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  • 本发明公开了一种人员信息识别方法以及识别门禁系统。涉及人员信息识别技术领域,该方法,包括以下步骤:收集指纹识别模块采集到的指纹图像特征点数量,根据指纹图像特征点数量的阈值对比结果,判断是否对指纹识别模块进行优化,若指纹识别通过,启用人脸识别...
  • 本申请提供的人脸模板动态更新方法、装置、存储介质及计算机设备,当检测到目标用户的人脸模板满足预设的模板更新条件时,可以获取模板数据库中保存的目标用户的当前人脸模板,并从候选样本库中调取目标用户当前更新时保存的候选样本集;接着,本申请可以对当...
  • 本申请提供一种利用分数似然比鉴定深度伪造人脸图像的方法、装置及存储介质,包括:对待检测图像、真实图像样本和伪造图像样本进行深度特征提取;在对深度特征向量标准化处理后,将真实图像特征与深度伪造图像特征进行分离;在将真实特征集合与伪造特征集合转...
  • 本发明公开了一种基于真彩色和高光谱图像空谱特征融合的易容面具识别算法,包括:将多感受野的深层次空间特征经过空间注意力机制,得到空间注意力掩码,根据空间注意力掩码得到加权后的空间注意力特征图;将深层次光谱特征经过光谱注意力机制,得到光谱注意力...
  • 本公开提出一种面部鉴伪方法和装置,方法包括:获取多任务面部鉴伪模型;其中,多任务面部鉴伪模型是根据图像面部鉴伪模型和视频面部鉴伪模型生成的;获取待检测的面部视觉数据;其中,面部视觉数据包括图像面部数据或视频面部数据;将面部视觉数据输入至多任...
  • 本发明提供一种基于摄像头识别的人体动作评价方法及系统。其中,所述方法包括:对各舞者进行拍摄,基于领舞视频、各群舞视频生成主动作轴、各从动作轴;将领舞视频与群舞视频比对,得到各群舞视频的差异时段,将对应群舞者的垂直差异轴添加至差异展示图像的第...
  • 本发明涉及计算机视觉与智能安防技术领域,公开了热成像与可见光融合的智能安防监控方法,该方法包括:同步采集可见光与热成像图像序列;分别进行基于物理模型的去雾增强与时空域联合降噪处理;通过双流编码器提取多尺度特征,并利用跨模态对齐模块实现像素级...
  • 本发明公开了一种基于视觉模型的行为分析方法和分析系统,属于图像数据处理技术领域,所述方法包括:通过第一视觉模型对输入视频进行分析,得行为分析结果;通过第二视觉模型从输入视频中提取外观特征;基于卡尔曼滤波的方法,从输入视频中预测轨迹;将外观特...
  • 本发明涉及一种基于视频解耦的动作识别方法和系统,方法包括“构建视觉特征提取网络、语义特征提取网络以及非线性相似性度量学习模块,并连接整合成为零样本动作识别模型;根据训练数据构建类别名称查询库并将训练数据输入模型进行模型训练及超参数调节,并在...
  • 本发明涉及一种基于图像识别与机器学习的压板操作行为分析与防误方法及系统。该方法包括:通过图像采集设备获取压板操作区域视频流,基于运动检测与轨迹分析将视频分割为独立操作事件片段;利用人体姿态估计模型提取操作人员手部的关键点时序数据,构建融合空...
  • 本发明公开了一种基于几何‑轮廓多频率的3D人体动作识别方法,涉及计算机视觉和行为识别技术领域,提出一种从点云序列输入到动作识别输出的端到端学习框架,该框架创新性地融合几何‑轮廓空间结构建模与多频率时间分解建模两大核心过程:前者通过精准刻画人...
  • 本发明涉及一种基于深度学习网络和分层优化的人体姿态重构方法,包括:1、采用惯性测量单元采集人体8处关节的数据,对数据预处理;2、建立深度学习网络,以步骤1预处理的数据为输入初步估计人体姿态;3、对步骤2的输出信息进行分层优化:包括进行关节层...
  • 本发明公开了一种基于运动中心时空图卷积的骨架动作识别方法,获取运动对象的人体骨架图序列;对所述人体骨架图序列进行时序特征提取,得到用于表示每个运动对象的时间特征的时序特征图;提取所述时序特征图,得到运动对象的运动中心;基于所述运动中心与三维...
  • 本发明公开基于图像的新生儿肠胀气与喂养姿势关联分析及矫正系统,属于婴幼儿护理技术领域,包括:多模态图像采集模块,采集婴儿面部图像、深度图像和温度分布图像;微分几何姿态分析模块,将婴儿头部与奶瓶位置构建为参数化曲面流形,计算姿态曲率特征,预测...
  • 本发明公开了一种柜台行为检测方法、装置、设备及介质。其中,方法包括:在获取到待检测视频和待检测音频之后,确定目标柜台的动作关键点序列、对话文本、移动信息以及分贝信息;确定各类预设动作在目标柜台中发生的概率;确定各类预设交互状态在目标柜台中发...
  • 本发明涉及一种变电站鸟类行为的风险程度判定方法与系统,其中方法包括:获取变电站的鸟类活动视频和环境数据,利用抽帧工具对鸟类活动视频进行抽帧,得到多帧鸟类图像;基于环境数据选取对应的环境修正系数;利用预训练的特征提取模型对鸟类图像进行特征提取...
  • 本发明公开了一种基于多模态互补学习的步态识别方法及系统,本发明的ClefGait模型充分利用事件数据与帧图像在信息表达上的互补优势,实现鲁棒且高效的步态识别。ClefGait还可扩展至基于重建图像的设置,支持事件与图像间的互补学习,以适应高...
  • 本发明公开了一种基于链式提示与多模态大模型的肌少症检测方法及装置,属于视频处理技术领域,所述方法包括:采集患者动作视频,并将每帧划分为若干小块映射成特征向量序;在同一帧与不同时刻之间进行信息融合,输出兼具空间与时间上下文的全局视觉特征向量;...
  • 本申请公开了一种基于混合骨架局部全局对比学习的骨架动作识别方法及系统,涉及人工智能、人体动作识别技术,包括:获取待训练骨架动作样本,所述骨架动作样本包含多个骨架动作序列;对所述骨架动作序列分别进行基本数据增强和混合骨架增强,以获得增强的骨架...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,具体为一种基于AI的行为管控方法及系统,包括以下步骤:采集实时视频流并逐帧提取全身关键点坐标,构建时间序列集合,获取人体姿态序列,再根据所述人体姿态序列中的头部与手部关键点,分别计算出三维视线矢量和手部瞬时速度...
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