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公开(公告)号：CN115273048A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210996359.3
申请日：2022-08-19
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的手部脱离方向盘的检测方法及电子设备，包括：获取仅包括方向盘画面的图像数据，得到方向盘的mask区域；实时获取包含方向盘和驾乘人员的车内场景图像数据，通过目标驾驶员检测神经网络模型得到驾驶员的位置数据；将驾驶员的位置数据输入到目标骨骼关键点回归神经网络模型，回归得到骨骼关键点并提取左右手腕点的位置坐标并进行外扩得到左右手外扩区域图像；将左右手外扩区域图像输入到目标手部区域分割网络模型，得到左右手的mask区域，分别计算方向盘的mask区域与左右手的mask区域的mask iou，若大于第一阈值，则判定对应的手在方向盘上，否则判定手脱离方向盘。本发明适用于驾考考试中辅助判断考生驾驶行为是否规范。
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公开(公告)号：CN114187652A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111305726.2
申请日：2021-11-05
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种头部姿态检测方法及终端，经神经网络训练得到头部姿态欧拉角排序模型，基于模型得到的头部姿态欧拉角排序，对预设各类型头部姿态欧拉角的特征信息进行计算进而确定二维头部图片中的头部姿态。实现了头部姿态2D图片的标记，在不借用多个相机或者深度相机前提下，完成头部姿态的标记方法；采用对比学习的方法，在没有明确角度标签情况下，完成头部姿态的评估；另外，本发明还采用基准图片的设置方法，针对不同车型能够任意实现角度的判别。本发明解决了现有技术中人体头部姿态识别方法的识别要求高、识别角度小、识别精度低的问题。本发明在环境适应性以及角度范围都有极大的优势。
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公开(公告)号：CN119131693A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411298950.7
申请日：2024-09-18
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的摩托车考试评判方法，包括获取摩托车考试考场的实时视频流并转换为图片数组特征；将图片数组特征输入头盔检测模型，得到头盔的位置信息；将图片数组特征输入车地接触点检测模型，得到摩托车的位置信息以及多个摩托车轮胎与地面接触点的位置信息；将接触点依次连接形成多边形区域并通过处理得到接触区mask；基于头盔位置信息和摩托车位置信息，判断考生是否佩戴头盔；若判断佩戴，将图片数组特征输入目标区域分割网络模型，得到考桩mask；基于接触区mask和考桩mask，判断摩托车在绕桩过程中是否碰到考桩，若碰到则判定为考试不合格。本发明能实现全程智能评判、且评判更客观、更准确，还能节约硬件成本。
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公开(公告)号：CN118116047A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410125717.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/46 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/047 , G16H50/30
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的智能体检视力评判方法，包括以下步骤：通过标定双目相机调整视力检查图片的像素大小；使用目标人脸检测神经网络模型检测原始图像中人脸位置；通过目标人脸关键点检测网络模型回归得到人脸关键点的位置数据，并筛选出人脸左右眼的位置数据；通过目标区域分割网络模型分割出人脸区域中遮眼板的位置，结合人脸左右眼的位置数据判断体检者的左右眼是否完全遮住：在判断体检者的左右眼完全遮住后进行视力检查，评判体检者的视力情况。进一步本发明还提供一种用于实现上述方法的电子设备。本发明将机器视觉与深度学习算法相结合，不仅能提高视力检查的体检效率，还能避免作弊行为的发生。
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