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公开(公告)号：CN113989269B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111343980.1
申请日：2021-11-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/00 , G16H30/20 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络多尺度特征融合的中医舌图像齿痕自动检测方法，以卷积神经网络VGG16作为基础网络提取特征；提出了多尺度特征融合模块和特征增强模块，分别用于对卷积神经网络的不同尺度特征进行融合，并对融合后的特征进行增强，形成4个检测层；最后采用SSD方法在这4个检测层上分别进行齿痕检测，并采用非极大值抑制方法对各个检测结果进行融合，得到最终的齿痕检测结果。本发明可以提高各检测层的特征表达能力，实现中医舌图像中齿痕的自动、准确检测，在检测精度上与传统方法相比具有明显优势，可以满足实际应用需求。本发明大大降低了网络模型的复杂度。本方法在检测精度上具有明显的优势，可以满足实际的应用需求。
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公开(公告)号：CN114022494B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111343973.1
申请日：2021-11-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/096 , G06N3/045 , G16H30/20 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于轻型卷积神经网络和知识蒸馏的中医舌图像自动分割方法，设计了一种轻型密集连接卷积模块，并利用该模块构建轻型舌图像分割网络；利用舌图像分割数据集训练网络，并采用知识蒸馏的方法增强网络的准确性和鲁棒性，得到分割网络模型。具体包括以下步骤：舌图像分割数据集的构建；轻型舌图像分割网络的设计；基于知识蒸馏的轻型舌图像分割网络的训练。与现有技术相比本发明模型参数小、分割速度快。采用了知识蒸馏的训练方法，提出的分割网络在分割精度和鲁棒性方面都获得与教师模型可以比较的结果，满足实际应用的需求。
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公开(公告)号：CN110728694B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201910956780.X
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/20 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于持续学习的长时视觉目标跟踪方法，该方法包括网络模型设计、模型初始化、在线跟踪和模型更新。针对长时视觉目标跟踪设计了深度神经网络结构，经过模型初始化获得初始化网络模型，然后利用初始化网络模型进行在线跟踪，在跟踪过程中利用持续学习的方法进行长时或短时模型更新，适应目标在跟踪过程中的各种变化。本发明把传统视觉目标跟踪的模型在线更新过程转换为持续学习的过程，从视频的所有历史数据整体建立目标的完整外观描述，有效提升了长时视觉跟踪的鲁棒性。本发明所述的方法可为智能视频监控、人机交互、视觉导航等应用需求提供长时视觉目标跟踪的有效解决方案。
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公开(公告)号：CN110555446B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201910762295.9
申请日：2019-08-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明针对遥感影像场景的分类问题，提出了一种基于多尺度深度特征融合和迁移学习的遥感影像场景分类方法。本发明首先使用高斯金字塔算法获得多尺度的遥感影像，输入到全卷积神经网络中，提取到多尺度深度局部特征；然后将图像裁剪到CNN所需固定大小，输入网络中获得全连接层的全局特征，使用紧凑双线性池化操作编码多尺度深度局部特征和CNN获得的全局特征，通过融合两种深度特征共同表示遥感影像，增强特征之间的相互关系，使获得的特征更具有区分性；最后利用迁移学习技术，结合上述两种方法，对遥感影像场景进行分类。本发明卷积神经网络使用VGG16‑Net作为基础网络。
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公开(公告)号：CN113542780B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110649651.3
申请日：2021-06-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N21/2187 , H04N21/44 , H04N19/86 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种网络直播视频的压缩伪影去除方法，该方法包括：获取压缩视频；将所述压缩视频输入压缩伪影去除模型中，得到所述压缩伪影去除模型输出的与所述压缩视频相对应的高质量恢复视频；其中，所述压缩伪影去除模型利用循环神经网络RNN和膨胀卷积，对未知压缩码率且含有压缩伪影的所述压缩视频进行恢复，以生成所述高质量恢复视频。本发明可以在未知压缩码率的状况下，通过使用单个网络模型来恢复压缩视频，从而可以提供高质量的网络直播视频。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113011436A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110216858.1
申请日：2021-02-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的中医舌色苔色协同分类方法属于计算机视觉和中医诊断学领域。由于舌色、苔色都是利用颜色特征来进行识别，均需要对舌体区域提取颜色特征，二个任务具有相似性。该方法首先设计一个共享的深度神经网络架构，提取中医舌图像中包含的舌色苔色共有深度特征，以及舌象的特有语义特征；然后，对舌色、苔色的标签进行编码、组合，得到舌色苔色的组合标签向量；最后，设计一个深度神经网络，通过训练，建立舌色苔色共有深度特征和组合标签向量之间的映射模型。采用这样的映射方式，可以同时实现舌色、苔色两种诊察特征的识别，不仅实现简单，而且充分利用了舌色、苔色两种属性之间的内在关联关系，可以获得更高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN106909924B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710087670.5
申请日：2017-02-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度显著性的遥感影像快速检索方法属于计算机视觉领域，具体涉及深度学习、显著性目标检测和图像检索等技术。本发明以遥感影像为研究对象，利用深度学习技术，研究了一种遥感影像的快速检索方法。首先采用全卷积神经网络构建多任务显著性目标检测模型，该模型同时进行显著性检测任务和语义分割任务，在网络预训练过程中学习遥感影像的深度显著性特征。然后改进深度网络结构，加入哈希层微调网络，学习得到遥感影像的二进制哈希码。最后综合利用显著性特征和哈希码进行相似性度量。本发明对于实现遥感影像准确、高效检索切实可行并具有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN107316307B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710498517.1
申请日：2017-06-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的中医舌图像自动分割方法属于计算机视觉领域和中医舌诊领域。本发明设计了一种卷积神经网络结构，利用采集到的样本数据对该网络的训练，得到网络模型，采用该模型可以对中医舌图像进行自动分割。该方法包含离线训练阶段和在线分割阶段，该方法可以同时适用于封闭式和开放式的舌象采集环境，可以有效提高中医舌图像自动分割的精确度和鲁棒性。本发明具体涉及深度学习、语义分割、图像处理等技术。
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公开(公告)号：CN110363716A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910552748.5
申请日：2019-06-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络复合降质图像高质量重建方法，该方法基于条件生成对抗网络对无人机航拍、视频监控、智能交通等户外视觉系统中复合降质图像进行高质量重建，包括整体流程、复合降质图像样本库的建立、网络模型搭建与训练、复合降质图像高质量重建部分。通过条件生成对抗网络对无人机航拍、视频监控、智能交通等户外视觉系统得到的复合降质图像进行统一高质量重建。本发明提出了建立对应清晰-复合降质图像样本库的方案；采用条件生成对抗网络，建立一种复合降质图像高质量重建方法，可完成存在雾霾、模糊、压缩效应等复合降质图像的统一重建；采用轻型的网络，不仅提高了图像重建速度，也更利于此方法在实践中的应用。
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公开(公告)号：CN104572538B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410853143.7
申请日：2014-12-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑PLS回归模型的中医舌图像颜色校正方法，属于计算机图像处理和中医学交叉学科领域。本发明设计了一种基于核偏最小二乘回归模型的中医舌图像颜色校正方法，将不同光照环境下的舌图像校正到统一标准下，以克服舌象仪的光照差异导致的舌图像颜色呈现不一致问题，使得数字化中医舌象分析结果更加客观、准确。本发明利用舌象仪对标准色标卡进行拍摄采集，然后选取该图像中色标的色标样本，并以色标中各颜色的标准色度值为目标值，进行K‑PLS回归的模型训练，得到色标实际采集值与色标标准值之间的训练模型，使用此训练模型对该拍摄环境下所拍摄的实际舌图像进行颜色回归校正，最终得到颜色校正后的中医舌图像。
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