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  • 本发明属于报警探测技术领域,并具体公开了一种重点空域光电鸟情监控预警系统及方法,系统包括:固定式拼接红外监控装置、可见光与红外探测云台、远程控制开关、图像处理服务器和显示控制服务器;方法包括:显示控制服务器通过远程控制开关给固定式拼接红外监...
  • 本发明涉及基于特征提取的密集行人动态识别检测方法,包括:通过视频序列采集密集人群中行人位置坐标,获取行人运动轨迹;基于所述行人运动轨迹,获取短期运动趋势;将所述短期运动趋势,输入LSTM模型处理序列依赖,获取未来方向概率分布;将所述未来方向...
  • 本发明涉及一种基于多模态大模型的工程安全隐患检测方法,包括:获取目标场景的现场监控图像;识别现场监控图像中的关键实体,提取关键实体的定位信息;基于现场监控图像生成深度图;基于关键实体的定位信息,结合深度图,为关键实体关联定位信息和深度信息,...
  • 本公开公开了工业现场安全监测方法及装置、电子设备和存储介质,通过本申请,由于利用视频数据实现多维度特征提取与智能风险评估,并结合闭环管理机制,从而能够实时、全面地覆盖传统传感器与人工巡检难以监测的区域与行为,因此可以解决现有火电监控方法中因...
  • 本发明涉及一种快装式预制步道安全行为检测方法,涉及施工安全监控技术领域。该方法通过部署在步道关键节点的摄像头实时采集现场图像;将图像输入至改进的YOLOv8目标检测网络进行实时分析;所述改进的YOLOv8网络将其主干网络中的C2f模块替换为...
  • 本发明公开了一种基于工地AI安全监测系统及方法,包括边缘端、传输层和云端平台;边缘端包括图像采集模块、轻量化推理模块和本地报警模块;传输层对边缘端输出的预处理图像及报警信息进行加密压缩并传输至云端平台;云端平台包括图像储存模块、深度推理模块...
  • 本发明公开了一种预警信息的生成方法及装置、存储介质及电子装置,涉及视频处理技术领域,该方法包括:通过深度强化学习模型对目标视频进行抽帧,得到关键帧,其中,深度强化学习模型根据历史视频以及历史视频的标注信息训练得到;根据关键帧生成图像流,获取...
  • 本发明提出一种基于沃尔德分解的弱监督视频异常检测方法与系统,利用预训练特征提取器提取视频片段的视觉特征;基于沃尔德分解理论将视频特征序列显式分解为确定性成分、谐波成分和奇异成分,分别对应视频的长期趋势、周期性规律和突发不可预测扰动;利用自适...
  • 本发明涉及低空经济与人工智能技术领域,具体为一种基于多维风险感知的无人机警报数据处理方法及系统,包括:从操作日志提取异常事件总数、确认事件数量和忽略事件数量;通过概率化处理,解算得到确认率、忽略率和堆积率;结合确认率、忽略率和堆积率,通过信...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,公开了一种基于多模态大模型的标签评测方法、设备、介质和车辆。该方法包括接收到对标签生成工具的评测请求;根据评测请求,获取待检测标签、待检测视频和标签生成工具;基于标签生成工具对待检测视频进行标签识别,根据识别结果...
  • 本发明公开了一种面向边云协同视觉系统的困难属性识别域自适应方法,包括:接收边缘端设备上传的目标域未标注的视频图像序列,并从中获取各目标实例的身份标识和图像子区域序列;基于身份标识以及各图像子区域的信息价值评估结果,从图像子区域序列中筛选出关...
  • 本发明公开一种基于动态时序锚框的单阶段密集视频描述方法,用于解决长视频复杂事件定位不准、描述语义不完整、训练效率低等问题。方法采用编码器‑解码器架构:先通过视觉特征骨干网络与MLP构建语义增强的多维初级视频特征,将其输入Mamba 的编码器...
  • 本发明公开了一种基于视觉与大模型的挖掘机作业智能监测与分析系统,涉及建筑施工技术领域。该方法通过部署在边缘的计算设备对接入的监控视频进行自动化处理,包括数据预处理、动作识别、作业分析与报告生成、区块链存证多个环节。首先基于SlowFast‑...
  • 本发明公开了一种安防监控用基于时空特征的异常行为检测算法,涉及安防监控系统技术领域,本发明包括:建立针对特定场景的异常行为特征库,所述特征库包含行为类别、时空特征参数及风险等级标注;通过3D卷积神经网络提取监控视频的时空特征,生成多尺度特征...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种多模态关键帧提取方法、装置、设备及介质,应用于金融、医疗健康养老业务场景中,能够利用各模态编码器分别进行多模态特征提取,以提取出高质量的时空特征;基于跨模态注意力网络进行动态特征融合,能够解决由于模态间语...
  • 本发明涉及人工智能领域,本方案可应用于医疗、金融领域,本发明提供了一种视频关键帧提取方法、装置、设备及介质,所述方法包括:将输入的视频帧序列转换为特征向量序列;通过动态稀疏注意力机制对预先选择的场景元数据及所述特征向量序列进行计算,输出对应...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种基于少样本学习的关键帧提取方法、装置、设备及介质,应用于金融、医疗健康养老业务场景中,能够基于对抗损失、感知损失及时序一致性损失构建损失函数,实现特征生成、纯化、选择的协同优化,避免分阶段训练的误差累积问...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种基于时序门控的关键帧提取方法、装置、设备及介质,应用于金融、医疗健康养老业务场景中,能够基于低维长短期记忆网络及模态专用特征库计算每个模态的贡献度分数,以基于历史特征状态精准捕捉各模态特征的时序变化规律,...
  • 本申请属于人工智能领域,涉及一种视频关键帧提取方法、装置、设备及介质,包括:接收目标视频的视觉、音频、文本多模态数据,通过多模态编码器分别提取视觉、音频、文本特征向量,再对三类特征向量做空间对齐,得到目标特征向量集。基于对齐后的目标特征向量...
  • 本申请公开了一种基于多层语义建模的图像内容快速筛选方法及系统,涉及图像识别领域,其方法包括:获取视频流和实时速度数据,将视频流中每一帧图像映射到频域空间,生成初始频谱分布图;根据实时速度,计算频谱偏移因子,构建动态带通滤波器,基于动态带通滤...
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