长沙小钴科技有限公司专利技术

长沙小钴科技有限公司共有16项专利

  • 本发明涉及机器人导航规划方法及存储介质和终端设备,包括:构建以全局路径规划
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,提供了一种人脸图像联合检测方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:将待检测人脸图像输入质量活体联合检测模型,质量活体联合检测模型基于模型蒸馏以及训练好的人脸质量预测模型训练得到;质量活体联合检测模型...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,提供了人脸质量活体联合检测装置、方法、计算机设备和介质,包括:质量活体联合检测模型,通过多任务的质量活体联合检测模型对人脸图像进行人脸检测,可以同时进行质量检测和活体检测,提高了检测的运行速度。并且,质量活...
  • 本发明涉及机器人避障模型、避障控制方法和机器人,一方面提取时序特征和空间特征,融合目标位置数据和机器人速度数据,能够提高深度强化学习的特征表达能力,提高预设动作的价值的预测及时性和精准度;另一方面充分考虑机器人t
  • 本实用新型公开了一种考勤设备,包括主机和磁吸支架,主机包括玻璃面板、LCD显示屏、前壳、导光板、白色补光灯板、2D摄像头、红外补光灯板、光线传感器、主板和中空后壳;其中,玻璃面板设置于前壳的外侧并通过固定胶与前壳连接,前壳一端的外侧设有...
  • 本实用新型公开了一种超算服务器,包括:顶盖、底盖、前盖、后盖、至少两个并联的加速芯片、主板、接口板和开关电源;主板上设有至少两个第一通孔,与至少两个第一通孔大小匹配的至少两个螺柱穿过对应的第一通孔将主板固定在顶盖的内侧上;主板的一侧设有...
  • 本发明涉及基于神经网络的多通道人脸活体检测方法及装置,其人脸活体识别模型不仅同时输入X个人脸放大图和Y个人脸细节图至X+Y个通道,还通过叠加组合考虑二者的融合,得到X+Y+Z个人脸活体识别不确定度,并判定待检测人脸图像是否为活体。由于同...
  • 本发明涉及一种人脸图像的质量检测方法和基于该方法的质量检测系统及计算机设备,其核心在于基于深度神经网络模型和不确定估计反馈补偿,构建人脸识别深度神经网络模型以学习人脸特征和人脸识别不确定度、构建人脸质量深度神经网络模型以学习人脸身份不确...
  • 本实用新型公开了一种智能门锁,包括:3D人脸识别模块、处理器、控制模块、锁体和电源模块;所述3D人脸识别模块包括双目散斑结构光摄像头、与双目散斑结构光摄像头连接的嵌入式神经网络处理器芯片以及与嵌入式神经网络处理器芯片连接的存储模块,嵌入...
  • 本发明实施例提供了一种跨模态人头检测方法、装置、终端设备及计算机可读介质,所述方法包括:获取固定场景在多个图像模态下的当前图像帧,以及所述固定场景在多个图像模态中的3D图像模态下的历史图像帧集合;根据所述固定场景在3D图像模态下的历史图...
  • 本发明公开了一种视差估计方法、装置、存储介质及终端,所述方法包括:在视差信号集合中获取合法视差信号生成视差值掩码图;将视差信号引导模块插入预设双目视差估计模型中生成插入后的双目视差估计模型;将扩展后的合法视差值掩码图输入所述插入后的双目...
  • 本发明实施例提供了一种三维人手关键点定位方法及装置,所述方法包括:获取实际场景的深度图像;通过第一神经网络对所述深度图像进行手掌区域分割,得到分割后的手掌区域;对所述手掌区域进行归一化处理及尺寸变换,得到归一化后的手掌区域的深度图;通过...
  • 本发明实施例提供了一种三维人脸识别方法、装置、终端设备及计算机可读介质,所述方法包括:获取实际场景的近红外图像和深度图像;对近红外图像和深度图像进行归一化处理,并提取实际场景中的人脸的第一多维度特征向量;根据近红外图像中的人脸的关键点,...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的静态三维人脸活体检测方法,该方法包括:通过彩色摄像头拍摄彩色图像,通过深度摄像头拍摄深度图像;当在所述彩色图像中检测到人脸时,根据所述彩色图像和所述深度图像,通过第一卷积神经网络和第二卷积神经网络获得所述人...
  • 本发明提供了一种基于社区发现聚类的视频人脸标注方法和系统,用于训练数据集生成,包括:视频预处理;基于深度网络的人脸检测和关键点回归;正脸检测;人脸模糊检测;人脸特征提取;人脸特征相似度矩阵;基于社区发现聚类;人工合并。本发明的优点在于:...
  • 本发明提供了一种人脸识别深度网络训练方法和系统,基于类别中心点排序学习,包括:收集人脸图片并进行标注,构建人脸识别数据集;检测人脸和关键点,并用关键点进行人脸对齐;构造深度神经网络;构造类别中心点更新策略和基于类别中心点的排序损失,结合...
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