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公开(公告)号：CN111489289A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910260259.2
申请日：2019-04-02
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本申请提供了一种图像处理方法、图像处理装置及终端设备，该方法包括：获取待超分辨率重建的待处理图像；利用训练后的第一模型对该待处理图像进行超分辨率重建；其中，所述第一模型的训练过程包括：获取来自真实世界的各个第一样本图像；对于每个第一样本图像，将该第一样本图像输入至训练后的第二模型，得到该第二模型输出的与该第一样本图像对应的输出样本图像，该第二模型用于降低输入图像的分辨率，且该第二模型输出的图像为模拟来自真实世界的图像；基于各个第一样本图像以及各个输出样本图像，训练第一模型，得到训练后的第一模型。本申请可以解决目前的图像超分辨率重建方法对信息恢复准确度不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN106682644B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201710018129.9
申请日：2017-01-11
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/00 , G08G1/017 , G06K9/62 , G06K9/32 , G06F3/06 , H04W4/02 , H04N7/18 , H04N5/247 , H04L29/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于移动摄像设备的双动态车辆监测管理系统和方法，其中，系统包括：多个移动摄像设备、上传管理服务器、存储管理服务器、中心存储器和区域存储器；其中，多个移动摄像设备用于监测目标车辆的车辆图像信息；上传管理服务器与多个移动摄像设备通信连接，用于当同一监控区域内同时段上传的移动摄像设备数量大于或等于监控区域的最大上传通道数量时控制各个移动摄像设备按照设备优先级从高到低的顺序分别上传各自的车辆信息；存储管理服务器与多个移动摄像设备分别通信连接，用于根据设备优先级高低将车辆信息分别转发至区域存储器或者跨区域的中心存储器。本发明的技术方案能够减少网络堵塞，提高车辆信息的访问速度和质量。
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公开(公告)号：CN105959611B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201610554211.9
申请日：2016-07-14
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
IPC: H04N7/01 , H04N19/103 , H04N19/176 , H04N19/122 , H04N19/52 , H04N19/40 , H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 本发明涉及视频编解码领域，尤其是一种自适应的从H264到HEVC的帧间快速转码方法及装置。本发明针对现有技术存在的问题，提供一种快速转码方法及装置。本发明针对H264到HEVC转码中的帧间预测加速问题，提出了一种综合了自适应的模式映射、运动向量的合理重复利用的方案。帧间预测阶段，可能进行一系列四叉树分割，然后得到CU8；也有可能提前中止，有些不用最终深入到CU8，不用分割到CU16，最理想的直接将CU64作为一个整体进行编码；其中CU32、CU16以及CU8帧间预测得到的都是临时的最优模式；在整个Cu64帧间预测结束后得到最优编码模式，根据最优编码模式进行编码。
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公开(公告)号：CN106372666A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610789930.9
申请日：2016-08-31
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明是关于一种目标识别方法及装置，通过从训练样本集中建立分割模型；使用分割模型，提取每个分割部件的特征向量及特征矩阵；对特征矩阵进行降维训练，得到分割部件的降维矩阵；使用降维矩阵将特征矩阵降维；利用降维后的特征矩阵得到每个分割部件的SVM分类检测器；使用SVM分类检测器检测检测图像，得到目标识别结果。该目标识别方法，结合人类认知学，将对新事物的识别从多样化的整体解析到相对单一的局部部件识别，然后利用概率公式将局部的识别结果结合起来反推出事物整体的识别结果，能够有效克服机器学习需要大样本库和多训练的限制，使得在相对单一的较小样本库中也能取得较好的多样化识别效果，提高目标识别的实用性和效率。
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公开(公告)号：CN111489290A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910260848.0
申请日：2019-04-02
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种人脸图像超分辨重建方法、装置及终端设备，所述方法包括：使用模糊算法对第一人脸图像进行处理，得到第二人脸图像；将第一人脸图像和第二人脸图像的人脸相似度作为人脸特征损失值；将人脸特征损失值乘以第一预置系数后与生成损失值相加，得到新的生成损失值；根据新的生成损失值和判别损失值对待训练的生成网络和待训练的判别网络的网络权重参数进行更新，重复训练，直至达到预设停止条件，得到经过训练的生成网络；将待重建的人脸图像输入经过训练的生成网络中，得到重建后的人脸图像。本申请可以解决现有的超分辨方案易在重建的高分辨率图像中引入噪声，影响人脸识别的准确率的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106372656B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201610761364.0
申请日：2016-08-30
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种获取深度一次性学习模型的方法、图像识别方法及装置，获取深度一次性学习模型的方法包括：将包含少量目标图像和背景图像的预设数据集中每一幅目标图像输入预设CNN模型，选择预设CNN模型隐含层中任一层输出图像作为该目标图像的特征图像集；采用预设数据集中背景图像，通过PCA方法确定降维矩阵，对所有特征图像集进行降维，生成降维特征图像集；将所有降维特征图像集输入预设贝叶斯学习模型，对降维特征图像集对应的目标图像进行识别，构建深度一次性学习模型；采用预设数据集对深度一次性学习模型进行训练，直到模型收敛，获取收敛后的深度一次性学习模型。采用收敛后的深度一次性学习模型对图像进行识别，识别率较高。
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公开(公告)号：CN106131548A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610609581.8
申请日：2016-07-28
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
IPC: H04N19/11 , H04N19/122 , H04N19/96
CPC classification number: H04N19/11 , H04N19/122 , H04N19/96
Abstract: 本申请涉及一种帧内预测模式的选择方法及装置，所述方法包括：利用GPU将原始图像按照i种不同尺寸的预处理PU进行划分，得到i个预处理PU集合；构建每一个预处理PU集合中每一个预处理PU的候选模式列表；利用CPU选择与当前PU相匹配的预处理PU；读取所述与当前PU相匹配的预处理PU的候选模式列表；根据所述候选模式列表中的候选模式确定当前PU的帧内预测模式。采用本申请实施例所提供的技术方案，利用GPU对原始图像进行预处理，构建预处理PU的候选模式列表，则CPU在执行帧内预测时，可以直接读取已构建的候选模式列表进行RDO计算，减少了CPU的计算量。另外，由于GPU和CPU可以并行处理，因此可以减少帧内预测模式的选择时间。
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公开(公告)号：CN111488779A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910657317.5
申请日：2019-07-19
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明适用于计算机技术领域，提出一种视频图像超分辨率重建方法，包括：从视频流中提取至少两个连续的目标图像帧，目标图像帧包含有待识别人脸的图像信息；跟踪待识别人脸的图像信息，获取目标图像帧中的人脸序列；计算待识别人脸的目标人脸特征点热力图；采用人脸图像重建模型对人脸序列以及目标人脸特征点热力图进行人脸图像重建，得到超分辨率人脸图像。由于待识别人脸特征点热力图包含有有效的人脸特征，因此采用预先训练完成的人脸图像重建模型对人脸序列以及目标人脸特征点热力图进行人脸图像重建，能够准确地还原出视频中的人脸细节，提高人脸图像重建的精度。本发明还提出一种视频图像超分辨率重建装置、服务器及存储介质。
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公开(公告)号：CN106709443B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201611179319.0
申请日：2016-12-19
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种安全带佩戴状态的检测方法及终端，所述方法包括：根据采集的彩色图像和深度信息图，确定彩色图像中用户的面部区域；根据面部区域，确定彩色图像中的安全带区域；对所述安全带区域进行直线检测，确定所述安全带区域内的候选直线；结合3D摄像头提供的深度信息图，对所述候选直线的有效性判断，确定安全带的佩戴状态。采用本发明实施例所提供的技术方案，通过彩色图像和深度信息图像能够提高面部区域检测鲁棒性，从而可以提高安全带区域划定的准确性，同时本发明中准确的直线检测方法以及结合深度信息对直线有效性的判断的方式较于传统方法在减少了对参数调整依赖度的同时，提高了安全带识别的鲁棒性，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN106600536B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201611155519.2
申请日：2016-12-14
Applicant: 同观科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明是关于一种视频图像超分辨率重建方法及装置，包括：获取运动摄像头在同一场景拍摄的连续多帧低分辨率图像；从连续多帧低分辨率图像中获得连续多帧低分辨率目标物体图像；衡量连续多帧低分辨率目标物体图像的图像质量，获取图像质量最优的低分辨率目标物体图像；将图像质量最优的低分辨率目标物体图像进行单帧超分辨率重建，得到高分辨率待处理帧，高分辨率待处理帧以外的其他低分辨率目标物体图像进行插值，得到多张高分辨率参考帧；对高分辨率待处理帧和多张高分辨率参考帧进行多帧超分辨率重建，得到超分辨率目标物体图像。该方法利用单帧超分辨率重建和多帧超分辨率重建相结合，大幅度提高双动态视频图像中目标物体的图像质量。
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