视力状态的检测方法、装置、存储介质和程序产品.pdf
一条****彩妍
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视力状态的检测方法、装置、存储介质和程序产品.pdf
本发明提供一种视力状态的检测方法、装置、存储介质和程序产品,该方法包括:对采集的目标视频中的多张图像进行图像检测,得到用户的检测信息,所述检测信息包括:所述用户的眼部关键点和/或所述用户的行为信息;根据所述检测信息,确定所述用户的异常用眼行为;根据所述异常用眼行为,确定所述用户的视力状态,所述视力状态包括正常状态和异常状态;在确定所述用户的视力状态为异常状态的情况下,输出提示信息,所述提示信息用于提醒所述用户视力存在异常。本发明实施例提供的视力状态的检测方法、装置、存储介质和程序产品,可以提前进行近视或斜
视力保护的提示方法、装置、存储介质和程序产品.pdf
本发明提供一种视力保护的提示方法、装置、存储介质和程序产品,该方法包括:获取待处理视频,所述待处理视频中包括目标用户;对所述待处理视频中的至少一张图像进行图像检测,得到检测信息,所述检测信息包括环境亮度、所述目标用户的坐姿状态、所述目标用户的眼睛与桌面之间的距离、所述目标用户的用眼时长中的至少一个,所述坐姿状态包括标准坐姿状态和非标准坐姿状态;在所述检测信息满足预设条件的情况下,输出提示信息,所述提示信息用于提醒所述目标用户进行视力保护。本发明实施例提供的视力保护的提示方法、装置、存储介质和程序产品,可以
目标检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及一种目标检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:将目标图像输入至特征提取网络中,其中,特征提取网络包括了级联的下采样网络、分层网络、注意力网络和特征融合网络,注意力网络包括多个注意力模块;然后,通过下采样网络对目标图像进行下采样特征提取处理,通过分层网络对下采样网络输出的特征图进行分层处理,通过多个注意力模块对分层网络输出的多个分层特征图进行特征提取,通过特征融合网络对多个注意力模块输出的多个特征图以及下采样网络输出的特征图进行融合处理,得到用于进行目标检测的目标特征图。采用本方
目标检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及一种目标检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:获取待检测图像;所述待检测图像包括至少一个待检测目标;将所述待检测图像输入至预设的目标检测网络中,得到各所述待检测目标的检测结果;其中,所述目标检测网络包括概率热力图头模组;所述概率热力图头模组包括背景通道;所述概率热力图头模组用于通过所述背景通道去除待检测目标中的干扰因素,并在去除干扰因素后对各所述待检测目标进行分类。采用本方法能够输出精确度更高的目标检测结果。
工作状态切换方法、装置、设备、存储介质及程序产品.pdf
本公开提供了一种工作状态切换方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,涉及智能设备控制、图像识别、联动控制等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括:利用设置在智能镜上的拍摄组件采集用户的人脸图像;响应于采集到面朝镜面且持续超过第一预设时长的目标人脸图像,利用预设的反光特征检测器对目标人脸图像进行反光检测;响应于通过反光特征检测器确定目标人脸图像不存在反光特征,从息屏待机状态切换至激活状态。该实施方式通过引入反光特征检测器来对是否存在镜面反射的情况进行确认,尽可能的提升了判别的准确性,