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公开(公告)号：CN112257625B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202011176952.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于车正脸特征的车辆重识别方法，包括获取车辆正脸图像，处理后得到车前挡风玻璃区域各物体的掩膜；获取所有车辆驾驶员和副驾驶位人员的掩膜，提取分割出的车辆驾驶员和副驾驶位人员的特征；将当前车辆驾驶员特征与检索数据集中所有图像的车辆驾驶员特征进行度量计算，将距离由小到大排序；判断当前车辆是否具有副驾驶位人员特征，若是，则将该副驾驶位人员特征与排序后的前十张具有副驾驶位人员特征再次进行度量计算，将距离由小到大重排序，否则，剔除排序后的前十张具有副驾驶位人员的特征的图像；最后查询的车辆图像与距离最小的目标图像，将其判断为同一车辆个体。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、应用广泛等优点。
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公开(公告)号：CN112257625A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011176952.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车正脸特征的车辆重识别方法，包括获取车辆正脸图像，处理后得到车前挡风玻璃区域各物体的掩膜；获取所有车辆驾驶员和副驾驶位人员的掩膜，提取分割出的车辆驾驶员和副驾驶位人员的特征；将当前车辆驾驶员特征与检索数据集中所有图像的车辆驾驶员特征进行度量计算，将距离由小到大排序；判断当前车辆是否具有副驾驶位人员特征，若是，则将该副驾驶位人员特征与排序后的前十张具有副驾驶位人员特征再次进行度量计算，将距离由小到大重排序，否则，剔除排序后的前十张具有副驾驶位人员的特征的图像；最后查询的车辆图像与距离最小的目标图像，将其判断为同一车辆个体。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、应用广泛等优点。
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公开(公告)号：CN105976495A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610278628.7
申请日：2016-04-28
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种硬币自动分拣装置，属于金融设备领域。一种硬币自动分拣装置，包括依次相接的筛币机构、减速机构、分流机构、分拣机构和收集桶，硬币通过筛币机构初步分散后进入减速机构，经减速机构降低硬币的下落速度和进一步分离后进入分流机构，经分流机构后硬币分两路进入分拣机构实现大小硬币的分拣，最后大小不同硬币分别进入收集桶内进行收集打包。本发明与现有技术相比，可实现分拣、计数与收集打包过程的自动化，提高了硬币分拣的效率，降低了人力资源，实现了低成本高效率的分拣方式。
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公开(公告)号：CN113947101A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111037460.8
申请日：2021-09-06
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及基于软化相似性学习的无监督行人重识别方法和系统，该方法中对无监督行人重识别模型的训练过程包括：利用图像自身索引为行人图像分配伪标签，将每张行人图像分为各自不同的类别；提取图像特征，计算特征距离，从而评估图像间的相似性；根据相似性，选取多张可靠图像，定义对应的可靠标签集，从而设定输入无监督行人重识别模型的查询图像的目标标签分布；对无监督行人重识别模型进行微调，并利用自适应矩估计优化算法迭代训练网络。与现有技术相比，本发明软化了目标标签分布，使得无监督行人重识别模型的训练过程中更好地确定聚类类别数目、避免聚类过程中的产生的硬量化损失，提升无监督行人重识别模型的识别准确性。
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