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公开(公告)号：CN110533053A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201810502656.1
申请日：2018-05-23
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一种事件检测方法、装置及电子设备，其中，事件检测方法包括：从待检测的多媒体流中，提取多媒体帧序列；对多媒体帧序列进行光流分析，得到多媒体帧序列中各多媒体帧对应的光流图；将各多媒体帧与对应的光流图进行融合，并通过预先训练得到的卷积神经网络，对融合后得到的图像序列进行运算，得到携带有时序信息的空间特征图序列；通过预先训练得到的时空循环神经网络，按照时序信息，对空间特征图序列进行递归运算，得到时空特征图序列；基于时空特征图序列，利用预设多分类器，确定多媒体流中的事件类型。通过本方案，可以实现对通用事件的检测。
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公开(公告)号：CN110516517A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201810495507.7
申请日：2018-05-22
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多帧图像的目标识别方法、装置及设备，方法包括：对多帧图像中存在的目标进行配准，对配准后的目标进行特征提取及特征融合，根据融合后的特征，得到目标识别结果；可见，本方案中，利用多帧图像中目标的关联性，对目标进行配准及特征融合，即使某一单帧图像中画面不清晰、或者目标被遮挡，仍然可以利用与该单帧图像相关联的其他帧图像，对该单帧图像中的目标进行配准及特征融合，对融合后的特征进行识别，得到的目标识别结果准确性较高。
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公开(公告)号：CN110032917A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201810031159.8
申请日：2018-01-12
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一种异常事件检测方法、装置及电子设备，该方法中，获取待处理视频数据，将待处理视频数据输入预先训练完成的非监督神经网络，得到待处理视频数据对应的输出视频数据，计算待处理视频数据与输出视频数据的相似度，当相似度小于预设相似度阈值时，确定待处理视频数据为包括异常事件的视频数据。本发明中的非监督神经网络是基于包括非异常事件的图像样本训练得到的，由于包括非异常事件的图像样本的数量较大，因此，非监督神经网络的精度较高，进一步使得异常事件检测的准确率较高。
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公开(公告)号：CN108205670A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201611170215.3
申请日：2016-12-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06K9/32
Abstract: 本申请实施例提供了一种车牌识别方法及装置。所述方法包括：首先，获得待识别车牌号码的车牌图像区域，对所述车牌图像区域进行字符识别，获得第一字符识别结果；然后，根据所述第一字符识别结果中已识别成功的字符，确定所述车牌图像区域中需要进行二次识别的待识别字符区域，并对所述待识别字符区域进行字符识别，获得第二字符识别结果；最后根据所述第一字符识别结果和第二字符识别结果，获得所述车牌图像区域对应的车牌号码。应用本申请实施例提供的方案进行车牌识别，能够提高车牌识别过程的效率。
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公开(公告)号：CN107729899A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201610657870.5
申请日：2016-08-11
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一种车牌号码识别方法及装置。所述方法包括：针对待识别车牌号码的第一图像，绘制每个像素行对应的像素值图，根据像素值图中波峰特征点和波谷特征点是否满足预设条件，将第一图像中的对应像素点连接成线段；根据线段之间的距离，对线段和相邻线段均设置兄弟属性；将相同兄弟属性的线段拼接成块，获得每个车牌定位块图像，并选择第一图像的车牌号码区域对应的第二图像；根据垂直投影法，获得第二图像的像素值的垂直投影图，并对第二图像进行分割，获得N个字符图像；根据预先存储的每个国家和地区的字符特征，识别N个字符图像中的字符，获得第一图像对应的车牌号码。本实施例能够提高车牌号码识别的通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112651417B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN201910967901.0
申请日：2019-10-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种车牌识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待识别的车牌图像，其中，所述车牌图像包含车牌；通过多个识别模型分别对所述车牌图像进行字符识别，得到各个识别模型对应的车牌识别结果，其中，所述多个识别模型为多个不同类型的深度学习模型；将各个识别模型对应的车牌识别结果进行融合，得到所述车牌图像的车牌识别结果。本发明实施例能够利用多个类型的深度学习模型的不同网络特性，从而在各种复杂场景下都具有较高的车牌识别准确度。
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公开(公告)号：CN111950332B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201910412596.9
申请日：2019-05-17
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种视频时序定位方法、装置、计算设备和存储介质，属于视频监控领域。本申请实施例提供了一种视频时序定位方法，通过将监控视频裁剪的多个第一视频片段输入事件定位模型中，根据该模型，确定监控视频中的每个第一事件发生的时间范围。该事件定位模型为基于第一样本视频包括的多个第二视频片段和第一样本视频标注的至少一个第二事件训练得到的。该方法中使用的模型为事件定位模型，由于该模型在训练时不需对每帧图像进行标注，因此，在使用该模型进行时序定位时，只需对监控视频中的每个第一视频片段中的事件进行识别定位，不需对监控视频中的每帧图像进行识别定位，从而缩短了视频时序定位时长，提高了视频时序定位效率。
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公开(公告)号：CN110688874B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201810726338.3
申请日：2018-07-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种人脸表情识别方法及其装置、计算机可读存储介质和电子设备，该方法包括：获取当前时刻的待识别人脸图像；将所述当前时刻的待识别人脸图像输入到深度学习网络模型，由所述深度学习网络模型对所述待识别人脸图像进行表情特征的提取，基于提取的各个表情特征、各个表情特征的权重值以及上一时刻的待识别人脸图像的表情识别结果，得到所述待识别人脸图像的表情识别结果。该方法可以提升当前时刻的各表情类型的概率的准确度。
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公开(公告)号：CN110717365B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201810770964.2
申请日：2018-07-13
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请是关于一种获取图片的方法及装置，属于视频监控领域。所述方法包括：获取待处理图片，所述待处理图片包括车辆的车辆图像；在所述待处理图片中获取目标图像区域，所述目标图像区域包括所述车辆的车门图像；根据所述目标图像区域，通过第一卷积神经网络CNN检测所述车辆的车门状态；在所述车门状态为车门打开状态时，将所述待处理图片确定为目标图片。
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公开(公告)号：CN108108734B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201611052182.2
申请日：2016-11-24
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种车牌识别方法及装置，涉及智能交通技术领域。所述方法包括：获得待识别车牌号码的车牌图像区域；确定所述车牌图像区域中的字符分割点；根据所确定的字符分割点，获得所述车牌图像区域对应的备选的字符区域分割方式；针对每种备选的字符区域分割方式，对所述车牌图像区域进行字符识别，获得字符识别结果；根据所获得的字符识别结果，获得所述车牌图像区域对应的车牌号码。应用本申请实施例中的技术方案进行车牌识别，能够提高车牌识别的兼容性。
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