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公开(公告)号：CN112766311A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011615690.3
申请日：2020-12-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种测试基于深度学习的车辆检测模型鲁棒性的方法和装置，获取车辆图片及对应的CAD模型；建立参数化纹理生成网络模型并进行训练，通过深度神经网络对车辆图片进行特征提取，得到第一特征，通过三角网格模型对CAD模型进行特征提取，得到第二特征，将第一特征和第二特征连接起来作为深度卷积生成网络的输入，输出为参数化纹理图片，将参数化纹理图片并进行处理得到合成车辆图片，将合成车辆图片输入车辆分类网络，记录判别结果中被分类为非车辆的图片的参数化纹理图片并进行建模，得到最终的对抗样本图片，将车身粘贴有对抗样本图片的车辆图片输入被测的车辆检测模型，计算出表征车辆检测模型鲁棒性的鲁棒度。
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公开(公告)号：CN109003289B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201711334249.6
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 一种基于颜色标签的目标跟踪快速初始化方法。1.本发明在Lab色彩画面中将颜色分成了N个等级；2.提取目标矩形框，并将颜色空间转换至Lab色彩空间。3.对图像进行子区域划分；4.计算子区域色块颜色等级；5.查找到与背景元素相连的所有连通域；6.消除连通域；7.得到前景信息突出的图像；8.将得到前景信息突出的结果图像与原图像画面进行与操作；9.将去除背景图像后的图像作为结果输出，用于目标跟踪初始化，进行特征提取。与其他方法相比，该方法能够使提取的目标特征始终强于背景特征，具有速度快，实现简单，效果良好，灵活性好的优点，不依赖于强大的硬件支持，成本低廉。
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公开(公告)号：CN111311467A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010086988.3
申请日：2020-02-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于人脸识别的公交路线预测方法及系统，该方法包括：从获取的视频流中通过人脸识别获取上下车的乘客，确定所述乘客的上车站点和下车站点；通过人脸识别确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客，如果是，则确定所述乘客的换乘站点；将所述乘客的上车站点、下车站点和换乘站点进行关联获取该乘客的乘车路线；基于获取的所有乘客的乘车路线预测公交路线的需求。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配，预测市民出行完整的乘车路线的方法，利用完整的乘车路线信息，科学合理的进行城市公交路线规划，使得城市公交的运行效率更高。
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公开(公告)号：CN111310994A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010086978.X
申请日：2020-02-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于数据校准的公交路线预测方法及系统，该方法包括：获取公交车的停靠站点，统计该站点的上车及下车人数，通过人脸特征匹配确定本车人员的上车站点和下车站点；将公交车的所有信息发送至公交车运营服务器；通过人脸特别匹配确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客，如果是，则确定所述乘客的换乘站点；累加第一时间阈值内所有公交车各站点的上车和下车的人数得到计数总数N，同时累加所有同一辆公交车上的上下车识别匹配数量得到匹配总数P，则匹配数量校准系数为：α＝N÷(P×2)；基于α得到预测的公交出行需求数据。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配，并对统计数据基于人脸识别的匹配对进行校准。
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公开(公告)号：CN111310994B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010086978.X
申请日：2020-02-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于数据校准的公交路线预测方法及系统，该方法包括：获取公交车的停靠站点，统计该站点的上车及下车人数，通过人脸特征匹配确定本车人员的上车站点和下车站点；将公交车的所有信息发送至公交车运营服务器；通过人脸特别匹配确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客，如果是，则确定所述乘客的换乘站点；累加第一时间阈值内所有公交车各站点的上车和下车的人数得到计数总数N，同时累加所有同一辆公交车上的上下车识别匹配数量得到匹配总数P，则匹配数量校准系数为：α＝N÷(P×2)；基于α得到预测的公交出行需求数据。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配，并对统计数据基于人脸识别的匹配对进行校准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108986146B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201711305848.5
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 一种基于背景信息与自适应回归标签的相关滤波跟踪方法。系统包含：监控摄像机、IP网络、交换机和目标跟踪装置组成。通过在现有监控设备接入目标跟踪装置，实现在原有监控设备与PC机当中搭建桥梁，对现有监控方案进行功能升级，完成目标跟踪任务。通过从摄像头获取视频流；提取目标周围背景信息作为负样本添加至相关滤波方法中进行模型训练；根据目标的姿态变化设计自适应回归标签替换原有的固定标签用于模型训练；将背景信息作为负样本进行训练与自适应回归标签相结合，提升相关滤波跟踪方法的性能。较好地实现了外观变形、背景相似干扰、遮挡、平面旋转和背景杂乱等监控场景下的跟踪目标丢失问题，使目标跟踪趋于稳定和可靠。
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公开(公告)号：CN112884884A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110165577.8
申请日：2021-02-06
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种候选区域生成方法及系统。其中，该方法包括：获取点云输入数据，并将所述点云输入数据进行体素化，得到体素数据；根据所述体素数据提取特征数据；根据所述特征数据生成区域相似度；根据所述区域相似度合并离散区域，得到候选区域。本发明解决了现有技术基于滑动立方体的方法通常假设地物是框在立方体内部，对于地物的粘连现象处理效果欠佳的技术问题。
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公开(公告)号：CN114187404A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111511729.1
申请日：2021-12-06
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于近海域高分辨率的三维重建方法和系统，包括采用透视尺寸不变特征对近海域多视场角图像进行匹配，根据特征相似度指导采样，得到稀疏特征点云；基于结构化局部二值模式，利用图割法获取每个像素深度，加密稀疏特征点云生成稠密点云；对所有视角的点云进行全局误差优化，并根据匹配的特征点的深度信息，生成特征点在空间中的三维坐标；构建平面基元之间的强弱连接关系，通过图结构与能量函数获取表面模型。该发明可获取海域的广域大范围全景高分辨率信息，构建三维模型，能够直观展示近海域时空大数据。
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公开(公告)号：CN112766068A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011633296.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于网格化标注的车辆检测方法及系统。本申请实施例提供的一种基于网格化标注的车辆检测方法及系统，来解决现有技术基于卷积神经网络的车辆检测方法需要进行大量标注及易受视角影响的问题。
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公开(公告)号：CN112766061A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011615688.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明给出了一种多模态无监督的行人像素级语义标注方法和系统，包括对无人的监控场景进行三维重建，获取监控场景的初始点云信息；利用Tof图像采集设备获取监控场景中的第一点云信息，将其与初始点云信息配准后进行集合的差运算，获得第二点云信息，并将第二点云信息在水平面上进行投影，获得人员点云信息集合；对红外图像采集设备获取的场景信息阈值化后的二值化图像进行膨胀和腐蚀，获得连通区域信息集合；分别将人员点云信息集合和连通区域信息集合，利用已经标定的相机之间的位置关系，投影到RGB图像采集设备的图像平面空间中进行集合的交集运算，响应于共同像素超过第一阈值时，获取对应的人体区域集合。该方法和系统充分融合了不同模态摄像机的优点，可以有效提取出场景中的人体像素点。
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