公开(公告)号：CN118429653A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410536001.1

申请日：2024-04-30

Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 ,  三峡大学

Inventor： 余杰 ,  曹鸿博 ,  张磊 ,  李晨露 ,  陈凌俊 ,  范李平 ,  余东 ,  余梅

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种融合动态特征降噪的微小运动放大方法，首先，提出一种编码器模块将运动特征表征为形状特征，以及将背景特征表征为纹理特征，通过集成一种全维动态卷积模块和一种坐标注意力模块来实现多维特征的提取和加权，从而增强形状特征的提取和泛化能力，并且提升对于纹理特征和形状特征的区分能力。其次，提出一种操纵器模块来重点学习编码器输出的形状特征，通过矩阵分解策略和稀疏矩阵过滤策略来降低噪声干扰，进而有效提升形状特征放大的性能。最后，提出了一种解码器模块将放大的形状特征与纹理特征进行高效拼接，进而生成高质量的微小运动放大视频。该方法最终在保证微小运动放大性能的同时，能够很好地降低噪声影响而避免运动放大失真。

公开(公告)号：CN117898691A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410208340.7

申请日：2024-02-26

Applicant: 三峡大学

Inventor： 曹鸿博

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于KDN‑WTRFA的非接触心率检测方法。本发明中，采用了知识蒸馏网络为主体网络，使其避免了受到硬件的制约，在实际的部署和使用中，采用相对简单的网络结构来满足延迟、时间、功耗的要求，使用小波变换机制，小波变换能够分解图像的高频和低频部分，使得我们可以更好地理解数据的局部特征。在非接触心率检测中，可以使用小波变换作为一种预处理手段，提取图像或信号中的重要特征，以便更有效地进行后续任务。使用了RFAConv结构，感受野注意力机制使得网络更注重局部区域的特征，这对于处理序列图像数据中的局部结构非常重要。通过增强对局部特征的感知，网络能够更好地捕捉到输入数据的局部模式和结构，提升了网络对BVP信号转换的精度。

公开(公告)号：CN117994290A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410112641.X

申请日：2024-01-26

Applicant: 三峡大学

Inventor： 曹鸿博

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/00 ,  G06T3/40 ,  G06T7/13 ,  G06T7/194 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于STB‑DISF的微小运动放大方法。在特征提取器结构的输出上，使用运动检测器对运动特征和背景特征进行区分和提取；运动检测器使用注意力机制和门控卷积网络，根据两帧图像的差异和相似度，生成一个运动掩码，用于区分运动区域和背景区域；将输入的代表参考帧的特征FAS和代表运动帧的特征FBS经过Edge‑Guided Attention结构，进行边缘特征学习，加强运动区域边缘，降低生成视频中的振铃伪影，以期提升放大视频的质量，使用CBMA结构，增加对运动区域和背景区域特征的学习，增加运动特征的权重，使网络更加准确地识别运动区域位置。本发明中，使用CB MA结构，增加对运动区域和背景区域特征的学习，增加运动特征的权重，使网络更加准确地识别运动区域位置。