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公开(公告)号：CN112287824B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202011176663.0
申请日：2020-10-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于双目视觉的三维目标检测方法、装置及系统，该方法包括：获取双目图像的视差图，以及，获取所述双目图像的图像特征；确定所述视差图中各像素的相机坐标系坐标，并对各像素的相机坐标系坐标进行定点化操作，以得到各像素的三维网格坐标；基于各像素的三维网格坐标，以及所述双目图像的图像特征，确定鸟瞰图数据；对所述鸟瞰图数据进行三维目标检测。该方法可以高效地实现基于双目视觉的三维目标检测，提升三维目标检测的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112580408B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN201910943965.7
申请日：2019-09-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 章良君
IPC: G06V40/16 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了深度学习模型训练方法、装置及电子设备，应用于计算机视觉技术领域，该方法包括：获取已训练的目标检测模型，目标检测模型包括前景及背景识别结构；利用目标检测模型的背景识别参数，对待训练的初始深度学习模型进行初始化，得到初始化后的初始深度学习模型，其中，初始深度学习模型包括前景及背景识别结构；利用预设样本图片对初始化后的初始深度学习模型进行训练，得到训练后的目标深度学习模型。利用已训练的目标检测模型的背景识别参数对初始深度学习模型进行初始化，初始化后的初始深度学习模型已经具有了较强的背景识别能力，并含有鲁棒的目标特征提取能力，容易训练至收敛，增加深度学习模型目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116383795B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310645663.8
申请日：2023-06-01
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种生物特征识别方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待识别的生物特征信息；利用训练好的生物特征识别模型对所述待识别的生物特征信息进行推理，确定所述待识别的生物特征信息与指定生物特征信息的第一匹配分数；依据所述指定生物特征信息被查询的频次，对所述第一匹配分数进行重构，得到所述待识别的生物特征信息与所述指定生物特征信息的第二匹配分数。该方法可以提高用户隐私数据的安全性。
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公开(公告)号：CN116383795A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310645663.8
申请日：2023-06-01
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种生物特征识别方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待识别的生物特征信息；利用训练好的生物特征识别模型对所述待识别的生物特征信息进行推理，确定所述待识别的生物特征信息与指定生物特征信息的第一匹配分数；依据所述指定生物特征信息被查询的频次，对所述第一匹配分数进行重构，得到所述待识别的生物特征信息与所述指定生物特征信息的第二匹配分数。该方法可以提高用户隐私数据的安全性。
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公开(公告)号：CN112580408A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910943965.7
申请日：2019-09-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 章良君
Abstract: 本申请实施例提供了深度学习模型训练方法、装置及电子设备，应用于计算机视觉技术领域，该方法包括：获取已训练的目标检测模型，目标检测模型包括前景及背景识别结构；利用目标检测模型的背景识别参数，对待训练的初始深度学习模型进行初始化，得到初始化后的初始深度学习模型，其中，初始深度学习模型包括前景及背景识别结构；利用预设样本图片对初始化后的初始深度学习模型进行训练，得到训练后的目标深度学习模型。利用已训练的目标检测模型的背景识别参数对初始深度学习模型进行初始化，初始化后的初始深度学习模型已经具有了较强的背景识别能力，并含有鲁棒的目标特征提取能力，容易训练至收敛，增加深度学习模型目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN112287824A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011176663.0
申请日：2020-10-28
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于双目视觉的三维目标检测方法、装置及系统，该方法包括：获取双目图像的视差图，以及，获取所述双目图像的图像特征；确定所述视差图中各像素的相机坐标系坐标，并对各像素的相机坐标系坐标进行定点化操作，以得到各像素的三维网格坐标；基于各像素的三维网格坐标，以及所述双目图像的图像特征，确定鸟瞰图数据；对所述鸟瞰图数据进行三维目标检测。该方法可以高效地实现基于双目视觉的三维目标检测，提升三维目标检测的性能。
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