公开(公告)号：CN113963170A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111039181.5

申请日：2021-09-06

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 赵晓丽 ,  张倬尧 ,  陈正 ,  方志军 ,  叶翰辰

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于交互式特征融合的RGBD图像显著性检测方法，对训练用图像样本集中各个图像，先利用多层次卷积神经网络模块对彩色图像和深度图像分别进行多级彩色和深度图像特征提取，并且利用交叉特征融合模块，对于深层次卷积提取的彩色和深度图像特征进行多级点乘融合，获得初始显著图像，然后，利用Inception结构对初始显著图像进行多尺度融合，输出网络预测显著图像，最后，利用所述网络预测显著图像和目标显著图像求解焦点熵损失函数，学习到图像显著性检测模型的最优参数，获得训练好的图像显著性检测模型，以此对待处理RGB‑D图像进行显著性检测。本发明的方法简单可靠，操作方便，易于实现，便于推广应用。

公开(公告)号：CN113139444A

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN202110376357.X

申请日：2021-04-06

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 赵晓丽 ,  尹明臣 ,  陈正 ,  张佳颖

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于MobileNetV2的时空注意力口罩佩戴实时检测方法，包括：步骤一，利用互联网收集不同人员佩戴口罩的数据样本并对含有噪音数据的数据样本进行清洗以使数据集为质量合格的人脸图像；步骤二，数据集扩充；步骤三，划分数据集；步骤四，在服务器上配置tensorflow环境后将MobilenetV2目标检测算法部署到深度学习框架tensorflow中；步骤五，导入验证集数据并利用MobilenetV2中的bottleneck构造改进的金字塔结构进行特征提取，对浅层特征采用空间注意力强化面部区域，对高层特征采用通道注意力强化所需要的语义特征去除冗余的语义特征，从而得到新的特征金字塔，并以逐步上采样的形式逐步细化特征等，从而能够实现高效的人脸口罩检测任务。