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公开(公告)号：CN115040089B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210981128.5
申请日：2022-08-16
Abstract: 本发明涉及非接触式生理信号检测领域，尤其涉及一种基于深度学习的脉搏波峰值检测与分类的方法和装置，该方法包括：步骤一，利用血氧仪采集人体指尖的脉搏波信号，采用滑动窗口的方式进行分帧处理，得到若干段短信号；步骤二，将若干段短信号按照时间顺序排列，输入到关键点检测模块中进行峰值检测和整理得到所有峰值点；步骤三，将步骤二得到的峰值点及采集得到的整段脉搏波信号输入到分类模块中，通过判断信号的强度、波动和平涩程度来对脉搏波信号进行分类，并记录。本发明能够有效应用于基于脉搏波的生物识别系统中，并提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114677633B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210579638.X
申请日：2022-05-26
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统及方法，首先，获取行人图像数据集并进行行人多部件标注；其次，构造并训练基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统，系统包括沙漏模块、目标尺寸回归模块、目标中心点偏移回归模块、目标中心点热度图模块和多部件特征融合模块；然后，基于所述训练得到的模型进行推理获取单帧行人检测结果及多帧的行人融合特征；其次，计算当前帧检测得到的行人特征与前一帧轨迹的融合特征的相似度；最终，利用所述相似度矩阵进行数据关联，生成当前帧的行人轨迹，并更新轨迹的特征。本方法耗时较低，且对遮挡问题鲁棒性较好。
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公开(公告)号：CN114663965A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210566142.9
申请日：2022-05-24
Abstract: 本发明公开一种基于双阶段交替学习的人证比对方法和装置，该方法包括：步骤一：收集人脸图像；步骤二：将收集的人脸图像进行裁剪、水平翻转、去噪、亮度增强和对比度增强处理后，得到人脸图像数据集，即训练集，并将训练集分批；步骤三：将经过处理后的训练集的图像依批次输入到卷积神经网络，使用余弦损失函数或者三元组损失函数的双阶段交替的人脸类别训练，得到训练好的人证比对模型；步骤四：将要进行人证比对的摄像头图像和证件图像输入训练好的人证比对模型，提取人脸特征，计算人脸相似度，输出人证比对结果。本发明有效提升了人证比对的准确率，实现余弦损失函数与三元组损失函数的结合，具有重大的应用价值。
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公开(公告)号：CN112507827B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011370049.8
申请日：2020-11-30
Abstract: 本发明公开了一种智能视频打靶实时检测方法，包括如下步骤：获取射击打靶图像；将打靶图像转换为灰度图；采用高斯滤波对灰度图像进行预处理，减少图像中的噪声干扰；初始化获得有效第一帧图像为基准帧；计算当前帧与基准帧的帧差，对帧差图进行图像二值化，并采用中值滤波对二值化图像去噪；找出二值化图像中所有目标的轮廓，获得目标候选框；在进行弹孔检测；发现新的弹孔或者连续一组帧后未更新基准帧时，对基准帧进行更新；最后，通过统计每个弹孔在各靶环中的个数进行环值判定，获取射击打靶检测结果。本发明实现方法简单，可移植性强，速度快，能够实现对监控摄像头拍摄的打靶成绩的精准实时检测。
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公开(公告)号：CN113298890A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110527552.8
申请日：2021-05-14
Abstract: 本发明公开了非尺度混叠及边缘保留的图像多尺度分解方法及调色方法，在图像中，通过定义新型局部均值包络像素点，采取三次插值算法，获取自适应局部均值曲面，从而迭代操作获得多尺度图像分解，可以实现同时具有边缘保留和非尺度混叠双特性的图像多尺度分解，以得到含有不同尺度信息的高精度的精准的图像解析，对解析的各分量采用设定的线性或非线性算子操作，进一步可以实现灰度图像和彩色图像的多尺度调色处理。本发明的效果和益处是，提供了一种有效的同时具有边缘保留和非尺度混叠双特性的图像多尺度分解算法，可以同时实现无振铃现象和非尺度混合的图像分解以及在此基础上的多尺度调色应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113763471B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202110997123.7
申请日：2021-08-27
IPC: G06T7/73 , G06T7/45 , G06T7/33 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的弹孔检测方法及系统，方法包括：S1，获取打靶弹孔图像数据集并进行弹孔标注；S2，构造一种卷积特征与纹理特征深度融合的超轻量化网络，并基于弹孔图像数据，进行模型训练得到检测模型；S3，基于训练得到的检测模型进行推理，获取单帧弹孔检测结果；S4，基于多帧检测结果，构建当前帧的弹孔积分图；S5，基于当前帧弹孔积分图与前一帧的弹孔积分图，进行匹配和帧差，获取当前帧的新增弹孔；系统包括：聚焦层、嵌套瓶颈层、卷积层，以及由单尺度目标回归子网络、纹理特征提取单元、特征融合与优选模块构成的特征融合与单尺度目标回归模块；本发明降低了资源消耗，且检测准确度、鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN115861771A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310122939.4
申请日：2023-02-16
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于图像识别的关键知识蒸馏方法、装置，通过构建图像训练集和测试集；构建第一图像识别神经网络及其训练方式，作为第一模型，并采用图像训练集进行训练；构建第二图像识别神经网络及其训练方式，作为第二模型；从第一模型和第二模型中选定进行知识蒸馏的特征层；采用图像训练集，对第二模型进行训练，在训练过程中，用语义重要性度量法，计算第二模型选定特征层的特征图与第一模型选定特征层的特征图之间语义的重要性，将重要性大的知识作为关键知识并分配大的权重值，将权重值加入特征层知识蒸馏损失函数中，联合图像识别任务相关的损失函数训练第二模型，将训练好的第二模型部署至运行设备，对测试集中待识别图像进行识别。
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公开(公告)号：CN115040089A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210981128.5
申请日：2022-08-16
Abstract: 本发明涉及非接触式生理信号检测领域，尤其涉及一种基于深度学习的脉搏波峰值检测与分类的方法和装置，该方法包括：步骤一，利用血氧仪采集人体指尖的脉搏波信号，采用滑动窗口的方式进行分帧处理，得到若干段短信号；步骤二，将若干段短信号按照时间顺序排列，输入到关键点检测模块中进行峰值检测和整理得到所有峰值点；步骤三，将步骤二得到的峰值点及采集得到的整段脉搏波信号输入到分类模块中，通过判断信号的强度、波动和平涩程度来对脉搏波信号进行分类，并记录。本发明能够有效应用于基于脉搏波的生物识别系统中，并提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113269715B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110377657.X
申请日：2021-04-08
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种广义Bedrosian准则下的各向同性图像分解方法，属于计算机视觉中的图像分解技术，对于任意的各向同性图像提出广义Bedrosian准则，可以实现任意各向同性图像的π/2相移，利用广义Bedrosian准则的特性和经验给定的辅助分量可以突破二倍频限制以实现任意相近频率分量的各向同性图像的分解，还可以实现各向异性图像的分解，可以实现任意频率接近但又不相同的各向同性图像的分解。
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公开(公告)号：CN114399640B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210292106.8
申请日：2022-03-24
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种不确定区域发现与模型改进的道路分割方法及装置，首先使用来自源域的标记数据来学习初始分割模型，然后初始分割模型在目标域中进行自训练得到不同分割模型，通过对比来自不同分割模型的分割结果确定目标域图像中的不确定区域并进行标记，从而解决伪标签中的冗余和噪声导致的分割模型性能下降问题；然后再根据标记信息对模型进行优化，采用师生模块，学生模型专注于合并新的标记信息，而教师模型平衡历史模型和标记信号以防止对标记区域的过度拟合；新优化分割模型再次进行自训练得到不同分割模型，重复上述步骤，直到达到设定的停止条件。
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