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公开(公告)号：CN105320705A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410381664.7
申请日：2014-08-05
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种相似车辆的检索方法及装置，方法包括：根据视频监控装置中采集的样例图像，建立不同区域的车型模板库；根据包括车辆的待查询图像以及待查询图像的区域信息，确定待查询图像的车型信息；根据车型信息、和目标数据库的图像信息，建立待查询图像对应的查询图像集合；获取查询图像集合中的每一个样例图像与目标数据库中所有图像的检索结果；根据查询图像集合中所有样例图像的检索结果，确定目标数据库中与待查询图像中的车辆的相似车辆；每一区域的车型模板库包括：多种车型信息及其对应的车型模板库，每种车型信息对应的车型模板库包括：该车型信息对应的车辆实例的多个样例图像的集合。由上述方法可提高相似车辆检索性能的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105320703A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410381577.1
申请日：2014-08-05
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种相似车辆检索中的查询扩展方法及装置，其中所述方法包括：根据包括车辆的待查询图像，确定所述待查询图像的车型信息；从所述待查询图像的车型信息对应的车型模板库中选取符合预设条件的多个样例图像；将所述样例图像组成查询扩展图像集合，以使所述查询扩展图像集合中的样例图像代替所述待查询图像在目标数据库中进行查询；其中，所述车型模板库包括：多个不同光照条件下的车辆样例图像、不同拍摄角度的车辆样例图像和不同场景的车辆样例图像，由上述方法可提高车辆图像检索的召回率和准确率。
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公开(公告)号：CN104615612A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410182891.7
申请日：2014-04-30
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06F17/30247 , G06K9/46
Abstract: 本发明提供一种获取紧凑全局特征描述子的码流的方法，其中，所述方法包括：获取待处理图像的紧凑全局特征描述子；构造所述紧凑全局特征描述子的码流，所述码流包括：所述码流头部和所述码流主体；所述码流头部用于标识构成所述码流的所述紧凑全局特征描述子的构成方式，所述码流主体用于标识所述紧凑全局特征描述子中所有比特的值。上述获取紧凑全局特征描述子的码流的方法能够提高紧凑全局特征描述子的表达能力，进而提高图像检索的准确率和检索效率。
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公开(公告)号：CN104615611A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410182871.X
申请日：2014-04-30
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06F17/30256 , G06K9/4604
Abstract: 本发明提供一种获取全局特征描述子的方法，其中，所述方法包括：获取待处理图像中的局部特征描述子，并将所述局部特征描述子组成描述子集合；根据全局特征描述子生成规则，对所述描述子集合中的所有局部特征描述子进行转换，得到包括累积梯度向量的累积梯度向量集合；根据所述累积梯度向量集合中的累积梯度向量构造所述待处理图像的一个全局特征描述子。上述方法获取的全局特征描述子包含了待处理图像的局部特征描述子的统计信息，具有较强的判别力，提高图像检索或图像分类的处理性能。
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公开(公告)号：CN104615610A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410182507.3
申请日：2014-04-30
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06F17/30247
Abstract: 本发明提供一种获取可伸缩全局特征描述子的方法，其中，所述方法包括：获取图像的全局特征描述子；据预设的第一规则，对所述全局特征描述子进行处理，获取所述图像的可伸缩全局特征描述子；其中，所述可伸缩全局特征描述子的字节大小根据所述第一规则中参数值的变化而变化。上述方法获得的可伸缩全局特征描述子能够降低全局特征描述子占用空间，使之适用于不同的应用，提高描述子在图像检索过程的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102081666B
公开(公告)日：2013-05-29
申请号：CN201110024141.3
申请日：2011-01-21
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种用于分布式图片搜索的索引构建方法和装置，其索引构建方法的步骤包括：提取服务器的图片数据库中所有图片的一个以上的特征，并将该些特征转换为视觉单词集合，得到原始视觉单词词典及对应的总索引表；另获取代表原始视觉单词词典的有效视觉单词词典，该有效视觉单词词典中的每一视觉单词均建立有各自相对应的倒排记录表；采用第一预设规则，将有效视觉单词词典中的各视觉单词均衡分配至各检索服务器内，使每一检索服务器得到其内部的视觉单词组成的子视觉单词词典，以及该子视觉单词词典中的每一视觉单词的倒排记录表组成该子视觉单词词典的索引表。上述方法能够提高服务器的检索效率，满足了用户在检索中实时响应的需求。
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公开(公告)号：CN102147815B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201110100485.8
申请日：2011-04-21
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种图片搜索方法和图片搜索系统，该方法包括客户端接收查询内容，该查询内容包括待查询的目标图片、或者待查询的目标图片和相关信息；客户端获取目标图片的视觉单词，并依据预置规则在客户端的一个以上的视觉单词词典中选取与查询内容对应的至少一个目标视觉单词词典，以及，依据目标视觉单词词典获取视觉单词的目标视觉单词；将目标视觉单词编码后发送至服务端，以获取匹配查询内容的结果图片和/或结果图片的相关信息。该方法通过减少客户端上传的数据量的方式提高图片搜索的速度，同时缩短了用户的等待时间，且能够提升系统检索的准确率。
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公开(公告)号：CN101489139A
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200910076782.6
申请日：2009-01-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种图像和视频处理方法，特别是关于一种基于视觉显著度的视频广告关联方法。本方法中，通过计算采样帧的显著度分布图，可以自动选取一段视频中最受用户关注的显著区域。基于提取的显著区域，本方法可以自动通过多种检索方法，在广告库中获取与这些显著区域相关联的广告标志以及相关信息。最后，将视频片段与查询到的广告信息同步播放给用户。本方法可以在不影响用户观看的情况下，为用户所关注的显著区域关联相关的广告信息，进而满足了用户对其所关注区域深入了解和进一步探索的需求。
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公开(公告)号：CN118865011A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410807160.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本公开提出一种用于部署阶段的模型优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：当图像识别模型被部署到目标域时，获取目标域的多个第一样本数据；对多个第一样本数据分别进行特征提取，得到与多个第一样本数据一一对应的多个特征向量；针对多个特征向量中的任意一个特征向量，计算与特征向量对应的增广熵损失函数的数值；根据每个特征向量对应的增广熵损失函数的数值，从多个第一样本数据中筛选出多个第二样本数据；基于多个第二样本数据以及对应的增广熵损失函数，对图像识别模型进行模型优化，得到优化后的图像识别模型。本实施例不仅提高了部署阶段模型对目标域的适配能力，而且在保证适配效果的同时，显著降低了实际部署的时间和资源消耗。
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公开(公告)号：CN118469849A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410485622.1
申请日：2024-04-22
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/77 , G06T5/92 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种低光照视频增强模型的训练及低光照视频的增强方法，通过无监督训练的方式，实现不需要获取成对数据，只需要低光照场景下的视频即可完成对低光照视频增强模型的训练，并且，通过损失函数的设计，在总损失函数增加预测视频帧熵值的损失函数，从而使得训练得到的低光照视频增强模型能够学习低光照视频中本身的噪声，并且减少输出视频的噪声，从而使低光照视频增强模型面对真实场景下的低光照视频，也可以达到更好的增强效果，不会因为缺少监督导致噪声较大，或对降噪策略设置的不合理，而影响实际的增强效果。
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