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公开(公告)号：CN111462235A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010241146.0
申请日：2020-03-31
Applicant: 武汉卓目科技有限公司 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明提供了一种基于yolo v3算法的倾斜目标检测方法、装置及存储介质，该方法包括以下步骤：获取包含检测目标的图片，分别生成训练集合A和验证集合B；将训练集合A和验证集合B中的检测目标用任意角度矩形框进行逐一标注；使用训练集合A对改进后的yolo v3算法进行训练，所述改进后的yolo v3算法为在原始yolo v3算法的基础上对anchor框、IOU计算以及边框回归进行改进以适应倾斜目标检测后的算法；然后通过验证集合B来选择效果最好、泛化能力最佳的权重模型；将改进后的yolo v3算法移植到NVIDIA Jetson TX2，并加载训练好的最佳权重来对图片中目标进行实时检测。本发明既能够处理常见垂直目标检测，同时也能够处理倾斜目标的检测。
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公开(公告)号：CN113066108A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110398035.5
申请日：2021-04-14
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于ECO算法的抗遮挡视觉目标跟踪方法及装置，该方法包括以下步骤：读取视频或图像序列的第一帧图像，确定跟踪目标；将当前帧跟踪目标作为样本放入ECO算法训练相关滤波器；读取下一帧图像，利用训练好的相关滤波器获取当前帧图像的目标位置及其置信度概率；将当前帧图像目标周围一定区域与三帧前图像目标周围一定区域做配准；根据配准结果对两帧图像的重叠区域进行差分，根据差分图分割目标框；根据分割后的目标框从目标框外的配准点生成的区域占目标框的比例判断当前目标框样本是否可用；更新ECO算法的样本集；更新相关滤波器。本发明目标样本集精确，以此训练的滤波器对遮挡，形变等问题具有良好的鲁棒性、精确性以及快速性。
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公开(公告)号：CN111524269A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010322595.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
IPC: G07D11/165 , G07D11/16 , G07D11/22 , G07D11/235 , G07D11/50
Abstract: 一种清分机控制系统，包括：脉冲量化模块，用于产生脉冲信号，并在每一次脉冲信号被计数的同时，记录同一时刻的走钞码盘值；数据采集模块，用于在每一个脉冲周期内采集纸币图像数据和主控数据，并在采集的数据上附上脉冲的时间戳和对应的码盘值，形成数据元；数据处理模块，用于对采集的纸币图像数据进行实时分帧处理，计算纸币图像数据的帧起始和帧结束；事件处理模块，用于基于数据元以及分帧时的帧起始和帧结束，将钞票经过清分机通道的过程，处理成为一系列时间和空间上发生的事件；机电控制模块，用于对清分机的各电机进行控制；故障检测模块，用于设定某些状态或上报故障；过程记录模块，用于将各种事件二进制数据记录于内存循环数据池中。
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公开(公告)号：CN114584785A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210116810.8
申请日：2022-02-07
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
IPC: H04N19/43 , H04N19/105 , H04N19/139 , H04N19/51
Abstract: 本发明提供一种视频图像的实时稳像方法及装置，该方法包括：第一数据处理模块接收图像序列，并确定参考帧图像；第二数据处理模块从图像序列中读取当前帧图像，将当前帧图像和参考帧图像，进行运动估计，获取运动矢量，并将运动矢量发送至第一数据处理模块进行存储；第一数据处理模块将接收到的运动矢量存储至矢量集合中，对矢量集合进行平滑处理，获取透视变换矩阵，并将透视变换矩阵发送至第二数据处理模块；第二数据处理模块接收透视变换矩阵，并利用透视变换矩阵和参考帧图像，输出稳像处理后的目标图像。本发明提供的视频图像的实时稳像方法及装置，能够在保证计算精度的前提下，采用硬件加速以提高算法效率，兼顾时效性和准确性。
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公开(公告)号：CN111598925A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010410576.0
申请日：2020-05-15
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于ECO算法和区域生长分割的视觉目标跟踪方法及装置，该方法包括以下步骤：读取视频或图像序列的第一帧图像，确定跟踪目标；将当前帧跟踪目标作为样本放入ECO算法训练相关滤波器；读取下一帧图像，利用训练好的相关滤波器卷积图像候选区域获取目标位置；判断该图像中目标是否遮挡或形变；若发生遮挡或形变则对候选区域进行分割，将分割出的目标作为样本替换ECO算法产生的样本；使用样本融合更新策略，更新ECO算法的样本集；利用获取的样本集训练ECO算法，更新相关滤波器；循环执行上述步骤。本发明对于目标出现遮挡或形变时，结合区域生长分割进行ECO算法的样本集更新，提升训练效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110942398A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201910981398.4
申请日：2019-10-16
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电费统计方法及装置，方法应用于后端，后端包括读线程和写线程，方法包括；读线程接收内机消息和外机消息，在检测到同步信号后，根据所接收的外机消息，统计外机的运行时间和外机耗电量；根据外机耗电量和所接收的内机消息，统计每一已被分配的内机的电费；根据每一已被分配的内机的电费计算每一业主的电费余额；写线程在检测到存在电费余额低于预设值的目标业主时，向目标业主所拥有的内机发送关机控制指令，以使目标业主所拥有的内机按照关机控制指令关机。应用本发明实施例，提高了电费统计的合理性和效率。
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公开(公告)号：CN111524269B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010322595.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
IPC: G07D11/165 , G07D11/16 , G07D11/22 , G07D11/235 , G07D11/50
Abstract: 一种清分机控制系统，包括：脉冲量化模块，用于产生脉冲信号，并在每一次脉冲信号被计数的同时，记录同一时刻的走钞码盘值；数据采集模块，用于在每一个脉冲周期内采集纸币图像数据和主控数据，并在采集的数据上附上脉冲的时间戳和对应的码盘值，形成数据元；数据处理模块，用于对采集的纸币图像数据进行实时分帧处理，计算纸币图像数据的帧起始和帧结束；事件处理模块，用于基于数据元以及分帧时的帧起始和帧结束，将钞票经过清分机通道的过程，处理成为一系列时间和空间上发生的事件；机电控制模块，用于对清分机的各电机进行控制；故障检测模块，用于设定某些状态或上报故障；过程记录模块，用于将各种事件二进制数据记录于内存循环数据池中。
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公开(公告)号：CN113313738A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110799484.0
申请日：2021-07-15
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于ECO与伺服联动的无人机目标跟踪方法及装置，该方法包括：确定跟踪目标；将跟踪目标作为样本放入ECO算法训练相关滤波器；读取下一帧图像，获取目标位置及其置信度概率；依据当前帧跟踪结果调整伺服器的镜头，使得目标始终处于镜头的正中间，获取目标的运动方向和速度；推断出当前帧目标可能处于的范围；判断当前帧跟踪结果是否处于推断的范围内，如果不处于，根据目标的运动方向和速度，匀速运行一帧的时间到达的位置作为样本；如果处于，则将当前帧跟踪结果作为样本；更新ECO算法的样本集；更新相关滤波器；循环执行上述步骤，直至处理完。本发明在目标丢失时，能够根据目标运动轨迹来重捕获目标位置，提升跟踪效果。
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公开(公告)号：CN111598925B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010410576.0
申请日：2020-05-15
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于ECO算法和区域生长分割的视觉目标跟踪方法及装置，该方法包括以下步骤：读取视频或图像序列的第一帧图像，确定跟踪目标；将当前帧跟踪目标作为样本放入ECO算法训练相关滤波器；读取下一帧图像，利用训练好的相关滤波器卷积图像候选区域获取目标位置；判断该图像中目标是否遮挡或形变；若发生遮挡或形变则对候选区域进行分割，将分割出的目标作为样本替换ECO算法产生的样本；使用样本融合更新策略，更新ECO算法的样本集；利用获取的样本集训练ECO算法，更新相关滤波器；循环执行上述步骤。本发明对于目标出现遮挡或形变时，结合区域生长分割进行ECO算法的样本集更新，提升训练效果。
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公开(公告)号：CN111598926B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010410577.5
申请日：2020-05-15
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提供了一种对ECO特征提取性能进行优化的目标跟踪方法及装置，该方法包括以下步骤：读取视频或图像序列的第一帧图像，确定跟踪目标；将初始帧中跟踪目标所在候选区域缩放到特定大小，利用并行方式计算傅里叶变换来提取特征；针对特征制作label标签，修改高斯分布为多个极值；训练ECO的相关滤波器；读取下一帧图像，获取当前帧图像的目标位置及其置信度概率；将得到的目标作为样本，使用样本融合更新策略，更新ECO算法的样本集；利用更新的样本集提取特征，同时制作label标签训练ECO，更新相关滤波器；循环执行上述步骤。本发明能够提升ECO目标跟踪算法的整体运行速度，实现在嵌入式平台上能够并行加速计算。
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