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公开(公告)号:CN109034355B
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN201810709561.7
申请日:2018-07-02
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请提供一种致密人群的人数预测方法、装置、设备以及存储介质,包括:根据热力图转换模型将待确定人数的第一图像转换成为对应的第一热力图,并根据该第一热力图确定该第一图像中的人数,其中,该热力图转换模型为根据预先标定的第二图像以及每个第二图像对应的热力图训练得到的模型,实现了对致密人群的人数预测,提高了致密人群的人数预测的准确度,同时提升了管理效率。
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公开(公告)号:CN108921098A
公开(公告)日:2018-11-30
申请号:CN201810720374.9
申请日:2018-07-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种人体运动分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取多个拍摄设备拍摄的图像信息,所述多个拍摄设备中至少有一个拍摄设备设置在货架上方;根据所述多个拍摄设备拍摄的图像信息进行人体跟踪,确定至少一个人体在空间中的位置信息和所述至少一个人体的标识信息;根据所述至少一个人体中目标人体在空间中的位置信息,获取与所述位置信息对应的货架上方的拍摄设备拍摄的目标图像;根据所述目标图像以及与所述位置信息对应的非视觉传感器的检测数据,对所述目标人体的动作进行识别。本发明实施例提高了人体跟踪的准确度,提高了人体动作识别精度。
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公开(公告)号:CN108259764A
公开(公告)日:2018-07-06
申请号:CN201810259849.9
申请日:2018-03-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: H04N5/23229 , G06T3/4038 , G06T5/006 , G06T5/50 , G06T2207/10004 , G06T2207/20221
Abstract: 本申请实施例公开了摄像机、应用于摄像机的图像处理方法及装置。该摄像机包括摄像单元以及处理单元,其中,摄像单元包括多个摄像模块,摄像模块包括摄像镜头以及光传感器;处理单元包括处理芯片,处理单元与摄像单元电连接,处理单元用于接收各摄像模块采集到的图像,对接收到的由各摄像模块采集到的多幅图像进行联合处理。该实施方式提高了摄像机对图像的分析处理能力以及数据处理效率。
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公开(公告)号:CN108921874B
公开(公告)日:2020-12-29
申请号:CN201810726681.8
申请日:2018-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供的人体跟踪处理方法、装置及系统,系统中视频采集处理装置内置智能芯片,在智能芯片向云端服务器上传视频数据之前,智能芯片对视频数据进行预处理,保留关键图像帧,并采用人体检测跟踪算法对关键图像帧进行人体检测和跟踪处理,得到第一人体检测跟踪结果,将第一人体检测跟踪结果发送给云端服务器,以使云端服务器对第一人体检测跟踪结果进行人体重识别算法处理和/或三维重建算法处理,得到第二人体检测跟踪结果。通过智能芯片的预处理过程,降低了人体跟踪系统对网络带宽的要求,减轻了对云端服务器资源的依赖,提高了系统整体的处理速度;通过云端服务器三维重建算法辅助人体重识别算法判定目标人体,提高了人体识别算法的准确率。
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公开(公告)号:CN108985206A
公开(公告)日:2018-12-11
申请号:CN201810723901.1
申请日:2018-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种模型训练方法、人体识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取用于训练人体识别模型的样本图像;在该样本图像依次经过该多个第一卷积层处理时,根据该每个第一卷积层输出的第一特征图,确定该每个第一卷积层对应的第二特征图;根据所述每个第一卷积层对应的第二特征图,以及所述每个第一卷积层引出的分支中与所述第二损失层连接的第二卷积层对应的预设框,检测所述样本图像中的人体区域或人体部位区域;根据检测出的人体区域或人体部位区域,以及该样本图像中标注的人体区域或人体部位区域,确定该人体识别模型的参数。本发明实施例提高了人体区域或人体部位区域的检测精度。
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公开(公告)号:CN108921874A
公开(公告)日:2018-11-30
申请号:CN201810726681.8
申请日:2018-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供的人体跟踪处理方法、装置及系统,系统中视频采集处理装置内置智能芯片,在智能芯片向云端服务器上传视频数据之前,智能芯片对视频数据进行预处理,保留关键图像帧,并采用人体检测跟踪算法对关键图像帧进行人体检测和跟踪处理,得到第一人体检测跟踪结果,将第一人体检测跟踪结果发送给云端服务器,以使云端服务器对第一人体检测跟踪结果进行人体重识别算法处理和/或三维重建算法处理,得到第二人体检测跟踪结果。通过智能芯片的预处理过程,降低了人体跟踪系统对网络带宽的要求,减轻了对云端服务器资源的依赖,提高了系统整体的处理速度;通过云端服务器三维重建算法辅助人体重识别算法判定目标人体,提高了人体识别算法的准确率。
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公开(公告)号:CN109063567B
公开(公告)日:2021-04-13
申请号:CN201810719692.3
申请日:2018-07-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种人体识别方法、装置及存储介质,该方法包括:根据至少2个摄像头采集的包含目标人物的图像,确定目标人物在三维空间中的坐标;根据所述目标人物在三维空间中的坐标分别计算所述目标人物在不同摄像头下的反投影误差;根据摄像头的反投影误差确定所述摄像头是否存在人体识别错误;当存在人体识别错误时,采用行人重识别技术ReID重新对所述摄像头下的目标人物进行重新识别处理,直到所有包含所述目标人物的摄像头的反投影误差不大于预设阈值。本发明可以在人体重识别技术中引入人体的三维空间坐标来对图像的识别结果进行预判处理,并对存在识别错误的图像进行重识别,从而有效提高人体识别结果的准确率。
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公开(公告)号:CN108921098B
公开(公告)日:2020-08-18
申请号:CN201810720374.9
申请日:2018-07-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种人体运动分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取多个拍摄设备拍摄的图像信息,所述多个拍摄设备中至少有一个拍摄设备设置在货架上方;根据所述多个拍摄设备拍摄的图像信息进行人体跟踪,确定至少一个人体在空间中的位置信息和所述至少一个人体的标识信息;根据所述至少一个人体中目标人体在空间中的位置信息,获取与所述位置信息对应的货架上方的拍摄设备拍摄的目标图像;根据所述目标图像以及与所述位置信息对应的非视觉传感器的检测数据,对所述目标人体的动作进行识别。本发明实施例提高了人体跟踪的准确度,提高了人体动作识别精度。
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公开(公告)号:CN108985206B
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN201810723901.1
申请日:2018-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种模型训练方法、人体识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取用于训练人体识别模型的样本图像;在该样本图像依次经过该多个第一卷积层处理时,根据该每个第一卷积层输出的第一特征图,确定该每个第一卷积层对应的第二特征图;根据所述每个第一卷积层对应的第二特征图,以及所述每个第一卷积层引出的分支中与所述第二损失层连接的第二卷积层对应的预设框,检测所述样本图像中的人体区域或人体部位区域;根据检测出的人体区域或人体部位区域,以及该样本图像中标注的人体区域或人体部位区域,确定该人体识别模型的参数。本发明实施例提高了人体区域或人体部位区域的检测精度。
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公开(公告)号:CN108734693B
公开(公告)日:2019-10-25
申请号:CN201810287515.2
申请日:2018-03-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取第一目标图像和第二目标图像;将第一目标图像和第二目标图像输入卷积神经网络,其中,卷积神经网络包括至少一组子网络,至少一组子网络中的每组子网络包括卷积层以及与该卷积层连接的相关层;对于每个卷积层,获取存储为八位定点数的、该卷积层的卷积核,并基于该卷积层所输入的两个图像和所获取的卷积核,分别生成特征图像;对于每个相关层,基于该相关层所连接的卷积层所生成的两个特征图像,确定用于输入该相关层的两个图像,基于该相关层所输入的两个图像,生成相关图像;基于所生成的相关图像,生成视差图。该实施方式提高了信息生成的效率和准确性。
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