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图像确定方法和装置、存储介质及电子设备
本发明公开了一种图像确定方法和装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括：获取对象图像集合,其中,对象图像集合中包含检测出目标对象的多个候选图像；利用图像识别模型,对多个候选图像中各个候选图像进行识别,得到各个候选图像对应的质量参数,其中,质量参数用于指示对应的候选图像中目标对象的关键部位的完整程度,图像识别模型包含多个任务子模型,任务子模型用于识别对应的关键部位的完整程度；将满足质量条件的质量参数对应的候选图像,确定为目标图像,其中,目标图像用于对目标对象进行识别。本发明解决了用于对象识别的图像确定不准确导致对象识别成功率低的技术问题。
一种用于安保的安全警备系统
本发明涉及一种用于安保的安全警备系统,涉及图像处理技术领域,包括,采集模块,用以实时获取摄像设备采集的视频信息,其与处理模块连接；所述处理模块,用以从所述采集模块获取的视频信息中提取视频帧,并对视频帧进行图像处理,再根据视频帧内图像内容生成危险等级,所述处理模块与存储模块连接；所述存储模块,用以存储含有危险等级的视频帧,其与警报模块连接；所述警报模块,用以根据危险等级提示当前危险状态；所述处理模块在获取视频帧后,根据视频帧内图像内容进行对视频帧进行危险等级判定。本发明所述系统有效提高了视频监测效率,有效保证了摄像区内的安全性。
自助式寄件柜寄件人身份识别系统及方法
该发明涉及一种自助式寄件柜寄件人身份识别方法及系统,该方法包括以下步骤：S1,移动客户端中录入用户音频信息,在所述的音频信息中提取第一用户信息,将第一用户信息发送至服务器；S2,所述的服务器对用户信息进行标准化处理得到个人数据集,将所述的个人数据集发送至寄件柜端；S3,通过设置于寄件柜上的拍摄模块,获取寄件用户的第二用户信息；S4,寄件柜处理器提取第二用户信息的特征信息；S5,比对所述的个人数据集与特征信息,进行用户识别。该发明的自助式寄件柜寄件人身份识别方法及系统具有安全性高,寄存方便,使用体验好的优点。
一种钥匙扣身份识别方法
本发明公开了一种钥匙扣身份识别方法,包括使用下述钥匙连接结构,其包括PCB板、底座、底座和钥匙扣,身份识别具体过程如下：步骤1：钥匙扣的PCB芯片内植入唯一钥匙ID信息,在车辆上植入与钥匙扣中存储的钥匙ID信息匹配的车辆ID信息；步骤2：智慧屏下发读取指定插槽内钥匙扣中的钥匙ID信息的指令,读取到钥匙扣中PCB芯片内置的PCB芯片中存储的唯一钥匙ID信息后,通过RS485协议将钥匙ID信息返回智慧屏,然后对比插槽内钥匙ID信息和智慧屏中内置数据库中的绑定车辆的钥匙标签ID进行比对识别。本发明在实际的使用中,用户在归还钥匙后能够对钥匙进行自动识别,钥匙识别成功后将钥匙进行自动锁定,便于工作人员管理。
一种基于全局-局部特征动态对齐的行人重识别方法
本发明公开了一种基于全局-局部特征动态对齐的行人重识别方法,对挑选行人重识别数据集中的训练集进行预处理,再使用预训练的模型ResNet50进行模型的初始化；然后,分别对粗粒度的全局特征计算全局距离,细粒度的局部特征计算局部对齐距离,并且使用困难样本挖掘三元组损失、中心损失和Softmax交叉熵损失联合作为行人重识别网络的监督器,约束模型的训练。最后,融合全局特征和局部特征获得最终特征,将查询行人图像作为行人重识别网络模型的输入,从候选库中进行检索出对齐距离最短的行人。本发明能够有效抑制空间未对齐和非对齐区域的噪声干扰,并且无需引入额外的辅助姿态信息,并且局部分支以指导距离度量的计算,可以进一步提高测试阶段的准确性。
物品获得结果的统计方法、装置、系统及存储介质
本申请实施例公开了一种物品获得结果的统计方法、装置、系统及存储介质,属于机器视觉与深度学习技术领域。在本申请实施例中,服务器能够自动统计回转设备周围任一物品拿取位置获得的物品的资源数值,无需人工清点统计,减少了人工成本,且能够减少统计耗时,提高效率,不易出现漏记、误计的情况。另外,本方案中服务器结合在设定时长内通过两个图像读码器分别得到的读码结果和物品识别结果,而非仅依据读码结果来判断某个物品拿取位置是否获得物品,这样能够提高统计的准确率。例如在标记码被遮挡或者模糊等情况下,也能够结合物品识别结果获得准确的统计结果。
光学指纹识别方法、装置及终端设备、存储介质
本申请提供一种光学指纹识别方法、装置及终端设备、存储介质,其中,光学指纹识别方法包括获取指纹采集区域的第一指纹图像,和所述用户的手指在所述指纹采集区域及指纹采集区域的周边区域形成的手指检测信息；根据所述手指检测信息识别所述用户的手指的按压角度；根据所述按压角度将旋转预先录入的第二指纹图像和所述第一指纹图像旋转至同一方向；对同一方向的所述第一指纹图像和所述第二指纹图像进行指纹匹配,并得到匹配结果。本申请能够提高指纹识别的精确度,尤其对在光线不好等极端环境下采集的指纹进行识别时,具有更高的识别精确度。
一种头部动作识别方法、装置、设备及存储介质
本发明实施例公开了一种头部动作识别方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括：获取视频流,提取所述视频流中的关键点信息,其中,所述视频流包含多个视频帧；基于所述关键点信息确定关键点在所述视频流中各视频帧中构成的至少一个头部姿态角的姿态角信息；基于各视频帧中所述姿态角信息识别头部动作,得到头部动作识别结果。本发明实施例提供的方法通过仅提取关键点,通过各视频帧中关键点位置关系的差异识别头部动作,实现了在保证识别准确率的同时,降低了信号采集的要求,提高了头部动作识别的通用性。
基于胶囊网络的火焰目标识别方法、设备及介质
本公开实施例中提供了一种基于胶囊网络的火焰目标识别方法、设备及介质,属于图像处理技术领域,具体包括：利用样本数据集进行二阶训练得到目标胶囊网络；将待检测图像输入多个卷积层,提取包含空间特征的特征图集合；将特征图集合输入胶囊转换层,得到包含特征向量的初级胶囊；得到高级胶囊；判断高级胶囊中的向量模长是否大于或等于阈值；若是,则判定待检测图像中存在火焰目标；若否,则判定待检测图像中不存在火焰目标。通过本公开的方案,二阶训练得到目标胶囊网络,对于输入目标胶囊网络的待检测图像,利用多层胶囊网络前向计算的联合动态路由算法计算向量模长,以预测火焰目标是否存在,提高了识别的适应性、识别速度和识别精准度。
一种透射式智能超表面辅助的跌倒检测方法与系统
本发明涉及一种透射式智能超表面辅助的跌倒检测方法及系统,方法包括：对透射式智能超表面进行周期性切换配置；获取当前切换周期透射式智能超表面的配置下的多天线接收机的接收天线信号；根据所述接收天线信号提取特征向量；将所述特征向量输入编码-译码器神经网络,得到重构特征向量；根据所述特征向量和所述重构特征向量确定跌倒指数；再根据跌倒指数确定人员是否发生跌倒。本发明无需通过佩戴智能传感器,无需内部信号源即可在空间内实现跌倒检测。

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