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公开(公告)号：CN115953737A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310070663.X
申请日：2023-01-17
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764
Abstract: 本申请的实施例提供了一种旅客出入闸的尾随监测方法、装置、介质及设备。该方法包括：实时获取关于尾随监测区域的监控视频；根据所述监控视频进行识别，确定所述尾随监测区域是否同时存在至少两位旅客，若是，则确定尾随事件发生，并向闸机发送用于提示禁止尾随的提示信息；根据后续的监控视频进行识别，确定所述至少两位旅客分别对应的行为信息；根据所述至少两位旅客分别对应的行为信息，确定所述尾随事件的事件类型；执行预先设定的与所述事件类型对应的应对策略。本申请实施例的技术方案可以提高尾随事件识别的准确性，并合理采用相对应的应对措施。
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公开(公告)号：CN119363989A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411907739.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 深圳职业技术大学
IPC: H04N19/124 , G06T11/00 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/045 , H04N19/176 , H04N19/91 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置及设备，其包括：获取Matiwan数据并进行包括随机裁剪的预处理，生成预设尺寸的图像块作为原始高光谱图像；将基于所述原始高光谱图像所获得的通道索引和空间网格坐标输入预构建的神经网络中并在预设损失函数的约束下进行过拟合训练，得到用以表示所述原始高光谱图像的第一模型；对所述第一模型的网络权重进行包括权重量化以及哈夫曼编码的压缩处理，得到压缩文件；对所述压缩文件进行哈夫曼逆编码的数据解压以及通过前向传播进行数据重建，得到重建光谱图像。能够实现高压缩比的同时保留高光谱图像的光谱特性，使重建的高光谱图像更具有实际的物理意义，提升压缩重建质量，为后续应用提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN117349239A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311201276.1
申请日：2023-07-25
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06F16/16 , G06F16/172 , G06F16/14 , G06V40/16 , G06V40/40
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式设备的多路摄像头数据采集方法及系统，包含两个部分，嵌入式设备及PC端，本发明支持在带有USB接口的嵌入式设备上，采集无损或有损的图像，支持多种图像格式，支持保存图像的元属性，用于人脸检测或识别等智能算法功能处理模块，实现统计分析或场景复现等。本发明还支持同时采集多路摄像头的数据，保存来自不同摄像头图像间的相关性，用于采集同一时间多路摄像头对应的图像，支持活体检测算法的数据采集和数据倒灌要求。本发明基于PYTHON工具，实现针对大数据量采集的功能需求，可辅助提高自动化测试水平，提高开发和测试效率。
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公开(公告)号：CN120047368A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510100836.7
申请日：2025-01-22
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于亮度引导和色彩调节扩散模型的低光照图像增强方法，通过深度挖掘低光图像的信息来提升增强性能。具体方法包括以下三个方面，1）亮度信息提取：为了提取低光图像中的额外信息，通过线性映射，从灰度图中提取像素的平均值，作为图像亮度信息的表示。2）细节和纹理增强：为提高增强结果的细节和纹理质量，引入残差去噪扩散模型，学习正常光照图像与低光图像的映射关系，从而更有效地还原图像内容。3）色彩恢复：针对低光照图像的颜色失真问题，提出了一种自适应色度调节算法，通过可训练的参数自适应调整增强结果的色度，确保色彩恢复的准确性和自然性，显著提升了增强模型的性能。
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公开(公告)号：CN119363989B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411907739.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 深圳职业技术大学
IPC: H04N19/124 , G06T11/00 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/045 , H04N19/176 , H04N19/91 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像的压缩与重建方法、装置及设备，其包括：获取Matiwan数据并进行包括随机裁剪的预处理，生成预设尺寸的图像块作为原始高光谱图像；将基于所述原始高光谱图像所获得的通道索引和空间网格坐标输入预构建的神经网络中并在预设损失函数的约束下进行过拟合训练，得到用以表示所述原始高光谱图像的第一模型；对所述第一模型的网络权重进行包括权重量化以及哈夫曼编码的压缩处理，得到压缩文件；对所述压缩文件进行哈夫曼逆编码的数据解压以及通过前向传播进行数据重建，得到重建光谱图像。能够实现高压缩比的同时保留高光谱图像的光谱特性，使重建的高光谱图像更具有实际的物理意义，提升压缩重建质量，为后续应用提供数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119342216A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411896962.X
申请日：2024-12-23
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 集美大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/176 , H04N19/13 , H04N19/33 , H04N19/88 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的高光谱图像压缩与重建方法、装置及设备，其包括：获取Houston图像数据集并进行包括随机裁剪的预处理，生成预设尺寸的图像块作为原始高光谱图像；将所述原始高光谱图像输入包括编码器以及解码器的自编码模型中并基于预设损失函数进行训练，得到训练完成的高光谱压缩模型，其中，所述编码器的网络结构包括缩略图生成分支以及潜在编码分支，所述解码器的网络结构包括缩略图解码分支以及潜在表示解码分支；将待压缩高光谱图像输入所述高光谱压缩模型中，通过所述编码器对待压缩高光谱图像进行编码，得到压缩数据，通过所述解码器对所述压缩数据进行解码，得到重建高光谱图像。
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公开(公告)号：CN118887722A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411346926.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 厦门大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于自信息增强对比学习的深度伪造人脸检测方法，包括：获取样本图像并进行数据增强生成两个视图；将两个视图输入至特征提取网络，利用多尺度特征增强模块、自信息增强学习模块分别对图像的浅层、中层、深层特征进行学习。所述多尺度特征增强模块用于提高网络的局部与全局特征建模能力；自信息增强学习模块利用自信息度量来量化生成人脸局部区域的自信息差异，突出高信息纹理与形状特征，并通过注意力机制来降低网络对特定伪造痕迹的关注；利用级联的Projector和Predictor架构，结合相互预测机制在高维空间中捕捉伪造模式与面部结构多样性的细微变化。最终利用二分类交叉熵损失函数和相互预测一致性损失函数来优化模型并进行真伪判别。
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公开(公告)号：CN117372701B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311667809.5
申请日：2023-12-07
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 厦门理工学院
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于Transformer的交互式图像分割方法，选取想要标注的图像，载入到交互式图像分割标注软件中；选择分割目标，根据用户点击行为生成点击记录，在对应位置生成点击标记；确认交互完成后，根据点击记录将其转换为圆盘图，作为相对应的正负点击指导再和原始掩码拼接，在与原图相加后作为分割模型输入；利用预训练分割模型对图像中的指定目标进行分割，返回初始的分割掩码；根据初始的分割掩码结果，选择添加合适的正负点击对错误区域进行再次标记；将新的标记再次送入分割模型，并返回修正后的结果。如此往复，对分割结果进行细化，以得到满意的结果。本发明能提高交互式图像分割标注性能，以更少的交互次数得到更好的分割结果。
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公开(公告)号：CN117275076B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311523567.2
申请日：2023-11-16
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 , 北京深感科技有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于特征的人脸质量评估模型的构建方法及应用，方法包括：A、获取指定数量的标记有人脸身份类别信息的人脸数字图像作为训练数据集；B基于amsoftmax损失函数，利用训练数据集对脸识别神经网络进行训练，获取训练后的模型 ；C、在人脸识别模型 输出的后端加入质量模块Q，构建质量评估模块；D、基于自适应质量评估损失函数，利用训练数据集对质量模块Q进行训练，获取训练后的人脸质量评估模型。本发明基于人脸识别特征，采用自适应质量评估损失函数，有效的发掘人脸图像之间的信息，高效的建模人脸数字图像在参与比对匹配过程中的质量关系对比对分数的影响，以此获取一种基于特征的人脸质量评估模型。
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公开(公告)号：CN117349240A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311201285.0
申请日：2023-07-25
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06F16/16 , G06F16/172 , G06F16/14 , G06V40/16 , G06V40/40
Abstract: 本发明公开了一种多路摄像头数据倒灌方法及系统，包含两个部分，嵌入式设备及PC端，本发明支持在带有USB接口的嵌入式设备上，采集无损或有损的图像，支持多种图像格式，支持保存图像的元属性，支持通过USB接口倒灌图像数据，用于人脸检测或识别等智能算法功能处理模块，实现统计分析或场景复现等。本发明还支持同时采集多路摄像头的数据，保存来自不同摄像头图像间的相关性，用于采集同一时间多路摄像头对应的图像，支持活体检测算法的数据采集和数据倒灌要求。本发明基于PYTHON工具，实现针对大数据量采集和倒灌的功能需求，提高自动化测试水平，提高开发和测试效率。
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