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公开(公告)号：CN109785363A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811642089.6
申请日：2018-12-29
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人机航拍视频运动小目标实时检测与跟踪方法，通过单高斯背景模型建模，获取当前背景模型，在得到单高斯背景模型后，分辨像素点是前景还是背景，从而得到前景图像，对获得的前景图像进行稀疏光流分析，获取跟踪点集合；对跟踪点进行层次聚类，获取跟踪目标的外边框，将每帧前景图像检测得到的跟踪目标的外边框中的跟踪目标扣取出来，形成后续待跟踪列表，对每个跟踪目标通过深度神经网络来提取特征向量，对每个跟踪目标采用卡尔曼滤波算法进行预测、采用匈牙利算法匹配，并更新跟踪列表，获取更新的跟踪目标。本发明采用了单高斯模型进行背景的建模，降低了检测的耗时，提高了整体的效率。
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公开(公告)号：CN111597870B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010225601.8
申请日：2020-03-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制与多任务学习的人体属性识别方法，包括获取行人图像进行处理得到人体框；构建共享卷积网络，对人体框进行共享特征提取；针对人体各属性构建独立的分支卷积网络，以共享特征作为各分支卷积网络的输入，得到各分支卷积网络的输出作为对应属性的个性特征；将得到的各属性的个性特征分别输入至各属性分支对应的注意力机制网络，生成各属性的注意力图，将注意力图叠加至对应的个性特征上，得到定位有对应属性的所属区域的特征图；将特征图分别输入至各属性分支对应的全连接层，输出人体各属性的预测识别结果。本发明可学习各属性之间的内在联系，并且得到各属性的关键信息区域，提供属性识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111597870A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010225601.8
申请日：2020-03-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制与多任务学习的人体属性识别方法，包括获取行人图像进行处理得到人体框；构建共享卷积网络，对人体框进行共享特征提取；针对人体各属性构建独立的分支卷积网络，以共享特征作为各分支卷积网络的输入，得到各分支卷积网络的输出作为对应属性的个性特征；将得到的各属性的个性特征分别输入至各属性分支对应的注意力机制网络，生成各属性的注意力图，将注意力图叠加至对应的个性特征上，得到定位有对应属性的所属区域的特征图；将特征图分别输入至各属性分支对应的全连接层，输出人体各属性的预测识别结果。本发明可学习各属性之间的内在联系，并且得到各属性的关键信息区域，提供属性识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111369666A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010136965.9
申请日：2020-03-02
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多台RGBD相机的动态目标重建方法和装置，多台RGBD相机安装在不同视角的位置，其方法包括获取多台RGBD相机采集的RGB图像和深度图像；利用深度图像和已知的相机内参，生成三维空间的点云；依次取RGB图像与对应预存的背景RGB图像进行帧差处理，得到不同视角的RGB图像的运动目标区域；对各运动目标区域对应的点云进行去噪处理；将去噪处理后的点云从相机坐标系转换至世界坐标系；根据转换至世界坐标系的点云建立三维模型；将不同视角采集的RGB图像的纹理映射至所述三维模型上，得到动态目标三维纹理模型，完成动态目标重建。本发明可以高效率的重建出动态目标的三维模型，且所构建的三维模型的内容丰富，准确率高。
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