一种基于特征增强和视频历史帧的单目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN114565637B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202210041658.1

    申请日:2022-01-14

    Abstract: 本发明提供了一种基于特征增强和视频历史帧的单目标跟踪方法,首先从查询帧之前的视频序列中作为历史帧集合,然后加入标签图进行掩膜处理;随后,与当前查询帧一起送入特征提取网络提取目标特征,对历史帧特征进行拼接后送入历史帧读取和特征增强网络;通过离线训练模型EnhanceNet提供的卷积参数对历史帧特征进行增强,并使用softmax函数计算与查询帧特征的相似度矩阵。最后,将相似度矩阵与查询帧特征拼接送入头部网络,进行分类和回归,从而预测目标位置。本发明方法提高了目标跟踪算法在复杂场景下的鲁棒性和准确率并保持跟踪的实时性要求。

    一种基于深度学习的水下鱼类形体测量装置及方法

    公开(公告)号:CN111678441B

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202010750460.1

    申请日:2020-07-30

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的水下鱼类形体测量装置及方法,装置包括:适于放置于水下的第一防水摄像头以及第二防水摄像头、L型支架、至少一个水下照明设备以及边缘计算设备;其中,所述边缘计算设备与所述第一防水摄像头以及第二防水摄像头通信连接;所述L型支架包括相互连接的第一连接臂以及第二连接臂;所述第一防水摄像头设置于所述第一连接臂,且在第一防水摄像头附近设置有水下照明设备;所述第二防水摄像头设置于所述第二连接臂,且在第二防水摄像头附近设置有水下照明设备。本发明在测量时对鱼的损害风险低、测量准确度高、效果好。

    一种分屏对比的试衣方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111309212A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010129301.X

    申请日:2020-02-28

    Abstract: 本发明公开了一种分屏对比的试衣方法、装置、设备及其存储介质,方法包括:当检测到用户执行视频录制的操作时,启动Kinect捕获当前屏幕上用户进行试衣的实时图像,直至用户执行停止视频录制的操作;将捕获的多帧实时图像保存至指定路径,并合成视频;选取视频中的一帧作为预览图,并将所述预览图放置于视频列表下,以使得用户根据所述视频列表下的预览图进行视频选择播放;接收用户选择播放的至少两个视频,基于ROI将至少两个视频在同一屏幕下进行分屏播放,从而实现分屏对比试衣。能够将用户每次试衣情况录制下来,并将录制好的视频进行分屏对比,解决了用户在难以抉择购买哪件服装需要频繁更换服装进行试穿对比的问题,从而能够选择出满意的衣服。

    一种融合特征学习的自适应快速K-means聚类方法

    公开(公告)号:CN109978042A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201910209441.5

    申请日:2019-03-19

    Abstract: 本发明公开一种融合特征学习的自适应快速K‑means聚类方法,首先对数据进行预处理,排除其中属性缺失、数据重复问题,对各数据属性进行归一化处理;计算数据总散度矩阵,并引入稀疏特性构造特征选择矩阵;在特征子空间上执行K‑means聚类方法,且在聚类中心更新过程中,引入自适应因子动态调节每个数据样本权重;根据聚类间的可区分信息,更新特征选择矩阵,进而筛选出最优特征子集。此种方法使得传统K‑means聚类方法能够高效地利用聚类间和聚类内的可区分信息、以及特征之间的相关性信息提高聚类的准确度,还在聚类过程中融入自适应因子,根据不同类型数据分布的特点更新聚类中心,具备较高的实用性及可扩展性,可为机器学习、计算机视觉等相关应用提供有效支持。

    三维重建数据生成方法、介质及系统

    公开(公告)号:CN119888092A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202510360759.9

    申请日:2025-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种三维重建数据生成方法、介质及系统,其中方法包括:获取全景视频,并对所述全景视频进行逐帧抽取,以得到对应的第一图像序列;提取所述第一图像序列中每一视频帧对应的局部特征点,并根据所述局部特征点计算相邻图像之间的特征点匹配对;根据所述特征点匹配对所述第一图像序列进行过滤,以得到第二图像序列;对所述第二图像序列中的视频帧进行回环标记,以得到三维重建数据。能够有效提高三维重建的效率;同时,提高三维重建的成功率。

    基于本地化差分隐私的大模型训练方法、介质及系统

    公开(公告)号:CN119494122A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202510074490.8

    申请日:2025-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于本地化差分隐私的大模型训练方法、介质及系统,其中方法包括:用户终端设备获取历史数据,并对所述历史数据进行预处理;基于拉格朗日插值法和傅里叶级数法构造固定上下界的噪声分布函数;根据所述噪声分布函数对预处理后的历史数据进行扰动,以生成训练数据;所述用户终端设备将所述训练数据发送给服务器;所述服务器根据所述训练数据进行模型训练,以生成相应的大语言模型。能够有效提高本地化差分隐私机制获取到的数据的质量,进而提升基于该数据训练得到的模型的可用性。

    一种多视图中基于高质量热图的3D人体姿态估计方法

    公开(公告)号:CN114613001A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210108698.3

    申请日:2022-01-28

    Abstract: 本发明提出一种多视图中基于高质量热图的3D人体姿态估计方法,首先通过将不同试图输入到HRNet网络,得到各个视图相对应的2D人体姿态热图;对每个人体姿态热图分配一个与数据相关的权重,得到高质量热图值;再融合包含被检测目标人物丰富信息的3D特征卷,得到被检测目标人物的大致定位,再构建一个以每个目标人为中心的单独的细粒度特征卷,并将其输入人体姿态回归网络,最终估计详细的三维人体姿态;本发明提供的方法能够实现准确的三维人体姿态估计。

    一种面向车载CANFD网络的信号分组打包方法

    公开(公告)号:CN105915425A

    公开(公告)日:2016-08-31

    申请号:CN201610428823.3

    申请日:2016-06-16

    CPC classification number: H04L47/70 H04L12/40143 H04L47/828 H04L2012/40215

    Abstract: 本发明公开一种面向车载CAN FD网络的信号分组打包方法,包括如下步骤:步骤1,依据信号的周期大小对信号进行分组,并根据周期大小对分组得到的信号组进行升序排列;步骤2,依据空闲带宽评价指标和整数线性规划算法将信号组依次打包到消息之中,得到消息集;步骤3,按照时间健壮性升序的顺序为打包后得到的消息集分配优先级并进行调度分析,如果打包后得到的消息集不可调度,则对打包后得到的消息集进行拆分以提高整个消息集的可调度性,直到打包后的消息集可调度或没有消息可被拆分为止。此种方法可在保证CAN FD网络可调度的前提下,实现网络带宽利用率的优化。

    一种基于方向的城市车载自组织网络广播方法

    公开(公告)号:CN103347251A

    公开(公告)日:2013-10-09

    申请号:CN201310314307.4

    申请日:2013-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于方向的城市车载自组织网络广播方法,包括以下步骤,所有车辆节点广播与接收HELLO消息;广播车辆节点广播需要传输的消息;车辆节点判断接收到的消息是否为新消息,若接收到新消息则对所述新消息进行竞争转发,竞争成功的车辆节点转发所述新消息,若为重复接收的消息,则退出转发所述重复消息;根据车辆节点的位置、运动方向和消息传输方向选择代理车辆节点,并携带消息进行感染式转发;根据车辆节点的位置、运动方向和消息传输方向以及消息的传输情况选择部分代理车辆节点转换为普通车辆节点,本发明利用一部分车辆作为代理车辆运动到岔路口帮助广播转发传输,从而实现消息在岔路口朝多个方向传输。

    一种基于VR技术的数字管理系统
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119762306A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202510207432.8

    申请日:2025-02-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于VR技术的数字管理系统,涉及数字管理技术领域,包括,任务执行模块,根据虚拟场景中的任务需求,执行情景式决策模拟任务,在执行过程中实时记录用户的决策行为和交互数据,根据用户的决策行为和交互数据生成初步反馈报告;执行情况评估模块,基于初步反馈报告,采用数据挖掘提取任务评估指标,基于任务评估指标采用层次分析法评估用户的任务执行情况,根据评估结果,动态调整虚拟场景中的情景式决策模拟任务。本发明利用执行情况评估模块对用户的决策行为和交互数据进行多维度深入分析,提供了精准反馈和指导,不仅促进了个人能力的提升,还优化了后续任务的设计与调整。

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