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公开(公告)号：CN114723951A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210637616.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于RGB‑D图像分割的方法，本方法基于RGB‑D彩色深度图像进行语义级别分割，提取深度图像中的前景像素信息并以一个权重矩阵作为输出，用来加权辅助RGB图像中的特征信息提取，使得两个模态下的重要特征信息相互补充响应，充分弥补在采样过程中的特征信息损失，无论是在语义上的特征表现还是空间上的精细度都得到了提升，特别是对物体边缘信息具备更强的灵敏性。
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公开(公告)号：CN111582122B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010358319.7
申请日：2020-04-29
Abstract: 本发明涉及一种监控视频多维度行人行为智能分析系统及方法，该系统包括个体行为分析模块、小群组行为分析模块、群组行为分析模块、场景分析模块、行人行为维度评估模块、智能网关、应用逻辑集成模块和视频来源管理模块。该方法为：获取监控视频数据流，从监控视频数据流中提取视频帧，使用关键视频帧数据进行场景分类和行人行为维度的选择；合并场景和行人行为维度信息；进行行人行为分析模块选择的决策及管理数据的传输；通过选定的行为维度下的行人行为分析模块中集成的一种场景的行人行为分析模型，进行智能行为识别，输出最终行人行为识别结果。本发明可支持各种复杂监控场景和行人行为维度的行人行为识别。
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公开(公告)号：CN110333945A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910383255.3
申请日：2019-05-09
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种动态负载均衡方法、系统及终端，动态确定异构多GPU系统中每个GPU的数据计算量；根据需要处理的数据总量和每个GPU的相对计算能力为不同性能的GPU分配不同长度的数据组；确定每个GPU的当前运行状态及剩余的数据量；当第一GPU完成处理所分配的数据组时，如果第二GPU剩余数据处理时间大于预设阈值，则将剩余数据量进行二次分配。由于数据组并不是一次性全部提交到目标GPU，因此在二次分配的时候可以灵活地把可能存在计算延迟的GPU上的数据组中的剩余单位数据块分配到其它GPU，从而可以最大程度的利用数据传输时间重叠和多GPU计算资源，提高整个系统的并行计算性能。
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公开(公告)号：CN119600103A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411659344.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 , 浙江大学 , 成都信息工程大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06N5/01 , G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本申请公开了一种基于STEP提取、知识模型构建、空间搜索的智能基准方案，所述方法包括：获取零件的数字模型；触发知识模型确定定位零件需要的几何特征信息；触发几何解析模块解析数字模型，确定与几何特征信息匹配的特征点云；触发知识模型根据特征点云确定候选基准点云和评测点云；触发推理模块根据数字模型、候选基准点云和评测点云确定零件的类别是刚性零件还是柔性零件，以及结合所述零件的类别确定所述零件的定位基准点。采用本申请提供的技术方案，几何解析模块先解析数字模型确定与几何特征信息匹配的特征点云，然后知识模型确定候选基准点云和评测知识点云，最后利用推理模块确定零件的基准点云，本申请能够快速、准确地确定零件定位基准点。
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公开(公告)号：CN119131088B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411606147.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/246 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06N3/042
Abstract: 本申请公开了基于轻量化超图网络的红外图像弱小目标检测跟踪方法，包括：S1、收集红外图像，并通过红外图像的语义特征变分自编码器构建红外目标完备数据库；S2、利用红外目标完备数据库构建并训练超图网络目标检测与识别模型；S3、使用超图网络目标检测与识别模型对红外图像中弱小目标进行检测跟踪，本申请实现了稳健、鲁棒、实时的红外弱小目标检测与跟踪，解决了星上/机载计算能力与存储资源受限条件下深度学习网络模型的部署难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116883685A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310913723.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 成都信息工程大学 , 浙江大学山东工业技术研究院 , 浙江大学 , 蔚来汽车科技(安徽)有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于STEP文件解析的车身零件特征信息获取方法，其包括获取车身零件的STEP文件，基于STEP文件中边的参数信息提取边的边界离散点；将功能面转换为NURBS曲面，采用拟牛顿法计算获取边界离散点在参数域内的取值，之后采用射线法对NURBS曲面进行裁剪得到面点云，将面点云转换到原有空间；采用主成分分析法获取功能面的局部坐标，计算功能面的每个面点云到局部坐标系的z轴所在平面的距离；确定功能面的类型及两个功能面是否垂直；根据功能面的边界类型、面类型、与邻面是否垂直和法向穿过面的数量，采用朴素贝叶斯分类器得到功能面类型。
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公开(公告)号：CN112215185A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011131723.7
申请日：2020-10-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种从监控视频中检测跌倒行为的系统及方法，属于视频监控技术领域，包括依次连接的关键帧提取模块、行人检测模块、人体关键点检测模块、连续姿态特征编码模块以及输出模块。本发明从监控视频中检测跌倒行为包括从监控画面中检测行人、人体关键点检测与姿态估计、连续时间域的人体姿态类图像特征编码和基于CNN卷积神经网络的跌倒行为分类器四个部分，解决了现有技术跌倒检测系统需要额外穿戴设备、检测精度不高和需要额外安装监控设备的缺陷和不足，提供一种低成本、无需额外安装监控设备的、从现有的普通监控摄像头所拍摄的视频中分析人体的动作行为，并检测是否有跌倒行为发生。
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公开(公告)号：CN111583410A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010304283.4
申请日：2020-04-17
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明涉及一种衣片网格模型自动生成方法，其利用纸样所画出的服装的前后衣片轮廓为服装三维建模基础，先读取衣片轮廓的线段信息，再对读取出的线段进行平均离散化处理，生成边界质点，在衣片内部进行布点，将网格撒点法与射线扫描法结合生成衣片的内部质点，构建衣片的矩形边界包围盒，将包围盒均匀划分为矩形网格，在每个网格内均匀撒两点，使用射线扫描法将在衣片边界外的点删除，继而将剩下的点作为衣片的内部质点，生成的边界质点和内部质点作为衣片质点，最后对衣片质点进行三角剖分生成衣片网格，完成由二维衣片到二维衣片网格的自动网格模型生成。本发明能减少虚拟试衣中服装三维建模成本，节省人力成本和经济成本。
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公开(公告)号：CN110263690A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910505137.5
申请日：2019-06-12
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种基于小群组的群体行为特征提取与描述方法及系统，将自适应帧间差分法融入混合高斯背景模型获得改进的混合高斯背景模型；使用改进的ST时空立方体分割算法在时间上通过目标追踪KLT算法检测并跟踪群体运动区域中的特征点，在空间上连接所述特征点，进而将所述特征点划分为小群组；基于小群组改进群体的一致性、冲突性、稳定性和密度属性的计算方法，将改进的群体运动交互信息融合编码成STFD时空体特征描述算子。实现了完整地描述行人的全局和局部运动信息。
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公开(公告)号：CN110245603A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910505120.X
申请日：2019-06-12
Abstract: 本申请公开了一种群体异常行为实时检测方法，基于STFD时空体特征描述算子和原始图像帧构建进行群体异常行为检测的第一DCCNN结构；设置训练参数来优化第一DCCNN结构，以获得具有高层语义特征的第二DCCNN结构；根据第二DCCNN结构设计群体异常行为实时检测系统，以确定待检测视频流中是否存在群体异常行为。系统使用STFD提取并量化描述了子群体间的运动交互信息，进一步提高了DCCNN的识别准确率，同时解决了当前群体异常行为智能识别系统计算量大的问题。而且将多帧光流地图通道替换成单帧的运动通道，使得DCCNN的训练参数大大减少，加快了DCCNN的训练和识别计算速度。
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