蒸馏的方式改进目标检测学生模型的损失函数后，训练生成目标检测学生模型。本发明的解决了利用现有的知识蒸馏方法训练获取的目标检测模型无法同时保证网络结构简单而满足终端设备使用需求，以及目标检测模型的识别率优良以确保模型检测精度的问题。
-
公开(公告)号：CN113420726A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110957858.7
申请日：2021-08-20
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于俯视图像的区域去重客流统计方法，包括：使用俯视取像装置对目标区域监控，两个俯视取像装置的俯视图像具有监控重叠区域，拾取四个临界端点，获取各临界端点在两个俯视图像的监控重叠区域的坐标；根据四个临界端点对应的四组坐标计算出两个监控重叠区域之间的投影矩阵和坐标投影变换公式；获得两个俯视图像的行进轨迹，并得到撞线坐标和撞线时间，计算欧式距离和撞线时间间隔；判定出现在两个俯视图像中的目标行人是否为同一人。本发明解决了现有技术中的相邻两个取像装置的监控区域之间会有重叠部分，当行人经过此重叠部分时，会出现客流统计重复计数的问题，从而导致最终的客流统计结果不准确，影响了客流统计精度的问题。
-
公开(公告)号：CN113111960A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110447131.4
申请日：2021-04-25
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种图像处理方法和装置以及目标检测模型的训练方法和系统，其中，图像处理方法包括：统计第一原始图像中显示的各类别目标对象的数量，并根据各类别目标对象的数量计算其对应的重采样次数；获取第一预设缩放比例，并将第一原始图像按第一预设缩放比例缩放后获取第一待裁图像，对各类别目标对象中的每个目标对象，在第一待裁图像上裁取出完全包含其的正样本图像块；汇集裁取出的所有正样本图像块进入样本图像池，作为第一类的待训练样本图像。本发明解决了现有技术中对像素尺寸较大的原图像的处理方法不合理而最终导致模型训练的精度过低或者难度过大的问题。
-
公开(公告)号：CN111160155A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911300910.0
申请日：2019-12-17
申请人： 北京文安智能技术股份有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种积水检测方法及装置。该方法包括：获取待检测视频图像帧和积水检测模型；所述待检测视频图像帧通过所述积水检测模型进行积水检测，获取检测结果；如果所述检测结果为存在积水，获取目标图像的积水检测区域位置属性信息。采用本发明技术方案不但可以精确的确定积水区域，且可靠性和鲁棒性较高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
59 条记录 (耗时 0.044 秒)
