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公开(公告)号:CN114330503A
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202111479667.0
申请日:2021-12-06
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种烟雾火焰识别方法,包括以下步骤:建立烟雾、火焰数据集,对数据集进行预处理和标注,形成训练数据集和测试数据集。使用k‑means++聚类算法得到k个目标锚框;将预处理过的数据集输入到骨干网络,在骨干网络的第二个3×3卷积层之前添加一个1×1卷积核,在骨干网络的第三个neck CSP之前添加注意力机制模块,所述注意力机制采用non_local方法;在neck阶段对骨干网络中提取的特征图,采用FPN和PAN结构,先上采样再下采样,融合不同尺度的特征信息;使用所述训练数据集,对模型进行训练。本申请还包含实现所述方法的装置。本申请的方案解决有技术的人工智能算法检测火焰时小目标物检测效果差、算法运行资源要求高的问题。
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公开(公告)号:CN119832641A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411967858.5
申请日:2024-12-30
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06V10/774
Abstract: 本说明书公开了一种行人跌倒检测方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机视觉领域,旨在解决现有技术在利用深度学习进行行人跌倒检测时易受环境因素影响,且模型训练难以扩展,影响模型性能的问题。本发明的方法包括:获取待检测行人的目标图像;将所述目标图像输入至预训练的目标检测模型,获得待检测行人的全身图像和关键点图像;将所述全身图像和关键点图像输入至预训练的跌倒检测模型,获得所述跌倒检测模型输出的评分结果;根据所述评分结果,输出检测结果。本方法能够依靠静态图像判别跌倒状态,从而在复杂场景和不确定因素下仍能保证检测结果的可靠性和实时性。
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公开(公告)号:CN115984538A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211625263.2
申请日:2022-12-16
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
Abstract: 本申请公开了一种虹膜定位方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取虹膜图像,虹膜图像中包含待定位的虹膜和瞳孔;计算虹膜图像的灰度直方图;利用灰度直方图计算瞳孔的瞳孔阈值;基于瞳孔阈值对虹膜图像进行二值化处理,得到瞳孔梯度图像;根据瞳孔梯度图像上的瞳孔圆心和瞳孔半径,计算虹膜图像;根据虹膜图像的最优路径,计算虹膜图像的虹膜边缘点、虹膜圆心和虹膜半径;根据虹膜边缘点、虹膜圆心和虹膜半径确定虹膜安全区域;计算虹膜安全区域的均值和方差,得到虹膜噪声掩码;将虹膜噪声掩码与环形掩码进行异或计算,得到虹膜掩码。本申请能够快速定位虹膜且不易受噪声的影响,提高虹膜定位的效率以及定位准确率,具有广泛的适用性。
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公开(公告)号:CN114445904A
公开(公告)日:2022-05-06
申请号:CN202111561511.7
申请日:2021-12-20
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
Inventor: 张颖捷
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的虹膜分割方法和装置、介质和设备。在一个具体的实施例中,所述方法包括将预处理后的虹膜图像输入训练好的压缩模型,进行预处理后的虹膜图像中的特征提取得到压缩虹膜特征P;将压缩虹膜特征P作为注意力模块的输入,为所述虹膜图像的不同像素分配不同的权重W,最终输出虹膜特征P’;将虹膜特征P’作为训练好的扩张模型的输入,进行上采样并在通道维度上与压缩模型中对应的特征融合将虹膜图像扩张至原始输入大小;对所述扩张模型的输出结果进行通道分离,得到虹膜掩码、瞳孔掩码和虹膜外边界;通过后处理对所述虹膜掩码、瞳孔掩码和虹膜外边界进行优化去除噪声,得到最终的虹膜掩码和虹膜内外边界信息。
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公开(公告)号:CN119832640A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411967834.X
申请日:2024-12-30
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/22 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/048
Abstract: 本说明书公开了一种行人身份识别方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机视觉领域,旨在解决现有技术在利用监控视频流进行身份识别时易受环境因素影响,无法保证准确率,难以取得良好效果的问题。本发明的方法包括:获取待识别的目标图像;将目标图像输入至预训练的目标检测模型,获得行人检测框,并根据行人检测框对所述目标图像进行切块,获得行人全身图像;对行人全身图像进行预处理,并输入至预训练的身份识别模型,获得所述身份识别模型输出的目标特征向量;根据所述目标特征向量,输出身份识别结果。基于本方法,通过目标检测模型提取行人全身图像并通过身份识别模型进行目标特征向量的提取,有效提高了了身份识别的准确度。
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公开(公告)号:CN118155125A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202311822830.8
申请日:2023-12-27
Applicant: 北京无线电计量测试研究所
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V40/20
Abstract: 本发明提供一种基于安全生产监控系统的车间吊装作业安全生产监控方法、装置、电子设备及介质,方法包括:根据所述现场作业人员的实时作业轨迹确定是否符合人员预设作业轨迹要求以及所述现场作业人员数量是否超过预设阈值;根据所述吊装作业装置的实时作业轨迹确定是否符合吊装预设作业轨迹要求;确定吊装作业危险区域内的现场作业人员是否佩戴安全帽;确定现场作业人员是否存在危险动作。本发明通过实时监测吊装作业中的关键信息,及时发现潜在的安全隐患,能够及时向吊装作业人员和管理人员提供监测结果和警报信息,使其能够快速做出反应,减少事故发生的风险,保障人员和设备的安全。
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