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公开(公告)号：CN110717880B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201810759588.7
申请日：2018-07-11
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 陈佳伟
Abstract: 本发明实施例提供了一种缺陷检测方法、装置及电子设备，缺陷检测方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入预先训练的主深度学习网络，得到待检测图像的检测结果图；其中，主深度学习网络基于标定样本训练得到；标定样本包括，根据将未标定样本输入预先训练的辅助深度学习网络得到的样本概率，对未标定样本进行标定得到的标定样本；辅助深度学习网络基于主深度学习网络反馈的测试性能训练得到；对检测结果图进行后处理，确定待检测图像中的缺陷区域及缺陷类型。通过本方案，可以提高缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN113763305A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010476097.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 陈佳伟
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供的一种标定物品缺陷的方法、装置及设备，通过获取待标定图像；待标定图像为存在物品区域的无标签的图像；基于预先训练完成的第一神经网络模型，对待标定图像进行标定处理，得到待标定图像的带有标签的预标定图像；其中，第一神经网络模型为利用多个第一样本图像，进行无监督训练得到的用于标定物品缺陷的模型；第一样本图像的物品区域中的物品不存在缺陷；利用预先训练完成的第二神经网络模型，检测预标定图像是否存在标定异常；第二神经网络模型为利用多个第二样本图像和每个第二样本图像的标签，进行有监督训练得到的模型；如果不存在标定异常，基于预标定图像，确定所标定图像的标定图像。本方案可以提升缺陷标定的效率。
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公开(公告)号：CN110619620A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201810564884.1
申请日：2018-06-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 陈佳伟
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种导致表面缺陷的异常定位方法、装置、系统及电子设备，导致表面缺陷的异常定位方法包括：获取待检测图像的缺陷检测结果，其中，缺陷检测结果包括待检测图像中的缺陷统计信息，待检测图像为图像采集设备拍摄的包括检测对象的图像；获取与缺陷统计信息匹配的待分析图像；对待分析图像进行检测分析，确定出与缺陷统计信息关联的异常信息，其中，异常信息包括异常位置信息。通过本方案，可以准确定位导致表面缺陷的异常。
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公开(公告)号：CN115049999A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210677765.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种校准参数确定方法、装置及电子设备，涉及校准领域。该方法包括：获取待校准车载相机所采集的多张图像；在针对斑马线场景所采集的图像中确定待处理图像，并对待处理图像进行去畸变处理，得到目标图像；然后，利用预设的深度学习算法，确定目标图像所包括的斑马线的消失点和斑马线的各个线条的分割图，并利用边缘提取算法提取每个分割图中的指定边缘线；建立关于消失点、待校准车载相机的内参以及待校准车载相机的校准参数的约束方程；基于预设的利用斑马线的几何特性确定的求解目标，求解约束方程，得到校准参数。应用本发明实施例提供的方案，可以提高拼接图像对汽车周围的路况的展示准确性。
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公开(公告)号：CN114537281A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210207481.8
申请日：2022-03-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: B60R1/23
Abstract: 本发明实施例提供了一种车辆内轮盲区可视化方法、装置、系统、电子设备及介质，上述方法包括：获取目标车辆的车速和方向盘转角；当所述车速小于预设车速阈值或所述方向盘转角的绝对值大于预设角度阈值时获取安装在目标车辆上的各个图像采集设备所采集的多个图像；将多个图像进行拼接，得到拼接后的俯视图像；基于目标车辆的位置、目标车辆的俯视模型图以及俯视图像，生成全景环视图；根据方向盘转角，预测目标车辆的前轮行驶轨迹和后轮行驶轨迹；基于前轮行驶轨迹和后轮行驶轨迹，确定目标车辆的内轮盲区，并将内轮盲区叠加显示在全景环视图中。采用该方法可以帮助驾驶人员很好地判断出内轮盲区内是否有危险因素存在，较大程度上减小了安全隐患。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110619620B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810564884.1
申请日：2018-06-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 陈佳伟
Abstract: 本发明实施例提供了一种导致表面缺陷的异常定位方法、装置、系统及电子设备，导致表面缺陷的异常定位方法包括：获取待检测图像的缺陷检测结果，其中，缺陷检测结果包括待检测图像中的缺陷统计信息，待检测图像为图像采集设备拍摄的包括检测对象的图像；获取与缺陷统计信息匹配的待分析图像；对待分析图像进行检测分析，确定出与缺陷统计信息关联的异常信息，其中，异常信息包括异常位置信息。通过本方案，可以准确定位导致表面缺陷的异常。
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公开(公告)号：CN111861966A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910312755.8
申请日：2019-04-18
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 陈佳伟
Abstract: 本申请提供一种模型训练方法及装置，方法包括：获取多帧带标签的训练样本，所述标签至少包括第一标签和第二标签，所述第一标签用于记录训练样本中被标记的第一区域为易误检区域，所述第二标签用于记录训练样本中被标记的第二区域为存在缺陷的区域；利用各带标签的训练样本和各训练样本中第一区域的位置信息、第二区域的位置信息，训练出用于检测缺陷的检测模型。通过增加易误检区域的标签，在训练模型时可以根据增加的易误检区域的标签和位置加强对误检区域特征的学习，降低检测模型的误检率，提升检测模型的检出准确度。
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公开(公告)号：CN110619619A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201810563652.4
申请日：2018-06-04
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 陈佳伟
Abstract: 本发明实施例提供了一种缺陷检测方法、装置及电子设备，其中，缺陷检测方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入预先训练的深度学习网络模型，得到待检测图像对应的多值图；根据待检测图像及多值图，对多值图中的像素进行调整，得到待检测图像中的缺陷区域。通过本方案，可以提高缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN113160149B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110352213.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种目标显示方法、装置、电子设备及内窥镜系统，该方法包括：利用深度学习算法对当前帧图像进行目标检测；当根据邻近历史帧图像中的各个已检出目标的位置信息以及当前帧中的各个已检出目标的位置信息，确定当前帧图像中存在由于遮挡而未被检测出的未检出目标时，对所述未检出目标在所述当前帧图像中的位置进行预测；依据当前图像帧中的已检出目标的位置信息，以及所述未检出目标的预测位置，确定所述未检出目标被遮挡的情况，依据所述未检出目标被遮挡的情况，确定能够与所述已检出目标进行合并显示的未检出目标，并将确定(56)对比文件Truman Cheng et al..Deep LearningAssisted Robotic Magnetic Anchored andGuided Endoscope for Real-Time InstrumentTracking《.IEEE Robotics and AutomationLetters》.2021,第6卷(第2期),全文.赵文清等.改进的非极大值抑制算法的目标检测《.中国图象图形学报》.2018,第23卷(第11期),1-10.
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公开(公告)号：CN113763305B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010476097.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 陈佳伟
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供的一种标定物品缺陷的方法、装置及设备，通过获取待标定图像；待标定图像为存在物品区域的无标签的图像；基于预先训练完成的第一神经网络模型，对待标定图像进行标定处理，得到待标定图像的带有标签的预标定图像；其中，第一神经网络模型为利用多个第一样本图像，进行无监督训练得到的用于标定物品缺陷的模型；第一样本图像的物品区域中的物品不存在缺陷；利用预先训练完成的第二神经网络模型，检测预标定图像是否存在标定异常；第二神经网络模型为利用多个第二样本图像和每个第二样本图像的标签，进行有监督训练得到的模型；如果不存在标定异常，基于预标定图像，确定所标定图像的标定图像。本方案可以提升缺陷标定的效率。
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