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公开(公告)号：CN112070081B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202010844285.2
申请日：2020-08-20
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州市标准化研究院
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/18
Abstract: 本发明公开一种基于高清视频的智能化车牌识别方法，包括：获取待识别的车辆图像；根据所述车辆图像的色度差异的特性确定判定为车牌蓝色像素点的自适应阈值；采用所述判定为车牌蓝色像素点的自适应阈值和投影算法分割出车牌矩形区域的图像；将所述车牌矩形区域的图像转换为关于R‑B关系的灰度图像；采用边缘检测算法对所述灰度图像进行边缘检测，获得边缘检测图像；根据所述灰度图像和所述边缘检测图像确定用于提取车牌字符的自适应阈值，并利用所述自适应阈值提取车牌字符。采用本发明可识别光照不均匀、颜色深浅不同、图像有一定偏转的车牌，本发明还具有算法简单、运算速度快等优点。
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公开(公告)号：CN112183231A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010939867.9
申请日：2020-09-09
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州市标准化研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于高清视频的车辆识别方法及装置。所述基于高清视频的车辆识别方法，包括：根据改进的局部纹理特征提取算法对获取的车辆图像进行局部纹理特征提取，得到车辆局部纹理特征；根据方向梯度特征提取算法对所述车辆图像进行方向梯度特征提取，得到车辆细节特征；对所述车辆局部纹理特征和所述车辆细节特征进行加权融合，并对得到的融合特征空间进行降维处理，得到目标特征。本发明能够在车辆图像的特征空间维数较大的情况下，有效减少车辆识别过程中的运算量，同时提高车辆识别率。
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公开(公告)号：CN114882233A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210436690.X
申请日：2022-04-24
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州市标准化研究院
Abstract: 本发明公开一种目标检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于YOLO目标检测模型，采用DIoU‑NMS非极大值抑制方法确定待检测图像中的检测框；通过多尺度残差模块，提取检测框内待检测目标的多尺度信息特征，获取第一特征图像；通过ECA注意力机制，对多尺度信息特征进行加权操作，获取第二特征图像；通过SPP模块，提取多尺度空间特征，获取第三特征图像；根据第三特征图像的多尺度信息特征和多尺度空间特征，生成目标检测结果；其中，多尺度残差模块包括残差块、1×1卷积层、多个扩张率不相同的卷积层和Concat层。本发明能够解决由于目标之间存在相互遮挡的现象而导致的漏检问题，并提高了对目标进行检测的精度。
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公开(公告)号：CN112070081A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010844285.2
申请日：2020-08-20
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州市标准化研究院
Abstract: 本发明公开一种基于高清视频的智能化车牌识别方法，包括：获取待识别的车辆图像；根据所述车辆图像的色度差异的特性确定判定为车牌蓝色像素点的自适应阈值；采用所述判定为车牌蓝色像素点的自适应阈值和投影算法分割出车牌矩形区域的图像；将所述车牌矩形区域的图像转换为关于R‑B关系的灰度图像；采用边缘检测算法对所述灰度图像进行边缘检测，获得边缘检测图像；根据所述灰度图像和所述边缘检测图像确定用于提取车牌字符的自适应阈值，并利用所述自适应阈值提取车牌字符。相比于传统模板匹配不具有旋转不变性、不具有尺度不变性、在光照不均匀导致对比度过低，运算量大、速度慢的问题，本发明实施例的基于高清视频的智能化车牌识别方法可识别光照不均匀、颜色深浅不同、图像有一定偏转的车牌，本发明实施例的基于高清视频的智能化车牌识别方法还具有算法简单、运算速度快等优点。
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公开(公告)号：CN113505649B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110651549.7
申请日：2021-06-10
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/764 , G06N20/00 , C02F1/50 , C02F103/02
Abstract: 本发明公开了一种自来水加氯控制方法及装置，其中方法包括实时获取待检测自来水区域内的自来水图片；识别所述自来水图片，得到对应的水质输出结果；将所述水质输出结果代入预置的Q学习算法模型中，得到用于调控加氯阀门的开度的MDP决策；基于所述MDP决策调控所述待检测自来水区域内的加氯阀门的开度。本发明实施例提供的自来水加氯控制方法及装置，通过对实时获取到的自来水图片进行识别与分析，得到准确的MDP决策，解决了现有的加氯消毒过程具有较大的时延性与迟滞性的技术问题，从而提高了加氯控制的时效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113239761B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202110472915.2
申请日：2021-04-29
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/24 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别方法，所述方法包括获取非线性支持向量机模型，并根据预先获取的训练集和测试集对所述非线性支持向量机模型进行训练，得到优化后的非线性支持向量机模型和优化后的子块通道数，并根据所述优化后的子块通道数，对所述待识别的人脸图像区域进行预处理,得到人脸特征向量，其中，所述人脸特征向量的维数等于所述优化后的子块通道数与预设的子块个数乘积，最后将所述人脸特征向量输入到所述优化后的非线性支持向量机模型，得到人脸识别结果，其能够考虑到人脸打光不均、人脸所在背景环境随机多变的干扰给人脸识别带来的影响，提高人脸识别的准确度和人脸的识别效率。本发明还相应提供一种人脸识别装置以及存储介质。
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公开(公告)号：CN111898408B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202010521586.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种快速人脸识别方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：对待识别人脸图像进行预处理及二值化得到二值图像；对二值图像进行右下顶点检测得到右下顶点集合；根据预设值合成每一右下顶点对应的合成人脸区域后，根据人脸区域提取特征计算得到评估数组，采用人脸评估范式计算每一右下顶点的范式评估值，选取范式评估值最大的右下顶点作为实际右下顶点；根据实际右下顶点以及人脸宽度和高度生成目标人脸区域，并根据目标人脸区域从待识别人脸图像中截取出相应的图像进行人脸识别。本发明通过采用右下顶点检测与人脸评估范式结合的方式来定位人脸，缩小了搜索范围，减小了多种干扰的影响，从而能够快速准确地定位人脸区域进行人脸识别。
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公开(公告)号：CN113973324B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111029836.0
申请日：2021-09-03
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无线视频传感网络覆盖优化方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据视频传感器的参数对监视区进行离散化处理，形成二维网格，对网格化的监视区进行离散采样编码，并采用二维矩阵对编码值进行存储，得到无线视频传感网络的监视区模型；根据所述无线视频传感网络中每个传感器节点的有效覆盖区域及有效通信区域，计算得到所述无线视频传感网络对所述监视区模型的覆盖率的目标函数；采用改进人工电场算法计算所述目标函数的最优解，所述最优解即所述无线视频传感网络的最优覆盖。本发明实施例基于改进人工电场算法，能够准确计算出无线视频传感网络的最优覆盖，从而解决目前无线视频传感网络覆盖分布不合理的现象。
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公开(公告)号：CN113852933B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111023523.4
申请日：2021-08-31
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种车联网网络的中继节点选择方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取车辆网网络的所有传感器节点，并以各个传感器节点之间的传送距离最短为目标，从多个传感器节点中选择一传感器节点作为最优信息传递路段的中心节点，并根据中心节点确定最优信息传递路段，进而获取最优信息传递路段上的所有路由器作为候选路由器，并从所述候选路由器中选择信噪比最大的候选路由器作为中继节点，其能为车联网网络中流动的传感器节点寻找最优传递信息路径，并基于信道估计算法在最优传递信息路径找到传递信息最优的路由器作为中继节点，提高了数据传送的成功率，减少了网络系统的网络拓扑时变性强对数据传送的影响，方便车联网网络的构建。
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公开(公告)号：CN114866872A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210449546.X
申请日：2022-04-24
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无线传感监测系统，所述系统包括：控制器、至少一个路由器以及若干与路由器通信连接的传感器；基于无线传感网络，运用传感器与路由器、控制器之间的配合，建设工业工厂环境中，传感状态监控网络；采用传感器快速精准定位的优势，并结合改进算法，当传感器监测到故障事件发生时，不仅可以实时、高效地查找定位，为技术维修人员节约排查故障点的时间，帮助维修人员进行定点维修，极大的提高维修效率；并且采用非线性迭代模型多次迭代对定位坐标进行优化设计，减少传感器定位误差，缩短定位耗时，提升传感器定位的精度。
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