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公开(公告)号：CN117095433A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310899533.7
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书涉及人工智能技术领域，具体地公开了一种素描人脸识别方法及装置，其中，该方法包括：获取训练集；利用训练集对预设识别模型进行训练，得到目标识别模型，以对素描图像进行人脸识别；预设识别模型包括卷积神经网络、序列化模块、分组Transformer网络、GeM池化层和域自适应网络；分组Transformer网络中分组多头自注意力模块对样本集中的视觉标记序列进行分组，在各第一分组内进行自注意力运算生成分组多头自注意力建模结果；跨组多头自注意力模块对分组多头自注意力建模结果跨组组合，在各第二分组内进行自注意力运算生成跨组多头自注意力建模结果。上述方案捕捉特征全局上下文联系，提高了素描人脸识别准确率。
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公开(公告)号：CN116579916A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310551568.1
申请日：2023-05-16
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06T3/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本说明书提出一种非对称素描图像的生成方法及装置。该方法包括：获取目标光学图像；其中，所述目标光学图像包含有目标对象；利用目标全局模型处理目标光学图像，以得到包含有目标对象的目标素描图像；其中，所述目标全局模型为预先利用样本数据，以及基于预设的局部模型得到的样本数据的局部特征优化损失训练得到的。基于上述方法，能够解决现有技术中在非对称训练的前提下无法生成局部细节完整精致的非对称素描图像的问题。
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公开(公告)号：CN116416552A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310177624.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书提供了视频异常检测方法、装置和计算机可读存储介质。基于该方法，具体实施前，预先训练得到至少包括跨模态注意力机制模块的预设的特征处理模型。具体实施时，先将所获取的目标视频划分成多个目标图像片段和多个目标光流片段；再利用预设的特征提取网络处理多个目标图像片段和多个目标光流片段，提取得到对应的目标外观特征和目标运动特征；接着，利用预设的特征处理模型先通过跨模态注意力机制模块去除目标外观特征和目标运动特征的冗余信息，得到并融合优化后的目标外观特征和优化后的目标运动特征；再利用预设的特征处理模型通过处理融合后的目标特征，得到目标处理结果，从而能够准确、高效地确定出目标视频是否存在异常目标。
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公开(公告)号：CN112014822A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010882008.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 北京川速微波科技有限公司 , 北京信息科技大学
Inventor： 王涛 , 王东峰 , 曹林 , 华斌 , 戴春杨 , 赵宇 , 宋雨轩 , 宋科宁 , 镡晓林 , 刘怡晓 , 姚京立 , 王兆锋 , 李萌 , 郑健中 , 柏宇豪 , 杨华斌 , 谢晓鹏
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明实施例提供车载雷达测量数据识别方法、装置、介质和电子装置，以自动实现车速的确定和动静态目标数据的识别。其中所述方法包括：获取车载雷达在同一时刻测量得到的多个测量数据，测量数据为目标的2个以上参数组成的向量，所述参数至少包括速度；计算各测量数据中目标的速度在邻域范围内的速度密度；选定在邻域范围内的速度密度最大的目标的速度；确定选定速度对应的测量数据及其关联的其它各测量数据的分布广度；当所确定的分布广度满足预设的分散条件时，根据各测量数据中在选定速度的邻域范围内的目标的速度，确定车载雷达所在车辆的行驶速度；根据测量数据中目标的速度和所确定的车辆速度，判断目标为静态目标或动态目标。
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公开(公告)号：CN110780289A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911011405.4
申请日：2019-10-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种基于场景雷达的多目标车辆跟踪方法及装置，该方法包括：通过雷达监测多个目标车辆得到观测数据，从观测数据中筛选出与各个目标车辆的预测点关联的观测点；根据观测点与目标车辆的预测点之间的关联关系构建预聚合矩阵；并依据观测点到目标车辆的预测点的统计距离权重，对该预聚合矩阵的各行排序，提取预设行数的元素，得到聚合矩阵；根据该聚合矩阵构建多个聚合关系矩阵，使每个聚合关系矩阵中每个观测点有且仅有一个源头；计算当前时刻各个聚合关系矩阵的概率，并依据最大概率的聚合关系矩阵中的观测点，预测目标车辆下一时刻预测点的位置；循环执行以上步骤，完成各个目标车辆的轨迹跟踪。本发明能提高多目标车辆跟踪的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104598889B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201510050043.5
申请日：2015-01-30
Applicant: 北京信息科技大学 , 中联煤层气有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种人体行为识别的方法和装置，属于图像理解与识别领域。所述方法包括：获取人体行为的多个时空训练样本，每个时空训练样本包括人体行为的一段连续的多帧图像；对所述多个时空训练样本提取三维时空直方图特征；对所述多个时空训练样本提取二维轮廓特征；将三维时空直方图特征和二维轮廓特征组合成混合特征；用所述混合特征输入SVM进行训练得到分类器；使用所述分类器对测试样本进行识别，得到人体行为的识别结果。所述装置包括：获取模块、三维特征提取模块、二维特征提取模块、混合模块、训练模块和识别模块。本发明结合了三维时空直方图特征和二维轮廓特征来描述人体行为，实现了较为理想的识别结果，不易受噪声的干扰，提高了识别率。
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公开(公告)号：CN104484650B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201410747861.6
申请日：2014-12-09
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种素描人脸识别的方法和装置，属于人脸识别领域。所述方法包括：获取人脸的训练样本，进行滤波、LBP处理和分块后分为N组，为每组设置权重；对N组LBP图像进行训练：根据相同位置子块在素描图像和可见光图像间的匹配程度计算每个子块的加权错误率，选取加权错误率最低的子块后调整每组权重；循环训练至识别率达到指定值，记录每次训练得到的加权错误率最低的子块信息；当输入待识别素描图像时，根据子块信息计算待识别素描图像与每个测试样本之间的加权LBP距离，将加权LBP距离最小的测试样本作为识别结果。所述装置包括：初始处理模块、训练模块和识别模块。本发明降低了素描人脸识别的复杂度，提高了识别效率和准确度。
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公开(公告)号：CN119229505A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411374609.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种素描人脸识别方法及装置。其中，该方法包括：获取目标素描人脸图像和待匹配的光学人脸图像库，其中，光学人脸图像库内包括多个光学人脸图像；利用素描人脸合成模型对光学人脸图像库内的各个光学人脸图像和目标素描人脸图像进行分析，得到多个目标伪素描人脸图像；利用素描人脸识别模型对目标素描人脸图像、多个光学人脸图像和对应的目标伪素描人脸图像进行分析，以从多个光学人脸图像内确定与目标素描人脸图像的相似度不低于预设相似度阈值的目标光学人脸图像。本申请解决了相关素描人脸技术的识别准确性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117058548A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311049842.1
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开了一种遥感图像目标检测方法、装置、存储介质和电子设备。该方法包括：获取待检测的第一遥感图像；利用预设的特征提取网络对第一遥感图像进行特征提取，得到在多个不同层级的第一特征图像；通过预训练的遥感目标检测模型的第一特征处理单元对多个不同层级的第一特征图像进行特征处理，得到对应的第一融合特征图像；通过遥感目标检测模型的第一检测单元对多个不同层级的第一融合特征图像进行检测，得到多个不同层级的第一融合特征图像对应的检测结果，并基于不同层级对应的检测结果确定第一遥感图像的第一多尺度目标。本申请解决了遥感目标检测技术无法捕捉跨尺度特征的长距离依赖关系，导致混叠效应验证的技术问题。
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公开(公告)号：CN113514824B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110762057.5
申请日：2021-07-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种安防雷达的多目标跟踪方法及装置，方法包括：获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，所述概率图模型包含多个叶节点，每个叶节点对应关联变量；利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息；根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数；根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪。本发明可以进行安防雷达的多目标跟踪，在保证抗干扰能力的同时有效提高运算速度，保证雷达在跟踪时的实时性，避免在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题。
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