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公开(公告)号：CN119027845A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411514321.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 华侨大学 , 泉州圣源警用侦察设备有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及图像处理与人工智能技术领域，公开了一种无人机森林火灾风险区块检测方法及系统，方法包括：构建基于区块分类的目标检测模型并进行训练，利用训练好的基于区块分类的目标检测模型实现无人机森林火灾风险区块检测；所述基于区块分类的目标检测模型利用区块映射器无人机图像中的不同区块映射为区块特征；利用多阶段采样网络对区块特征进行多种尺度的采样，并利用降维映射层进行尺度对齐，获得多尺度区块特征；通过哈达玛积融合多尺度区块特征，利用区块分类器将融合后的多尺度区块特征映射至区块类别概率。本发明以区域分类方式实现风险区块的定位，避免了现有技术因精确定位导致的庞大计算量，延长无人机可用时间。
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公开(公告)号：CN119068266B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411551042.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 华侨大学 , 泉州圣源警用侦察设备有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及图像处理与目标识别技术领域，公开了一种基于真伪标签一致性的跨模态行人再辨识方法及系统，方法包括：通过深度神经网络对可见光与红外光两种不同模态的行人图像提取特征向量；计算同模态、不同模态间的特征向量相似度，构建同模态、跨模态匹配矩阵，并进行归一化处理，生成同模态和跨模态归一化匹配矩阵；采用跨模态归一化匹配矩阵和同模态归一化匹配矩阵对真实标签进行投影，获得跨模态伪标签；优化真实标签与跨模态伪标签之间的Kullback‑Leibler（KL）散度，从而优化同模态和跨模态匹配矩阵，提升匹配矩阵对模态变化的鲁棒性，从而提升跨模态行人再辨识准确性。
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公开(公告)号：CN119027845B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411514321.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 华侨大学 , 泉州圣源警用侦察设备有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及图像处理与人工智能技术领域，公开了一种无人机森林火灾风险区块检测方法及系统，方法包括：构建基于区块分类的目标检测模型并进行训练，利用训练好的基于区块分类的目标检测模型实现无人机森林火灾风险区块检测；所述基于区块分类的目标检测模型利用区块映射器无人机图像中的不同区块映射为区块特征；利用多阶段采样网络对区块特征进行多种尺度的采样，并利用降维映射层进行尺度对齐，获得多尺度区块特征；通过哈达玛积融合多尺度区块特征，利用区块分类器将融合后的多尺度区块特征映射至区块类别概率。本发明以区域分类方式实现风险区块的定位，避免了现有技术因精确定位导致的庞大计算量，延长无人机可用时间。
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公开(公告)号：CN119068266A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411551042.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 华侨大学 , 泉州圣源警用侦察设备有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及图像处理与目标识别技术领域，公开了一种基于真伪标签一致性的跨模态行人再辨识方法及系统，方法包括：通过深度神经网络对可见光与红外光两种不同模态的行人图像提取特征向量；计算同模态、不同模态间的特征向量相似度，构建同模态、跨模态匹配矩阵，并进行归一化处理，生成同模态和跨模态归一化匹配矩阵；采用跨模态归一化匹配矩阵和同模态归一化匹配矩阵对真实标签进行投影，获得跨模态伪标签；优化真实标签与跨模态伪标签之间的Kullback‑Leibler（KL）散度，从而优化同模态和跨模态匹配矩阵，提升匹配矩阵对模态变化的鲁棒性，从而提升跨模态行人再辨识准确性。
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公开(公告)号：CN119339084B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411836240.5
申请日：2024-12-13
Applicant: 华侨大学 , 泉州圣源警用侦察设备有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于区块类别编码的电缆图像分割方法及装置，涉及图像处理领域，包括：构建电缆图像分割模型和区块编码模块，将电缆分割训练数据中的图像数据输入到语义分割编码器，得到区块特征，将区块特征输入到语义分割解码器，得到语义类别概率，基于语义类别概率和语义类别标签构建语义分割损失函数，将语义类别标签输入到区块编码模块，得到区块类别标签，基于语义类别概率和区块类别标签构建相关性匹配损失函数，并计算得到总损失函数，基于总损失函数对电缆图像分割模型进行训练，得到经训练的电缆图像分割模型；利用经训练的电缆图像分割模型进行图像分割。本发明解决目前电缆图像分割技术中分割不完整、准确率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119339084A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411836240.5
申请日：2024-12-13
Applicant: 华侨大学 , 泉州圣源警用侦察设备有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于区块类别编码的电缆图像分割方法及装置，涉及图像处理领域，包括：构建电缆图像分割模型和区块编码模块，将电缆分割训练数据中的图像数据输入到语义分割编码器，得到区块特征，将区块特征输入到语义分割解码器，得到语义类别概率，基于语义类别概率和语义类别标签构建语义分割损失函数，将语义类别标签输入到区块编码模块，得到区块类别标签，基于语义类别概率和区块类别标签构建相关性匹配损失函数，并计算得到总损失函数，基于总损失函数对电缆图像分割模型进行训练，得到经训练的电缆图像分割模型；利用经训练的电缆图像分割模型进行图像分割。本发明解决目前电缆图像分割技术中分割不完整、准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN119850441A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510317059.1
申请日：2025-03-18
Applicant: 华侨大学 , 信泰(福建)科技有限公司 , 福建省万物智联科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于频域边界协同优化的沉浸式视频增强方法及装置，涉及视频处理领域，包括：获取待重建的压缩的多视点纹理加深度视频序列并输入到经训练的沉浸式视频增强模型；当前的待增强视频帧先经过特征提取模块，分别提取得到高频特征和低频特征；高频特征和低频特征经过频域增强模块，得到频域增强图像；频域增强图像和当前的待增强视频帧输入到边界增强模块，得到融合图像；融合图像和当前的待增强视频帧的相邻视频帧输入到时空可变形卷积模块，得到对齐后的融合图像，对齐后的融合图像经过质量增强模块，预测得到增强残差并生成对应的重建视频。本发明解决压缩伪影、边界伪影以及沉浸式视频的质量低等问题。
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公开(公告)号：CN119478751B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510062002.1
申请日：2025-01-15
IPC: G06V20/30 , G06V40/70 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06F16/583 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于渐进式多源特征融合与对齐的人像聚档方法及装置，涉及公共视频智能分析领域，包括：构建人像聚档模型，在人像聚档模型中，对人脸图像、人脸模拟素描画像、人体图像、人体模拟素描画像的特征进行渐进融合，并通过伪标签聚类和相似度约束对齐人体特征与人脸特征，有效融合多源人像特征，生成渐进多源融合的行人特征；将待查询人员的人脸图像、人体图像及其相对应的人脸模拟素描画像、人体模拟素描画像输入到经训练的人像聚档模型，得到待查询人员的渐进多源融合的行人特征，并计算其与数据库中每个参考样本的渐进多源融合的行人特征的相似度，以进行人像聚档。
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公开(公告)号：CN119299671A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411815010.0
申请日：2024-12-11
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/96 , H04N19/119 , H04N19/126 , H04N19/127 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段不规则编码单元划分的VVC‑SCC帧内编码方法及装置，涉及视频编码领域，包括：设计并训练基于多阶段卷积神经网络的编码单元划分预测模型；其次将输入的视频帧通过经训练的编码单元划分预测模型进行编码单元划分预测模型预测，输出当前帧所有CU的模式类型的预测概率；最后为不同的模式类别设置不同的阈值，根据预测概率和对应的阈值指导VVC‑SCC编码器进行编码，从而跳过不必要的模式类别的遍历。本发明解决现有的VVC‑SCC帧内编码方法编码时间长、编码器计算的复杂度高的问题。
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公开(公告)号：CN119152215A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411667235.6
申请日：2024-11-21
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度显著性感知的皱纹分割方法、装置及可读介质，涉及图像处理领域，包括：构建人脸皱纹数据集和人脸皱纹分割网络；将人脸皱纹数据集中的原始人脸图像输入到人脸皱纹分割网络，得到对应的皱纹分割预测图，计算原始人脸图像中的每个像素点的显著性，进一步计算得到原始人脸图像中的每个像素点的权重，基于原始人脸图像中的每个像素点的像素值及其权重和原始人脸图像对应的皱纹标注掩码图中的相应像素点的像素值构建梯度显著性加权损失函数，基于梯度显著性加权损失函数对人脸皱纹分割网络进行训练，得到经训练的人脸皱纹分割网络。本发明解决现有技术的人脸图像中皱纹被过度分割或错误分割的问题。
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