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公开(公告)号：CN115424051A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211134136.2
申请日：2022-09-16
Abstract: 本发明的全景拼接图像质量评价方法，利用全景图像和组成图像中生成一组失真图像块和参考图像块，并一起送入图像质量评价网络。通过卷积神经网络结构的特征提取器获取参考图像块和失真图像块的特征图以及他们的特征差异图作为全景图像的局部特征信息，将特征图融合后送入视觉自注意力模块TransformerEncoder，通过多头自注意力机制模块学习图像块之间的相互关系，并且经过条件位置编码生成器C‑PEG根据输入图像尺寸动态生成位置编码。最终结合图像块之间的相互关系和位置信息，以及图像局部特征，建立全景图像的全局信息，并预测图像质量。高效的利用了组成图像的无失真特性这一隐含信息；实现了局部特征与全局信息相结合；可以处理不同尺寸的输入图像。
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公开(公告)号：CN107977967B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201711399720.X
申请日：2017-12-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种面向视角合成的无参考图像质量评价方法，该方法通过分析两类失真的特性，设计特征来量化合成图像中的失真：首先对图像的边缘破坏带来的失真以及纹理的不自然性进行量化，提取相应特征。然后使用机器学习的方法将特征进行整合，从而训练出能够对整个合成过程带来的失真进行评价的质量评价模型。本发明克服了现有方法的两个缺点：(1)现有方法仅能够评价合成过程中的一类失真，而该方法能够有效评价整个合成过程中的两类失真。(2)现有的方法大部分是全参考方法，即他们必须在提供原始无失真图像的情况下，才能对失真图像进行质量评价，而本文方法是无参考方法，具有更加广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN113095263A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110429894.6
申请日：2021-04-21
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出遮挡下行人重识别模型训练方法、装置及遮挡下行人重识别方法、装置。在进行模型训练时，通过结构相同、参数共享的特征提取网络分别提取一对输入图像的特征图像。由于只有输入图像对之间存在遮挡区域的不同，其余参数保持一致，因此通过对两个特征图做差，即可得到遮挡区域所对应的差异特征。再通过注意力生成器为差异特征进行不等价的权重分配，对模型精度影响较大的特征分配更高的权重，之后再从原特征图中把分配好的特征给减去，保留较多的非遮挡区域。最后得到的两个特征图像送入池化层池化后再经全连接层进行基于损失函数的递归训练。本发明不依赖第三方监督信息，模型具备更高的准确度，能够实现更准确的遮挡下行人重识别。
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公开(公告)号：CN109902912A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910006656.7
申请日：2019-01-04
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明为一种基于性格特征的个性化图像美学评价方法，方法包括如下步骤：(1)利用美学图像数据集中的多数人对图像的平均美学分数，经过深度网络进行训练建立图像的大众化美学评价模型；(2)利用性格图像数据集中的图像和偏好此图像个体的性格特征，经过深度网络进行训练建立图像的性格特征预测模型；(3)利用美学图像数据集中特定个体对图像个性化美学分数，利用步骤(1)、(2)中已建立模型预测得到图像的大众化美学分数和性格特征，把性格特征作为辅助信息把图像美学评价结果由大众化领域迁移到个性化领域得到图像个性化美学评价模型；(4)对于待测试美学图像，利用已建立的个性化美学评价模型，实现个体个性化美学评价。
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公开(公告)号：CN108257125A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810069331.9
申请日：2018-01-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出一种基于自然场景统计的深度图像质量无参考评价方法，包括步骤：(1)收集一组深度图像，并将收集来的深度图像分为两部分，一部分为训练图像，另一部分为测试图像；(2)对每一幅深度图像进行不同尺度上的特征参数提取，提取的步骤为：通过边缘检测提取尺度图像的边缘区域，在边缘区域内求尺度图像梯度幅值和高斯‑拉普拉斯算子的分布，并分别用韦伯分布和非对称高斯分布建立二者的分布函数模型，将两个模型的参数作为深度图像的特征参数；(3)最后，用训练图像的特征参数进行随机森林模型训练，生成客观质量分数评价模型；将测试图像的特征参数输入客观质量分数评价模型，得到测试图像的客观质量分数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107977967A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711399720.X
申请日：2017-12-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种面向视角合成的无参考图像质量评价方法，该方法通过分析两类失真的特性，设计特征来量化合成图像中的失真：首先对图像的边缘破坏带来的失真以及纹理的不自然性进行量化，提取相应特征。然后使用机器学习的方法将特征进行整合，从而训练出能够对整个合成过程带来的失真进行评价的质量评价模型。本发明克服了现有方法的两个缺点：(1)现有方法仅能够评价合成过程中的一类失真，而该方法能够有效评价整个合成过程中的两类失真。(2)现有的方法大部分是全参考方法，即他们必须在提供原始无失真图像的情况下，才能对失真图像进行质量评价，而本文方法是无参考方法，具有更加广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN118711214A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410864159.1
申请日：2024-06-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种矿山复杂场景的遮挡人员身份识别方法及系统，属于图像识别技术领域，该方法首先将输入图像分割并线性投影，加入可学习的类标记作为全局特征；其次，嵌入位置编码和相机标签，通过Transformer编码器提取特征；然后，去除分类头向量，利用AvgPool和Softmax选择关键图像块；接着，通过查询‑键‑值注意力机制聚合特征，增强全局表示；之后，对特征进行reshape并通过LIEM模块提取局部特征；最后，结合全局和局部特征，采用行人重识别技术进行矿山内人员的自动识别和追踪。本发明利用Transformer编码器、注意力机制、卷积神经网络和特征融合技术的方法，在矿山遮挡场景下识别到正确的行人，对矿山作业的安全性和效率具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109902912B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910006656.7
申请日：2019-01-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/766 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明为一种基于性格特征的个性化图像美学评价方法，方法包括如下步骤：(1)利用美学图像数据集中的多数人对图像的平均美学分数，经过深度网络进行训练建立图像的大众化美学评价模型；(2)利用性格图像数据集中的图像和偏好此图像个体的性格特征，经过深度网络进行训练建立图像的性格特征预测模型；(3)利用美学图像数据集中特定个体对图像个性化美学分数，利用步骤(1)、(2)中已建立模型预测得到图像的大众化美学分数和性格特征，把性格特征作为辅助信息把图像美学评价结果由大众化领域迁移到个性化领域得到图像个性化美学评价模型；(4)对于待测试美学图像，利用已建立的个性化美学评价模型，实现个体个性化美学评价。
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公开(公告)号：CN108257125B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201810069331.9
申请日：2018-01-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出一种基于自然场景统计的深度图像质量无参考评价方法，包括步骤：(1)收集一组深度图像，并将收集来的深度图像分为两部分，一部分为训练图像，另一部分为测试图像；(2)对每一幅深度图像进行不同尺度上的特征参数提取，提取的步骤为：通过边缘检测提取尺度图像的边缘区域，在边缘区域内求尺度图像梯度幅值和高斯‑拉普拉斯算子的分布，并分别用韦伯分布和非对称高斯分布建立二者的分布函数模型，将两个模型的参数作为深度图像的特征参数；(3)最后，用训练图像的特征参数进行随机森林模型训练，生成客观质量分数评价模型；将测试图像的特征参数输入客观质量分数评价模型，得到测试图像的客观质量分数。
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公开(公告)号：CN112308032A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011335295.X
申请日：2020-11-25
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种视频检测的井下风门智能协同联动控制方法，属智能监控技术领域，利用智能视频监控技术对风门区域进行实时目标类型的识别和位置的检测，确认其目标属性与当前通行需求(行人开小风门，车辆开大风门)，进而实现两道风门的智能开闭和巷道的高效通行；同时设计两道风门开闭的逻辑闭锁，在软件功能上限制两道风门同时开闭的情况，从根本上消除人为因素造成的安全风险；除此之外，为了满足紧急情况下的人员疏散需求，设置手动风门闭锁解除按钮，最大化事故发生时的人员疏散效率。
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