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公开(公告)号：CN108965873A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810821231.7
申请日：2018-07-24
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/117 , H04N19/147 , H04N19/96 , H04N19/30
Abstract: 本发明提供了一种脉冲阵列编码的自适应划分方法，包括步骤：通过时空信号传感器采集时空脉冲信息，形成脉冲阵列；将脉冲阵列划分为多个编码树立方体；将每个编码树立方体多级划分为编码立方体，直至划分至最大深度；将每次划分前后编码立方体结构的性能进行比较，决策是否进行划分编码立方体；确定编码树立方体及所述编码立方体的划分结构，输出划分结果。本发明依据传统视频编码中编码结构的划分思路，提出了对于同时具有时间和空间的时空脉冲阵列信号的自适应划分方式。通过在空域上和时域上的划分，为后续的压缩过程提供了所要操作的区域范围。
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公开(公告)号：CN108537119A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810184700.9
申请日：2018-03-06
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种小样本视频识别方法，基于深度神经网络与层级实时记忆，使用每类有多个训练样本的可见类与每类只有少量训练样本的不可见类，对不可见类的测试样本进行分类。首先，在可见类视频上进行深度网络预训练；随后，使用预训练得到的模型与可见类的视频对层级实时记忆网络进行训练，使网络可以在不可见类上进行重要程度的预测；同时，使用预训练得到的模型，在不可见类上对小样本进行距离学习，增大样本的类间距离，缩小样本的类内距离；最后，使用训练得到的层级实时记忆网络对测试视频选帧，使用距离学习得到的模型在选出来的帧上做分类任务。由此，本方法可以实现小样本下的视频识别，更贴近真实识别场景下的应用。
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公开(公告)号：CN104253996B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201410478748.2
申请日：2014-09-18
Abstract: 本发明公开了一种视频数据的发送、接收方法及其装置以及传输系统，该发送方法包括：根据用于表示当前帧为背景帧和/或非背景帧的标识信息，确定视频图像的原始编码码流中的背景帧；将确定的每一背景帧分割为至少两个数据包，分别加入辅码流标识后进行封装，形成辅码流；将原始编码码流中每一非背景帧加入主码流标识后进行封装，形成主码流；发送所述辅码流和主码流。由于将背景帧分割为至少两个数据包，分别加入辅码流标识后进行封装形成辅码流，后续发送辅码流和主码流，避免了直接传输背景帧，减少因码流传输中图像瞬时码率过高造成后续非背景帧的延时或丢失，同时也没有降低作为背景帧的高质量背景图像的质量，兼顾了传输带宽和图像质量。
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公开(公告)号：CN106534871A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611108487.0
申请日：2016-12-06
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/573 , H04N19/57 , H04N19/13
CPC classification number: H04N19/573 , H04N19/13 , H04N19/57
Abstract: 本发明实施例提供了一种视频编解码器的编码方法和解码方法。所述视频编解码器的编码方法，包括：获取当前待编码图像以及所述当前待编码图像的前一帧的已编码图像对应的前一帧已编码图像对应的构建参考帧；根据所述已编码图像更新所述前一帧已编码图像对应的构建参考帧，将更新后的所述前一帧已编码图像对应的构建参考帧作为所述当前待编码图像对应的当前待编码图像对应的构建参考帧；将所述当前待编码图像对应的当前待编码图像对应的构建参考帧作为参考图像，对所述当前待编码图像进行编码。本发明能够提高编解码性能。
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公开(公告)号：CN105808732A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610135001.6
申请日：2016-03-10
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30247
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度度量学习的一体化目标属性识别与精确检索方法。所述方法包括：获取查询图片和图片数据库；根据预先训练好的深度神经网络模型，分别得到所述查询图片和所述图片数据库中所有图片的特征向量,所述特征向量包括图片中个体目标的类别特征与个体目标的身份特征；根据所述特征向量，分别计算所述查询图片与所述图片数据库中的图片在欧式空间中的欧氏距离；根据所述查询图片与所述图片数据库中的所有图片的欧氏距离，从所述图片数据库中选择与所述查询图片相似度最大的图片。本发明能够提高图像检索的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105760488A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610089958.1
申请日：2016-02-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于多层次特征融合的图像表达方法和装置。所述基于多层次特征融合的图像表达方法，包括：获取输入图像的至少两个特征；所述至少两个特征为场景级别特征、对象级别特征、点级别特征的至少两个的组合；将所述至少两个特征融合到所述输入图像的特征空间，作为所述输入图像的表达；根据所述输入图像的表达，对所述输入图像进行处理。本发明能够提高对图像的表达力。
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公开(公告)号：CN104657706A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510041383.1
申请日：2015-01-27
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00671 , G06K9/6223
Abstract: 本发明涉及一种基于图像的高铁线路线杆断裂异常与联接结构体异常检测方法，采用一种多尺度局部二值化算法对待检测的高速铁路沿线拍摄图像进行二值化处理，突出线路主体，并有效排除背景干扰，利用一种骨架提取算法对二值图像进行处理，得到线路的骨架结构，针对线路中存在的线杆断裂异常，通过分析线路骨架结构进行断裂点检测，发现并定位可能出现断裂的位置，针对联接结构体异常，利用线路骨架结构图对联接体局部图像进行提取，并利用卷积神经网络进行异常的检测与判定；本发明可以自动、高效地对铁路线路进行线杆断裂异常和联接结构体异常检测，从而有效提高输电线路安全监察工作的效率。
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公开(公告)号：CN102973253B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201210428827.3
申请日：2012-10-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种利用视觉信息监测人体生理指标的方法和系统。所述方法包括以下步骤：通过采集装置采集待测对象的视觉信息并存储数据；对所选取的视觉信息进行处理；对上述处理结果进行分析以提取人体生理指标；对所提取的生理指标返回显示。所述的系统包括：用于采集视觉信息的模块；用于对采集的视觉信息进行处理的模块；用于对处理后的信号分析以提取人体生理指标的模块。本发明实现人体生理状况的无创、连续监测以及多项生理指标的同步检测与协同分析，测量准确度高，布线简单，易于作为家庭医疗保健内容推广普及。
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公开(公告)号：CN103902966A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210590580.5
申请日：2012-12-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于序列时空立方体特征的视频交互事件分析方法及装置，该方法包括：基于监控视频的检测跟踪结果将该监控视频划分成若干时空立方体序列；在每个时空立方体内提取对象轨迹、表观和局部运动描述子，并将提取的描述子组成特征片段；对所有时空立方体内的特征片段进行重构以构建序列时空立方体特征，利用该序列时空立方体特征进行交互事件分类检测。该装置包括预处理模块、视频序列划分模块、时空立方体特征提取模块、时序特征重构模块和序列特征分类模块。本发明实现了对监控视频内容的高层语义层描述，并且利用基于动态时间对齐核函数的多核支持向量机，实现了变长序列特征分类，从而实现了对监控视频流交互事件的智能检测。
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公开(公告)号：CN103577829A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310552751.X
申请日：2013-11-08
Abstract: 本发明公开了一种车标定位方法和装置，属于计算机图像处理领域，该方法包括：根据先验知识确定车标所在的大致区域，并提取轮廓图；对轮廓图进行自适应分割，得到最优连通区分割；筛选出分割所得区域中为车标的区域，提取出车标图像。本发明实施例的方法和装置，采用自适应的连通区分割来定位车标，能提高车标定位的准确率。此外，通过定义车标似然度来进一步精定位车标，能更有效提高车标的定位准确率。
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