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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488147A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011203052.0
申请日：2020-11-02
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于对抗网络的冗余去除主动学习方法。包括如下步骤：1：把标记数据和未标记数据输入到表示生成器中，表示生成器为每个样本生成特征表示；2：鉴别器在损失预测模块的指导下预测未标记样本的状态值；3：把未标记样本依据预测值的降序排列为[x1,x2,x3,…]，然后把此序列输入到冗余去除模块进行样本选择，最终得到需要标记的样本组合，在每次迭代结束后，对任务模型和整个主动学习模型进行更新训练。本发明在主动学习模型中设置了对抗学习机制，使生成特征表示的生成器与状态鉴别器进行对抗训练。本发明还设计了冗余去除模块，其以判别器预测的状态值为基础，依据特征距离去除冗余样本，以减少人工标记成本。
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公开(公告)号：CN111881716A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010501858.1
申请日：2020-06-05
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多视角生成对抗网络的行人重识别方法。所述多视角生成对抗网络利用经挑选的行人数据集进行训练，能够基于给定行人图像生成该行人正面、侧面以及背面三个固定视角下的图像，不仅能够扩充现有数据集，在训练阶段提升行人重识别网络性能；而且能够在测试阶段完善查询图像不同视角下的语义特征，从而进一步提升行人重识别网络的性能。所述多视角生成对抗网络灵活性强，可以与现阶段流行的行人重识别方法进行结合，充分利用已有方法的性能基础，也可以与简单的分类网络进行结合，且都能够提高行人重识别网络的性能。
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公开(公告)号：CN111882495B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010637669.7
申请日：2020-07-05
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明提出一种基于模糊逻辑与生成对抗网络的图像高光修复方法。在该方法中，使用模糊逻辑来对图像高光区域进行判断，并设计带有双判别器的生成对抗网络来对图像高光区域进行修复。此外，本发明在生成器网络中加入了亮度参数来控制生成图像的高光区域亮度范围，亮度参数通过模糊逻辑获得。本发明主要分为三部分，第一部分通过模糊逻辑划分高光区域；第二部分根据亮度参数生成修复图像并通过双判别器对图像进行真假判别，以便确保图像的真实性；第三部分使用图像融合技术处理图像生成部分与原图片，进一步提高高光区域修复效果。本发明较传统图像处理各方面都得到了极大的提高，尤其在图像质量方面提高显著。
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公开(公告)号：CN111882495A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010637669.7
申请日：2020-07-05
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明提出一种基于模糊逻辑与生成对抗网络的图像高光修复方法。在该方法中，使用模糊逻辑来对图像高光区域进行判断，并设计带有双判别器的生成对抗网络来对图像高光区域进行修复。此外，本发明在生成器网络中加入了亮度参数来控制生成图像的高光区域亮度范围，亮度参数通过模糊逻辑获得。本发明主要分为三部分，第一部分通过模糊逻辑划分高光区域；第二部分根据亮度参数生成修复图像并通过双判别器对图像进行真假判别，以便确保图像的真实性；第三部分使用图像融合技术处理图像生成部分与原图片，进一步提高高光区域修复效果。本发明较传统图像处理各方面都得到了极大的提高，尤其在图像质量方面提高显著。
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公开(公告)号：CN213584609U
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202022887383.2
申请日：2020-12-04
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本实用新型涉及车载配件技术领域，尤其涉及一种空气负离子发生装置，包括器体、支撑块、底板和固定组件，所述支撑块固定连接在器体的底部，所述底板固定连接在支撑块的底部，所述固定组件嵌设在底板上，所述固定组件包括有密封管、拉杆、活塞拉板、连接管和真空吸盘，所述拉杆的底部贯穿密封管顶部的中部并延伸至密封管的内部，所述活塞固定连接在拉杆的底部。本实用新型将真空吸盘与汽车内的代放置处接触，向上拉动拉板，通过拉杆使得活塞在密封管的内部向上移动，将真空吸盘内部的空气抽取，使真空吸盘内产生负气压，将底板吸牢在汽车内，固定牢固，防止出现器体出现掉落情况的发生，提高了安全性。
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