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基于机器视觉特征识别的电梯智能停靠管理方法、系统及计算机存储介质 CN202110635742.1 2022-09-16 本发明公开基于机器视觉特征识别的电梯智能停靠管理方法、系统及计算机存储介质，通过由需要乘坐电梯的人员根据移动终端向电梯控制服务器发送预约指令进行电梯停靠预约，无需通过手动按动电梯楼层按钮对电梯进行停靠控制，不仅避免了手动按钮带来的接触风险，还减少了电梯楼层按钮失灵情况的发生，提高了电梯停靠控制的智能化水平，与此同时通过电梯控制服务器对接收的所有预约指令进行分析处理，并根据分析处理结果对电梯进行智能停靠控制，同时对发送预约指令的预约人员进行针对性预约指令回复，大大避免了乘坐电梯的人员全都聚集在电梯口造成的人员聚集危险和白白等待情况的发生，提升了乘坐人员的乘坐体验感。 专利权的授权
一种基于图像识别的逆行判断方法及系统 CN202110586379.9 - 本发明涉及一种基于图像识别的逆行判断方法及系统。其方法包括，获取待检测区域内的视频流，并将所述视频流进行RIO处理，得到待检测区域数据；将所述待检测区域数据进行预处理，得到多帧帧图片；将多帧所述帧图片输入至预先训练好的VGG卷积图像人脸识别模型中进行图像识别，得到所述帧图片中行人的面向。本发明采用通过对待检测区域的图像进行识别，可以更加准确地识别待检测区域人员的行进方向，可以减少待检测区域内行人逆行带来的安全事故的发生。 专利申请的驳回
一种视频合成方法、设备及计算机可读存储介质 CN202011354362.2 2022-09-30 本发明公开了一种视频合成方法、设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：在视频拍摄的预览界面获取勾画的触控轨迹，并根据所述触控轨迹确定相应的固定区域；当所述视频拍摄开始后，根据所述固定区域的第一帧画面以及预设的图形模型构建三维图形，同时，收集所述固定区域之外的非固定区域的第二帧画面；对所述第一帧画面和所述第二帧画面进行特征区域分割，分别得到所述固定区域对应的第一向量和所述非固定区域的第二向量；当所述视频拍摄结束后，根据所述第一向量和所述第二向量合成所述非固定区域围绕所述固定区域旋转的拍摄视频。实现了一种背景环绕主体旋转特效的视频拍摄方案，节省了视频处理时间，降低了操作难度，提升了用户体验。 专利权的授权
电子取证管理方法、电子取证设备和计算机可读存储介质 CN202011008607.6 - 本发明涉及一种电子取证管理方法、电子取证设备及计算机可读存储介质，该方法包括：根据预设摘要算法对保存的电子取证数据进行计算得到消息摘要；将可信时间戳、电子设备地址、车辆基本信息和消息摘要作为证据记录写入区块链的最新节点；区块链的最新节点用于将证据记录打包后，广播同步到区块链的其他电子取证设备节点；即计算电子取证数据的消息摘要，进而将可信时间戳、电子设备地址、车辆基本信息和消息摘要作为证据记录上传，只需要将特定的关键信息记录并上传，大量节省网络和存储资源；同时上传到区块链节点中，进而广播到区块链中其他电子设备中，由于区块链的不可篡改性，可以有效地防止人为篡改电子取证数据，且保证数据不易受损和不易丢失。 专利申请的驳回
基于客流密度的地铁区域智能照明方法、装置、计算机设备 CN202010829786.3 - 本发明公开了一种基于客流密度的地铁区域智能照明方法、装置、计算机设备。其中，所述方法包括：将地铁区域划分为多个分区区域，和为该多个分区区域分别配置相应的摄像装置，和按预设时间周期，获取该相应的摄像装置在该预设的时间周期关联的时间段内的视频数据，和通过客流密度人工智能算法方式，分析该视频数据得到各个分区区域的客流密度数据，以及根据该各个分区区域的客流密度数据，自动控制该各个分区区域的照明亮度。通过上述方式，能够实现无需人工干预能够自动根据地铁区域的客流密度控制地铁区域的照明亮度。   实质审查
一种轨道交通车厢内实时人数统计方法和装置 CN201910145532.7 2020-12-22 本发明涉及一种轨道交通车厢内实时人数统计方法和装置，包括，通过从列车的所有车厢内的每一个摄像头拍摄的实时监控视频抽取图像帧数据，将图像帧数据进行预处理；将经过预处理的图像帧数据载入已训练完成的人数检测模型中，得到当前时刻每一个所述摄像头所拍摄的车厢区域的预测人数；将当前时刻列车所有车厢内的每一个摄像头所拍摄的车厢区域的预测人数利用最小二乘法公式进行计算，得到当前时刻列车的总预测人数。这种方法不需要对图像帧数据进行拼接、融合或划定ROI区域，通过构建数学模型，简单有效，提高了人数统计的精度。   专利权的授权
一种检测轨道交通车厢内乘客密度异常的方法和装置 CN201910146311.1 2021-05-25 本发明涉及一种检测轨道交通车厢内乘客密度异常的方法和装置，包括离线训练步骤和实时在线检测步骤，实时在线检测步骤具体包括，实时采集当前车厢内的监控视频中的图像帧数据，并对图像帧数据进行预处理；将已完成预处理的图像帧数据输入获取的图像识别模型进行人数检测，得到当前时刻的当前车厢人数，并将当前时刻的当前车厢人数保存；获取前一时刻的当前车厢人数，根据前一时刻的当前车厢人数和当前时刻的当前车厢人数，判断当前车厢内乘客密度是否异常。本发明可以实时检测车厢内乘客数量突然剧增或突然减少的情况，对车厢内出现的安全事件预警，保障车厢内乘客的安全。   专利权的授权
一种基于轨道交通列车的客流拥挤度计算方法及装置 CN201810917472.1 - 本发明涉及一种基于轨道交通列车的客流拥挤度计算方法及装置，所述方法包括：S1：采集视频并对采集到的视频进行分帧处理，得到车厢图像，由多张所述车厢图像分别组成训练集、验证集和测试集；S2：对所有所述车厢图像中站立的乘客进行标注；S3：向深度卷积神经网络模型导入所述训练集进行训练并导入验证集验证卷积神经网络模型的准确性，以得到最终的训练后的卷积神经网络模型；S4：根据车厢的环境设置对应的感兴趣区域ROI，并根据设定好的ROI及所述训练后的卷积神经网络模型，向所述训练后的卷积神经网络模型输入所述采集到的视频或者所述测试集中的单张所述车厢的图像；S5：对所述ROI中标注的乘客计数，并根据计数结果划分客流密度的等级。 专利申请的驳回
一种基于轨道交通列车的客流密度检测方法及装置 CN201810917522.6 - 本发明涉及一种基于轨道交通列车的客流密度检测方法及装置，所述方法包括：S1：从不同的车厢内收集车厢图像；S2：将收集到的图像分成训练集和测试集，并通过像素点对所述训练集和所述测试集中的每张图像的人体面部/头部信息进行标注；S3：通过高斯核函数对标注后的图像中的人体面部/头部信息进行高斯滤波，得到人体面部/头部特征数据；S4：向由卷积神经网络模型组成的深度学习模型中输入所述训练集中的所述人体面部/头部特征数据，经过训练得到训练后的卷积神经网络模型；S5：将所述测试集中的人体面部/头部特征数据输入到所述训练后的卷积神经网络模型，以输出车厢图像的客流密度图。 专利申请的驳回
基于用户个性化数据分析的床垫推荐方法及系统 CN202310974212.9 2023-10-27 本发明涉及床垫推荐技术领域，具体涉及一种基于用户个性化数据分析的床垫推荐方法及系统，包括：通过分析获得的每个受测者的个性化数据以及每个受测者对每个类型床垫产生的形变量和实际压力值，确定每个受测者与每个类型床垫的匹配度；基于待推荐床垫用户和每个受测者的基本信息、每个受测者与每个类型床垫的匹配度，获得待推荐床垫用户的个性化推荐床垫列表。本发明通过分析个体部位构造不同对床垫硬度的需求以及个性化数据对不同类型床垫适合度的影响，获得了准确性较高的人员床垫匹配度，进一步提升了床垫推荐的可靠性，主要应用于床垫推荐领域。 专利权的授权