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公开(公告)号：CN111612161B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202010456082.6
申请日：2020-05-26
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种自动更新深度学习模型的方法、装置及存储介质，该方法包括：服务器将训练后的初始第一深度学习模型部署到客户端中，采集用于用户的输入数据作为采集的实际样本，在服务器使用第二深度学习模型对实际样本进行机器标注得到标注后的实际样本；服务器使用第一数据集和标注后的实际样本对初始第一深度学习模型进行再训练后的第一深度学习模型更新初始第一深度学习模型。本发明通过在后端服务器部署多个强大算法模型进行真实应用环境中的数据采集并自动进行标注，然后使用标注后的数据集重新训练客户端比较简单的模型，并更新到前端设备当中，解决了人工标注样本速度慢导致无法及时更新客户端学习模型的技术问题，提高了用户体验。
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公开(公告)号：CN118494468B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410954226.9
申请日：2024-07-17
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆避让控制技术领域，具体涉及基于人工智能的车辆控制方法及系统。该方法基于二维栅格地图中障碍车辆栅格与初始栅格之间的相对信息，根据相对速度以及距离信息确定每个障碍车辆栅格的车辆避让系数。基于运动特征获得障碍车辆栅格相对于非障碍栅格的障碍影响系数，根据障碍影响系数获得的车辆避让估计代价能够同时考虑到障碍车辆的运动状态以及非障碍栅格相对于目标栅格的距离，进而得到科学合理的初始车辆推荐路线。对初始车辆推荐路线进行平滑处理，利用最优车辆推荐路线控制目标车辆进行避让。本发明通过分析障碍车辆的运动特征，获得科学有效的避让路径，实现目标车辆科学、有效、安全地避让。
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公开(公告)号：CN118645089A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411124543.4
申请日：2024-08-16
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/22 , G10L25/18 , G10L25/21 , G10L21/0272 , G10L21/0232
Abstract: 本发明涉及语音识别领域，具体涉及用于多维AI平台的语音识别方法，所采用的技术方案具体如下：获取至少两个音频接收设备发送而来的语音数据；根据所述语音数据在不同频率下的语音响应程度来修正对应的原始滤波器组，获取修正后的滤波器组；采用所述修正后的滤波器组来对应生成所述语音数据的梅尔语谱图；将所述梅尔语谱图均输入至预设语音识别网络，获取各所述语音数据所对应的语音识别结果。本发明可以解决车载语音识别系统在多用户环境下语音识别效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN117671998A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311646412.8
申请日：2023-12-01
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G08G1/14 , G08G1/017 , G08G1/04 , G06V20/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V30/148
Abstract: 本发明涉及一种停车位车辆管理方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：从感应到车辆进场至感应到车辆离场，每隔固定时间对停车位场景进行拍摄；对每次拍摄的图像进行车辆和车牌识别；当本次识别到车牌时，判断其是否处于兴趣区域内，如果不在，则更改本次车牌识别结果；当未识别到车牌时，触发告警；当识别到时，基于置信度和车牌所在的像素大小进行进一步判断，确定是否保留本次车牌识别结果；当车辆离场时，判断是否识别到车牌，如果识别到，则将识别到的车牌和停车时长用于订单处理；如果未识别到，则发出告警。本发明提高识别精度和场景适应度，为车位自动化管理、预警和收费提供有效的支撑。
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公开(公告)号：CN111981326A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010808502.2
申请日：2020-08-12
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司 , 厦门市政管廊投资管理有限公司 , 罗普特(厦门)系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了一种管廊漏水检测方法和装置，通过分别实时监测管廊区段的进风口和出风口的湿度，获得在进风口检测到的第一湿度以及在出风口监测到的第二湿度；将第一湿度和第二湿度输入由RNN单元和全连接结构构成的神经网络后得到输出结果，神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层包括第一隐藏层和第二隐藏层，第一隐藏层包括4个递归RNN单元；以及通过判断输出结果是否大于等于预设阈值对管廊区段进行漏水预警。通过在管廊区段的进风口和出风口两个位置的湿度数据比对，消除了外界环境对管廊内部的影响，使得管廊内部的湿度变化可以独立观测，从而推断出是否存在漏水现象。因此排除外界环境因素的影响，高效、准确地实时检测出管廊漏水情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118865350A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410895317.X
申请日：2024-07-04
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V30/186 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种路面停车位车牌识别方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集从路面停车位拍摄的车牌图像；S2：对采集的车牌图像进行尺度变换；S3：对尺度变换后的车牌图像进行车牌目标检测，并输出车牌的层数；S4：对检测到的车牌目标图像进行车牌颜色分类；S5：对检测到的车牌目标图像进行透视变换；S6：基于透视变换后的车牌目标图像和其对应的层数、颜色进行车牌内容识别。本发明提高了路面停车位大角度车牌识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117152257B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311431116.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明实施例涉及视频监控技术和机器视觉技术领域，公开了一种用于地面监控摄像机多维角度计算的方法和装置，具体包括：构建一个简易装置，作为标准参照物；结合太阳方位角度和所形成的阴影，建立几何模型；建立世界坐标系，获取参照物和阴影轮廓特征点坐标；构建二维坐标系，获取二维成像特征点坐标；通过世界坐标系和二维成像坐标的关系解算摄像机姿态，获得摄像机世界坐标系的姿态估算；转化得到摄像机的现实世界的多维朝向角度信息。通过上述方式，本发明实施例能够提高监控摄像机朝向角度的准确性，帮助快速筛选能够采集到所在位置画面的有效监控摄像机，提高摄像机筛选的工作效率。(56)对比文件刘泽伟.基于视觉和惯性器件的相机姿态估计与目标定位研究《.中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》.2023,(第1期),第1-163页.杨洁;闫清东;马越.基于Matlab/Simulink的二维圆标定法.计算机应用.2010,(06),全文.
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公开(公告)号：CN116863415A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310786865.4
申请日：2023-06-29
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: 本发明涉及一种非机动车异常行为抓拍方法及设备，该方法中包括：通过多个摄像头同时对同一个方向进行拍摄；采集各摄像头的视频帧图像并进行全景拼接；通过目标识别模型对全景拼接图像中的异常行为目标进行识别；当识别到异常行为目标后，基于目标跟踪算法，从识别到该异常行为目标的全景拼接图像中或其邻近帧的全景拼接图像中识别该异常行为目标对应的身份识别特征；输出识别到的异常行为目标和对应的身份识别特征。本发明取代传统固定监控抓拍模式，以少量摄像头移动抓拍覆盖广大区域，有效提高非机动车管控力度和违法成本；使用全景拼接的方式关联驾驶员正脸和背后车牌，可在缺少号牌或遮挡正脸的场景下做到数据互补，有效追溯异常行为人员。
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公开(公告)号：CN112862188A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110165574.4
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
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F16/215 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种多传感器环境预测方法及系统。其中，该方法包括：获取第一环境数据；将所述第一环境数据进行清洗，得到第二环境数据；根据所述第二环境数据训练环境预测模型；根据所述第二环境数据和训练完毕的所述环境预测模型，生成预测结果。本发明解决了现有技术中对于管廊环境监测都是独立评估，无法融合多个传感器数据进行环境评估的技术问题。
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公开(公告)号：CN112418122A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011364469.5
申请日：2020-11-27
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监测管廊异常的方法和装置，通过获取管廊内部在固定视角下的图像，通过行人检测算法检测图像中是否包含人员，若是，则通过人脸识别算法识别人员的身份，否则进行以下步骤：对图像的边长进行缩小；判断图像是否为彩色，若是则提取红色通道，并将图像转换为黑白图像；对图像提取LBP特征；在初始状态下的图像作为基准样本，当前状态下的图像作为当前状态样本，将当前状态样本与基准样本进行比对，根据比对结果判断管廊内部是否出现差异聚集，若是则输出告警信息，并通过人工巡检判断是否出现异常，若未出现异常则将当前状态样本作为基准样本进行更新，并对管廊内部异常情况进行监测，实现多种异常一次检测，达到降本增效的目的。
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