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公开(公告)号：CN112084379A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910447152.9
申请日：2019-05-27
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
IPC分类号： G06F16/903 , G06Q40/00 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种网络电费的稽核方法、装置、存储介质和电子设备，所述方法包括：获取数据信息并将所获取的数据信息进行分类；将分类后的不同数据信息录入电费管理系统并保存；对每类不同的数据信息进行对比稽核并根据稽核结果判断所述数据信息是否异常。根据本发明实施例的网络电费的稽核方法，能够有效管理网络电费，提高电费报账的规范性。并且该网络电费的稽核方法能够及时发现实用电度数的异常变化，解决了缴费电度数与实际不相符、缴费单价与实际不相符、被偷电搭电、非生产期间缴纳电费等技术问题，避免给通信运营商造成损失。
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公开(公告)号：CN112016433A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010859737.4
申请日：2020-08-24
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的车辆颜色识别方法，包含步骤：S1：获取输入的待识别车辆颜色的图片；S2：分别对车顶区域、车脸区域进行回归获取车顶区域和车脸区域；S3：对车顶和车脸区域进行多尺度划分获得多个子区域；S4：对所述多个子区域进行颜色识别，获得所述子区域的颜色识别结果；S5：对所述子区域的颜色识别结果进行加权计算，获取车辆的颜色。从而过滤或者减小了车脸进气格栅和车顶天窗对车辆颜色识别的干扰，提升了车辆颜色识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112016429A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010850574.3
申请日：2020-08-21
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明属于人脸检测技术领域，具体涉及一种基于火车驾驶室场景下疲劳驾驶检测方法，利用深度学习方法首先进行人脸检测，人脸关键点检测68个关键点，并利用68点计算眼部区域双眼之间的距离，嘴唇之间的距离，利用68点转欧拉角计算头部转向等三种状态进行疲劳状态的第一步判断。之后再提取眼睛部位的视觉特征建立视觉模型进行睁闭眼判断以提升视觉特征的辨别能力，然后结合嘴唇区域睁开闭合特征进行打哈欠判断，并根据睁闭眼和打哈欠频率进一步判断驾驶员是否疲劳，减少单一特征的误判，并减少因为误判导致的误报信号，所以本方案在检测准确性方面采用两种优化策略结合的方案，可以准确的检测出人脸疲劳状态。
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公开(公告)号：CN111967319A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010673553.9
申请日：2020-07-14
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种基于红外和可见光的活体检测方法，包括：获取待检测用户的待检测人脸图片；对待检测人脸图片进行预处理；对连续获取的若干张进行完预处理后的待检测人脸图片进行人脸动作检测；其中，人脸动作检测包括眼睛动作检测、嘴巴动作检测和头部动作检测中的至少一种；根据人脸动作检测的结果判断若干张待检测人脸图片中是否有预设数量的所述待检测人脸图片满足预设的活体检测条件；若是，判断待检测用户为活体；若否，判断待检测用户为非活体。本发明还公开了一种基于红外和可见光的活体检测装置、设备和一种计算机可读存储介质。采用本发明实施例，能够提高活体检测的准确率同时降低安全隐患，且无需用户动作配合，人性化程度高。
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公开(公告)号：CN111967289A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910420108.9
申请日：2019-05-20
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司 , 中科视拓(北京)科技有限公司
摘要： 本发明提供一种非配合式人脸活体检测方法及计算机存储介质，所述方法包括以下步骤：S1、获取模型训练用活体检测图像集合，并对所述图像集合进行处理；S2、设计Inception Net分类网络；S3、设计SSD检测网络；S4、通过所述Inception Net分类网络和所述SSD检测网络对所述图像集合进行模型训练；S5、获取实时图像，根据模型训练的结果预测所述实时图像是否为人脸活体。根据本发明实施例的非配合式人脸活体检测方法，不需要增添摄像头以外的硬件设备，且不需要待测人员配合，能够达到超实时的人脸活体检测速度，成本低廉，使用方便。
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公开(公告)号：CN111881815A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010728371.7
申请日：2020-07-23
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明提出了一种多模型特征迁移的人脸活体检测方法，通过构建和融合异构数据集，采用多种颜色空间下的多模型特征迁移方法进行活体训练，提高活体检测模型的精度和泛化能力。具体方法是，在训练阶段，融合开源或私有数据集上的可见光图像，经过人脸检测、对齐、裁剪，同时分别训练RGB模型和YUV模型直到模型收敛；在预测阶段，将采集到的可见光图像分别输入到已经训练好的RGB模型和YUV模型，分别获得两个模型的结果，通过模型得分融合策略来得出最终得分，最后根据该得分判断活体检测结果。该方法泛化性能好，精度高，适用于工业上部署使用。
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公开(公告)号：CN111836344A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910310251.2
申请日：2019-04-17
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明提供一种数据采集方法、装置、计算机存储介质及电子设备，方法包括：S1、NB-IoT传输设备将设备注册信息传送至上端服务；S2、上端服务接收设备注册信息，并向NB-IoT传输设备逐一发送多个预设轮询请求指令；S3、NB-IoT传输设备保存多个预设轮询请求指令，并向上端服务发送保存结果；S4、上端服务根据保存结果向NB-IoT传输设备下发轮询开始指令；S5、NB-IoT传输设备向智能设备发送预设轮询请求指令，智能设备接收预设轮询请求指令，并回复数据至NB-IoT传输设备；S6、NB-IoT传输设备将每个预设轮询请求指令与对应的数据上送至上端服务，上端服解析数据；S7、NB-IoT传输设备轮询结束后进入休眠状态。根据本发明实施例的数据采集方法不受智能设备协议内容限制，节约网络资源。
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公开(公告)号：CN111754784A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010581874.6
申请日：2020-06-23
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明属于计算机视觉领域和智能交通信息技术领域，具体涉及一种基于注意力机制的多层网络的车辆主子品牌识别方法，本发明的基于注意力机制的多层网络的车辆主子品牌识别方法，能同时得到车辆的主子品牌识别结果；基于注意力机制的多层网络的车辆主子品牌识别模型通过注意力机制，更加关注显著性区域，提高了模型的泛化能力；通过投票机制，使得模型在复杂场景下更加稳定和可靠。
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公开(公告)号：CN111753747A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010596641.3
申请日：2020-06-28
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明属于视频行为分析技术领域，具体涉及一种基于单目摄像头和三维姿态估计的剧烈运动检测方法，首先，利用基于深层卷积神经网络的人体检测模型、人体二维关键点检测模型、人体二维关键点提升为人体三维关键点模型，输入单目摄像头的RGB图像，输出人体三维关键点位置信息，为剧烈运动检测提供人体三维姿态表征。其次，基于深层卷积神经网络模型检测到的人体位置信息、人体二维关键点位置信息和人体三维关键点位置信息，对多帧图像中人体的进行身份匹配，为剧烈运动检测提供人体身份信息。最后，对多帧图像中同一个人的人体三维关键点位置信息进行提取特征，利用预训练的随机森林剧烈运动检测模型，检测是否存在剧烈运动。本方案以人为主体，利用人体三维关键点更准确地表征人体三维姿态、匹配人体身份，提高剧烈运动检测的精确度和稳健度。
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公开(公告)号：CN106789198B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201611116226.3
申请日：2016-12-07
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明涉及云计算领域，更具体地涉及一种计算节点管理方法及系统。方法包括：S1.中心服务端接收来自web管理界面发送的计算节点信息；S2.中心服务端根据接收到的计算节点信息查询计算节点是否真实存在并可用，若可用则在中心数据库中查询是否有与该计算节点所在主机相关的记录信息，若有则通过livirt的接口获取和更新计算节点的物理信息，如果无则执行步骤S3；S3.中心服务端将存储的目录挂载到新的计算节点上，并初始化计算节点的配置，调用livirt的接口获取和更新计算节点的物理信息。本发明屏蔽了虚拟化层hypervisor的差异，可同时对计算节点进行统一管理，简单快捷，极大降低了管理成本，提高了工作效率。
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