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公开(公告)号：CN117671728A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311542363.3
申请日：2023-11-17
申请人： 熵基科技股份有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要： 本申请适用于计算机技术领域，提供了一种行人检测方法、电子设备及可读存储介质，该方法包括：基于待检测图像确定第一图像，第一图像中包括目标行人；将第一图像输入至人体检测模型中，得到检测结果；人体检测模型至少包括特征提取层，特征提取层用于提取第一图像的特征；特征提取层由第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层和第四特征提取层组成；检测结果包括以下一项或多项：第一检测框，第二检测框和第三检测框，第一检测框用于标识目标行人的头部区域，第二检测框用于标识目标行人的上身区域，第三检测框用于标识目标行人的下身区域。从而，可实现快速识别出行人的各个部位，提高行人检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117152787A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210542463.5
申请日：2022-05-18
申请人： 熵基科技股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种人物服饰识别方法、装置、设备和可读存储介质，方法包括：获取待识别人物图片；获取训练完成的服饰识别模型，所述服饰识别模型包括特征提取层、稠密连接网络、特征分析网络；将所述待识别人物图片输入所述服饰识别模型，通过所述特征提取层对输入的待识别人物图片进行特征提取，生成第一特征图，通过所述稠密连接网络对所述第一特征图进行特征复用，生成第二特征图，通过所述特征分析网络对所述第二特征图进行分析，确定对待识别人物的服饰识别结果。本申请的人物服饰识别方法采用特征在通道维上连结以实现特征重用，这种方式可实现在参数和计算成本更少的情形下达到更高的识别效率和识别准确度。
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公开(公告)号：CN114038010A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111306979.1
申请日：2021-11-05
申请人： 熵基科技股份有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种行人属性识别方法、设备和介质，将待检测行人图像输入到训练好的行人属性识别网络；通过主干网络对待检测行人图像进行特征提取，并通过特征卷积模块对提取到的浅层特征图、中层特征图和深层特征图分别进行1*1卷积处理，进而通过通道加权模块分别提取行人属性区域特征；通过分类模块对提取到的浅层属性区域特征、中层属性区域特征、深层属性区域特征和深层特征图进行行人属性识别，并结合得到的浅层属性区域特征、中层属性区域特征、深层属性区域特征和深层特征图对应的属性类别预测结果获取待检测行人图像的最终属性类别，改善了现有技术需要对行人的局部属性区域进行预定位，再进行行人属性识别，存在识别速度慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN113642560A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110956322.3
申请日：2021-08-19
申请人： 熵基科技股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种车牌字符定位方法及相关设备，包括：对待处理的车辆图像进行车牌粗定位，从车辆图像中截取车牌字符感兴趣区域，得到第一特征图像；通过训练后的车牌字符检测模型对第一特征图像进行处理，得到多个目标检测框，并从中确定车牌字符定位结果；其中，车牌字符检测模型被配置为，具备对输入的图像提取图像特征，并基于卷积层对图像特征进行卷积处理，得到第二特征图像，通过目标框检测层从第二特征图像中确定多个目标检测框的能力；其中，卷积层的卷积核大小以及所述目标框检测层的检测框的宽高比匹配于车牌的形状特性。本申请级联了车牌粗定位、车辆字符检测模型处理和模型输出的后处理，能够比较精确地实现车牌字符定位。
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公开(公告)号：CN112784840A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110178682.5
申请日：2021-02-09
申请人： 熵基科技股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种车牌识别方法、装置、设备和介质，方法包括：获取待识别车牌图像；对待识别车牌图像进行灰度处理，得到待识别灰度车牌图像；将待识别灰度车牌图像输入到车牌识别模型进行车牌识别，得到待识别灰度车牌图像对应的车牌号码序列。本申请解决了传统的车牌识别方法采用人工设计算法，结合投影、连接和/或轮廓提取等方法对车牌图像中的字符进行分割，获取单个字符图像，然后通过分类器对单个字符图像进行字符识别，存在字符分割质量容易受到输入图像的噪声、低分辨率、模糊或变形等因素影响，导致后续字符识别结果的识别精度低，以及识别速度慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN115705715A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110924398.8
申请日：2021-08-12
申请人： 熵基科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/73
摘要： 本申请公开了一种目标检测方法及装置，通过获取包含至少一个目标对象的待检测图像，将待检测图像输入目标检测模型，得到目标检测模型输出的待检测图像中的目标对象的位置信息，其中，目标检测模型以场景训练图像作为训练样本，以场景训练图像中的目标对象的位置信息作为训练标签训练得到，且在训练过程中通过损失函数对训练标签和预测结果的差值进行计算得到损失值，并根据损失值更新目标检测模型的参数，所述损失函数在差值越小时，损失值的变化也会越趋于平缓。由于该目标检测模型是以场景训练图像作为训练样本，以场景训练图像中的目标对象的位置信息作为训练标签训练得到，所以可以通过目标检测模型从待检测图像中确定目标对象的位置信息。
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公开(公告)号：CN117854075A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311700693.0
申请日：2023-12-11
申请人： 熵基科技股份有限公司
IPC分类号： G06V30/146 , G06V20/62
摘要： 本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像矫正方法、终端设备和计算机可读存储介质，包括：对待处理图像进行分析，确定待处理图像所包括的车牌对应的各个初始顶点，待处理图像为对车牌拍摄得到的图像；针对每个初始顶点，对初始顶点在待处理图像中的位置信息进行修正，得到车牌对应的各个综合顶点；根据各个综合顶点，对待处理图像进行调整，使得调整后的图像中的车牌边缘与调整后的图像的边缘相平行。通过识别并优化得到待处理图像中车牌的各个综合顶点，并基于综合顶点对待处理图像进行调整，可以有效对待处理图像中的车牌进行调整，完成对车牌的矫正，从而可以提高对车牌的识别效果，进而可以提高识别得到车牌信息的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114038010B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111306979.1
申请日：2021-11-05
申请人： 熵基科技股份有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了一种行人属性识别方法、设备和介质，将待检测行人图像输入到训练好的行人属性识别网络；通过主干网络对待检测行人图像进行特征提取，并通过特征卷积模块对提取到的浅层特征图、中层特征图和深层特征图分别进行1*1卷积处理，进而通过通道加权模块分别提取行人属性区域特征；通过分类模块对提取到的浅层属性区域特征、中层属性区域特征、深层属性区域特征和深层特征图进行行人属性识别，并结合得到的浅层属性区域特征、中层属性区域特征、深层属性区域特征和深层特征图对应的属性类别预测结果获取待检测行人图像的最终属性类别，改善了现有技术需要对行人的局部属性区域进行预定位，再进行行人属性识别，存在识别速度慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN117690218A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311566631.5
申请日：2023-11-22
申请人： 熵基科技股份有限公司
IPC分类号： G07C9/37 , G06V40/16 , G06V10/774
摘要： 本申请适用于无线通信技术领域，提供了一种闸机的行人通行状态识别方法、装置及终端设备，该方法包括：获取包含目标行人的目标图像；获取人脸识别装置发送的第一人脸特征及闸机控制器发送的开门信息；根据目标图像、第一人脸特征及开门信息，生成目标行人对应的目标行人特征；根据目标行人特征，确定目标行人对应的通行状态。由此，通过目标行人特征，确定目标行人的通行状态，提升了通过闸机控制人员进出的安全性。
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公开(公告)号：CN117523602A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311293530.5
申请日：2023-10-08
申请人： 熵基科技股份有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82
摘要： 本申请适用于人体属性识别技术领域，提供了一种人体属性识别方法、装置、终端设备及存储介质，所述人体属性识别方法，包括：获取待检测的人体图像；识别所述人体图像中的至少一个人体区域，得到每个人体区域对应的区域图像；将所述区域图像输入至对应的区域属性聚合模型中，得到每个人体区域包括的多个属性识别结果，所述区域属性聚合模型根据区域样本图像和对应的多个属性标签训练得到。有利于提高人体属性识别的精确性。
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