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公开(公告)号：CN109670970A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811433626.6
申请日：2018-11-28
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为评分方法、装置及计算机可读存储介质，属于车辆驾驶行为分析技术领域。方法包括：积累样本数据，包括样本驾驶员的驾驶数据及保险保单数据；确定样本数据在积累过程中的当前阶段，其中，积累过程包括冷启动阶段和冷启动阶段之后的其他阶段；使用当前积累阶段对应的驾驶评分方法对当前驾驶员的驾驶行为进行评分。本发明实施例能够实现在数据积累的不同阶段均可进行驾驶行为评分。
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公开(公告)号：CN108921158A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810611500.7
申请日：2018-06-14
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像校正方法、装置及计算机可读存储介质，属于图像处理技术领域，方法包括：针对图像校正涉及的多个校正步骤的至少一个校正步骤，对应构建至少一个神经网络模型；基于多个校正步骤和至少一个神经网络模型，生成流程配置文件；在流程配置文件中对多个校正步骤之间的流转逻辑进行配置，生成图像校正流程；当接收到图像校正指令时，根据图像校正流程对目标图像进行校正，并输出校正后的所述目标图像。本发明实施例能够针对不同场景下的带有文字资料的图像信息，校正成规范的、易于检测与识别的图像信息，且采用深度学习的方式构建神经网络模型，并应用在图像校正流程的校正步骤中，使得对图像校正获得更高的准确率。
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公开(公告)号：CN111368342B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010174738.5
申请日：2020-03-13
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06F21/64 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种图像篡改识别模型训练方法、图像篡改识别方法及装置，属于图像识别技术领域，训练方法包括：获取训练图像集以及训练图像集中每个训练图像的标签，其中，在训练图像为篡改图像时，训练图像的标签包括篡改位置信息和篡改类型；以训练图像作为输入，通过待训练的图像篡改识别模型的特征提取网络层提取训练图像的RGB特征、纹理特征以及隐写特征；将训练图像的RGB特征、纹理特征以及隐写特征输入到图像篡改识别模型的检测网络层中，获取训练图像的篡改识别结果；对篡改识别结果与标签进行差异比较，根据差异比较结果优化图像篡改识别模型的参数并继续训练，直至满足预定条件时结束训练。本发明实施例能够准确且快速地识别篡改图像。
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公开(公告)号：CN109389153B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201811009938.4
申请日：2018-08-31
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种全息防伪码校验方法及装置，属于防伪码技术领域。方法包括：输入视频流，视频流是以预设的角度变换值变换拍摄角度对防伪标签上的全息防伪码进行拍摄得到的；提取视频流的每一帧中全息防伪码的投影角度和图像特征；将每一帧中全息防伪码的投影角度和图像特征在预存的映射表中进行匹配，以得到每一帧中全息防伪码的匹配率，其中，映射表中存储有样本全息防伪码的不同投影角度和图像特征之间的映射关系；根据每一帧中全息防伪码的匹配率，生成用于指示校验全息防伪码是否成功的校验结果。本发明实施例能够达到准确进行全息防伪码校验的目的，从而实现全息防伪码校验成本低、效率高的自动化校验的技术效果。
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公开(公告)号：CN110349224A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910525744.8
申请日：2019-06-14
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统，该方法至少包括：通过牙齿区域检测模型对输入的待识别牙齿图像进行牙齿区域检测，获取若干牙齿区域坐标及置信度；基于置信度更新牙齿区域坐标，获得第一牙齿区域图；基于更新后的牙齿区域坐标对第一牙齿区域图进行预处理获得第二牙齿区域图；将第二牙齿区域图通过区域聚类分为牙齿区域及非牙齿区域，将非牙齿区域置为指定颜色得到第三牙齿区域图；通过牙齿色度判断模型对所述第三牙齿区域图进行色度预测，得到牙齿色度预测值并映射到比色卡中获得所述牙齿的颜色值。通过该方法，用户可以通过自己的手机向牙齿颜色值判断系统发送拍摄的包含牙齿图像的照片，获取牙齿颜色值的判断结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110210312A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910365958.3
申请日：2019-04-29
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种校验证件与持证人的方法及系统，该方法包括：实时采集证件具有规定序列投影角度的视频；提取视频中不同投影角度下证件的图像特征；根据证件的图像特征，验证证件的真假；实时采集人脸视频；对人脸视频进行活体检测，提取人脸的图像特征；当验证证件为真，活体检测为真人时，将证件的图像特征与人脸的图像特征比对；比对通过，证明持证人为证件所属人，比对不通过，证明持证人非证件所属人。该方法通过不同投影角度校验证件真伪、人脸活体检测校验是否为真人持证、真人人脸图像特征与证件人脸图像特征比对来校验是否本人持证，对证件与持证人进行快速、准确的校验，且该校验过程具有实时、准确、通用、鲁棒和可扩展的特点。
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公开(公告)号：CN109389153A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811009938.4
申请日：2018-08-31
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种全息防伪码校验方法及装置，属于防伪码技术领域。方法包括：输入视频流，视频流是以预设的角度变换值变换拍摄角度对防伪标签上的全息防伪码进行拍摄得到的；提取视频流的每一帧中全息防伪码的投影角度和图像特征；将每一帧中全息防伪码的投影角度和图像特征在预存的映射表中进行匹配，以得到每一帧中全息防伪码的匹配率，其中，映射表中存储有样本全息防伪码的不同投影角度和图像特征之间的映射关系；根据每一帧中全息防伪码的匹配率，生成用于指示校验全息防伪码是否成功的校验结果。本发明实施例能够达到准确进行全息防伪码校验的目的，从而实现全息防伪码校验成本低、效率高的自动化校验的技术效果。
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公开(公告)号：CN109086756A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810618508.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的文本检测分析方法、装置及设备，属于深度学习和图像处理技术领域。所述方法包括：进行模板标注，生成标注模板信息；利用预设深度神经网络检测模型对待检测图像进行文字区域的检测和分类，生成带类别的文字区域信息；根据所述标注模板信息和所述带类别的文字区域信息进行模板匹配，生成结构化信息数据。本发明能够针对如票据图像中各种字段，实现快速、准确的检测分析，对于文档图像的检测与分析具有实时、准确、通用、鲁棒、可扩展的特点，可广泛应用于多种包含文本的图像文本检测、分析与识别领域中。
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公开(公告)号：CN108229463A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810120593.3
申请日：2018-02-07
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 一种基于图像的文字识别方法，其特征在于，包括：将获取的图像划分成多个区域；对该多个区域中的文字区域进行检测，以获取文字区域的位置信息和文字区域中的文字类型；对文字区域进行筛选，以确定待识别的文字区域；以及基于待识别的文字区域中的文字类型，使用指定识别模型对待识别的文字区域中的文字进行识别。
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公开(公告)号：CN111368342A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010174738.5
申请日：2020-03-13
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开一种图像篡改识别模型训练方法、图像篡改识别方法及装置，属于图像识别技术领域，训练方法包括：获取训练图像集以及训练图像集中每个训练图像的标签，其中，在训练图像为篡改图像时，训练图像的标签包括篡改位置信息和篡改类型；以训练图像作为输入，通过待训练的图像篡改识别模型的特征提取网络层提取训练图像的RGB特征、纹理特征以及隐写特征；将训练图像的RGB特征、纹理特征以及隐写特征输入到图像篡改识别模型的检测网络层中，获取训练图像的篡改识别结果；对篡改识别结果与标签进行差异比较，根据差异比较结果优化图像篡改识别模型的参数并继续训练，直至满足预定条件时结束训练。本发明实施例能够准确且快速地识别篡改图像。
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