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公开(公告)号：CN118115905A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211520968.8
申请日：2022-11-30
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种视频中的特定行为识别方法、装置，获取目标视频后，从目标视频中提取：人物对象全身形态信息、面部形态信息、音频信息以及音频信息对应的文本信息；首先根据全身形态信息，对人物对象进行动作识别，确定人物对象是否存在目标动作；初步判断人物对象是否存在特定行为，若可能存在特定行为，进一步判断人物对象的面部形态信息、音频信息以及文本信息是否符合各自对应的预设条件；在面部形态信息、音频信息以及文本信息中至少一种信息符合对应的预设条件的情况下，确定目标视频中的人物对象存在特定行为，通过多个维度对目标视频中人物对象的特定行为进行实时识别，解决了只由单一维度信息进行特定行为识别的可靠性问题。
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公开(公告)号：CN116844119A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310621574.X
申请日：2023-05-29
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种车辆行驶方向检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取第一图片帧；根据第一图片帧中每一车辆中心点与第二图片帧中各个车辆中心点之间的距离，确定第一图片帧与第二图片帧中对应同一车辆的车辆中心点之间的对应关系，其中，第一图片帧和第二图片帧属于同一视频数据，且第二图片帧是第一图片帧的上一个图片帧；根据对应关系，确定第一图片帧中的车辆中心点相对于第二图片帧中对应的车辆中心点的位置变化；根据位置变化，确定对应关系对应的各个车辆的行驶方向与预定方向的关系。此种方式，提供了一种能够及时识别车辆行驶方向的方法，从而可以降低交通拥堵、交通事故发生的可能。
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公开(公告)号：CN116994181A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310968474.4
申请日：2023-08-02
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种视频数据中目标对象的检测方法及装置、系统。其中，该方法包括：利用图像数据集训练图像追踪模型，其中，图像数据集中包括多个图片；复制训练好的图像追踪模型，得到两个共享参数的模型，并将两个共享参数的模型中的一个模型作为教师模型，另一个模型作为学生模型，教师模型用于检测目标图像数据中的目标对象；利用视频数据集训练学生模型，得到训练好的视频追踪模型，其中，视频数据集中包括多个视频；利用训练好的视频追踪模型检测目标视频数据中的目标对象。本申请解决了在海量的交通视频数据缺少标注的情况下，现有技术不能很好地实现交通视频数据的对象检测和跟踪的技术问题。
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公开(公告)号：CN116740495A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310659214.9
申请日：2023-06-05
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V20/10
Abstract: 本申请公开了一种路桥隧道的病害检测模型的训练方法和病害检测方法。其中，该方法包括：获取多个路桥隧道病害图像，并依据图像中预设对象的数量将多个图像划分为第一图像集合和第二图像集合；分别对第一图像集合和第二图像集合进行图像增强处理，得到训练样本集合，其中，图像增强处理包括：图像边缘剪裁或添加对抗性扰动；确定每个训练样本对应的样本标签，该样本标签用于标记病害区域和病害类型；将多个训练样本输入教师模型，得到教师模型输出的第一预测结果；依据多个训练样本、样本标签和第一预测结果对学生模型进行监督训练，得到路桥隧道的病害检测模型。本申请解决了相关技术中路面病害检测模型的计算量要求大且适用性不强的技术问题。
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公开(公告)号：CN116668125A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310646559.0
申请日：2023-06-01
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种农路数据处理系统，涉及数据处理技术领域。该系统包括：农路区块链网络，用于接收并存储农路数据，农路数据包括农村公路在建设、管理、养护、运营过程中涉及的数据；农路建管养运方设备，用于向农路区块链网络上传农路数据；云服务商设备，用于与农路区块链网络的数据管理关联，以便于访问设备通过云服务商设备实现对农路数据的访问；以及，还用于接收访问设备对农路数据的访问请求，并基于预定访问条件对访问请求进行检查，在检查通过的情况下，向访问设备提供访问权限；农路管理方设备，用于通过云服务商设备访问农路数据，以及对农路数据进行分析处理。此种方式，有利于更好地对农路进行管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118297129A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410472169.0
申请日：2024-04-18
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06N3/084 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0985
Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、装置以及行驶行为预测方法。其中，该方法包括：获取传感器采集到的历史数据；对预测模型中的预设时间序列预测模型进行训练，得到完成训练的时间序列预测模型；根据多组第一数据以及多组第二数据，确定多个时空元图；利用多个时空元图，对预测模型中的预设图神经网络进行训练，得到完成训练的图神经网络，并确定完成训练的图神经网络输出的多个目标特征向量；利用预测结果以及多个目标特征向量，对预测模型中的预设元图卷积递归网络进行训练，得到完成训练的图神经网络。本申请解决了由于在相关交通流预测模型的训练过程中，缺少多模态数据的整合过程，造成的完成训练的模型的预测精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116386277A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211514826.0
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G08B21/06
Abstract: 本发明公开了一种疲劳驾驶检测方法、装置、电子设备及介质，涉及智能驾驶技术领域。该方法包括：根据预设的采集策略，采集驾驶员的人脸图像以及语音，获得人脸图像集以及语音数据集；基于人脸图像集，获取驾驶员的面部疲劳指数；基于语音数据集，获取驾驶员的语音疲劳指数；基于面部疲劳指数和语音疲劳指数，确定驾驶员是否处于疲劳驾驶。该方法通过对驾驶员的人脸图像集和语音数据集分别进行分析，从面部疲劳指数和语音疲劳指数两个维度判断驾驶员是否处于疲劳驾驶，相比于单一维度的检测方法，能够有效地提高检测的准确性和可靠性，减少漏检和误检。
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公开(公告)号：CN117710936A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311696897.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种图像特征提取方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取待提取图像；使用反向残差模块对待提取图像进行卷积处理，得到第一特征图像；使用膨胀残差模块对第一特征图像特征进行分析，得到第二特征图像，其中，膨胀残差模块包括：特征膨胀部分和特征合并部分，特征膨胀部分用于对第二特征图像进行膨胀卷积生成多个图像特征，特征合并部分用于连接多个图像特征生成第二特征图像；基于第二特征图像进行上采样，得到第三特征图像；连接第一特征图像和第三特征图像，得到第四特征图像。本发明解决了现有技术提取图像特征的精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117095332A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311049705.8
申请日：2023-08-18
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/52 , G06V10/10 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了一种视频实例的分割方法及装置。其中，该方法包括：获取待分割的视频数据；通过关键帧图像和参考帧图像对比学习，调整分割模型的模型参数，以确定分割模型，关键帧图像为待分割的视频中待分割的图像，参考帧图像为与关键帧图像相邻的帧图像；采用分割模型对待分割的视频数据中的目标实例进行分割，得到目标实例的分割结果。本申请解决了相关技术中对长视频数据中的实例进行分割的准确率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116959114A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310946573.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种动作预测方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取目标视频数据，并将目标视频数据平均分割为第一预设数量份视频片段，其中，目标视频数据为实时更新的视频数据；从每个视频片段中随机抽取第二预设数量帧图像，并依据第二预设数量帧图像得到每个视频片段对应的局部视频特征信息；依据各个视频片段对应的局部视频特征信息，得到目标视频数据对应的全局视频特征信息；依据全局视频特征信息对目标视频数据中的目标对象的动作进行预测。本申请解决了相关技术中没有充分利用视频中包含的不同时间尺度的特征信息导致预测结果不佳的技术问题。
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