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公开(公告)号：CN112070075A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011264121.9
申请日：2020-11-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于协同回归的人体检测方法，该方法首先预训练深度卷积神经网络骨干模型；然后在模型的输出特征层分别预测人头中心点、人体中心点及对应人体宽高；同时在模型的输出特征层分别回归指向人体中心点的向量和指向人头中心点的向量；训练最小化损失函数，得到人体检测模型；最后将测试集图片输入训练好的模型，利用人头中心点、人体中心点预测值及两者互相指向的向量确定人体位置，结合人体宽高预测值得到人体检测结果。本发明通过充分考虑人群密集场景人体检出率低的问题，利用人群密集场景中人头相较于人体不易产生互相遮挡的特点，提出基于人头中心点、人体中心点协同回归的人体检测方法，在人群密集场景中的人体检出率高。
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公开(公告)号：CN111626276B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010750662.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于两级神经网络的工鞋穿戴检测方法及装置，包括：获取监控视频的图片数据集；对图片数据集中包含的鞋子目标和人体目标进行标注，得到标注数据集；构建两级神经网络模型，所述两级神经网络模型由一级人体检测网络模型和二级鞋子检测网络模型级联而成，二级鞋子检测网络模型的输入为一级人体检测网络模型的输出；将待检测的图片输入到所述两级神经网络模型中，输出人体框位置、鞋子位置相对人体框的偏移和穿戴工鞋的置信度；根据人体框位置、鞋子位置相对人体框的偏移，计算得到鞋子的位置，结合置信度判断是否穿戴工鞋。该方法克服了视频中工作人员的鞋子目标较小导致检测召回率低的问题，可用于工厂中工作人员工鞋穿戴检测。
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公开(公告)号：CN111626276A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010750662.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于两级神经网络的工鞋穿戴检测方法及装置，包括：获取监控视频的图片数据集；对图片数据集中包含的鞋子目标和人体目标进行标注，得到标注数据集；构建两级神经网络模型，所述两级神经网络模型由一级人体检测网络模型和二级鞋子检测网络模型级联而成，二级鞋子检测网络模型的输入为一级人体检测网络模型的输出；将待检测的图片输入到所述两级神经网络模型中，输出人体框位置、鞋子位置相对人体框的偏移和穿戴工鞋的置信度；根据人体框位置、鞋子位置相对人体框的偏移，计算得到鞋子的位置，结合置信度判断是否穿戴工鞋。该方法克服了视频中工作人员的鞋子目标较小导致检测召回率低的问题，可用于工厂中工作人员工鞋穿戴检测。
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公开(公告)号：CN111368815B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010467045.5
申请日：2020-05-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提供了一种基于多部件自注意力机制的行人重识别方法，该方法首先预训练深度卷积神经网络骨干模型；然后对骨干模型进行分支后构建多部件自注意力网络，获得多部件自注意力特征；接着将多部件自注意力特征输入分类器，联合训练最小化交叉熵损失和度量损失；最后将测试集图片输入训练好的模型，融合输出的部件特征获得整体特征，经度量排序实现行人重识别。本发明通过充分考虑行人重识别问题中存在的各种挑战，提出了多部件自注意力机制，有效地扩展了注意力激活区域，丰富了行人特征；自注意力模块使网络更充分细致地关注具有判别特性的区域就，其中空间注意力模块和通道注意力模块以残差的形式融入网络，使得网络更加健壮稳定，容易训练。
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公开(公告)号：CN113435588B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110988504.9
申请日：2021-08-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了基于深度卷积神经网络BN层尺度系数的卷积核嫁接方法，首先设置两组不同的训练策略；然后采用两组策略训练同构的两个深度卷积神经网络，训练过程中，对两个深度卷积神经网络的BN层尺度系数进行稀疏化；同时采用特征图学习的方式，保持两个深度卷积神经网络的层内卷积核权值分布的一致性；根据BN层尺度系数，每隔一定迭代次数，将其中一个深度卷积神经网络层内BN层对应尺度系数小的卷积核，替换为另一个深度卷积神经网络层内BN层对应尺度系数大的卷积核。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112070075B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011264121.9
申请日：2020-11-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于协同回归的人体检测方法，该方法首先预训练深度卷积神经网络骨干模型；然后在模型的输出特征层分别预测人头中心点、人体中心点及对应人体宽高；同时在模型的输出特征层分别回归指向人体中心点的向量和指向人头中心点的向量；训练最小化损失函数，得到人体检测模型；最后将测试集图片输入训练好的模型，利用人头中心点、人体中心点预测值及两者互相指向的向量确定人体位置，结合人体宽高预测值得到人体检测结果。本发明通过充分考虑人群密集场景人体检出率低的问题，利用人群密集场景中人头相较于人体不易产生互相遮挡的特点，提出基于人头中心点、人体中心点协同回归的人体检测方法，在人群密集场景中的人体检出率高。
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公开(公告)号：CN114022727B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111221950.3
申请日：2021-10-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了本发明公开一种基于图像知识回顾的深度卷积神经网络自蒸馏方法，该方法首先针对目标网络设置辅助网络，在目标网络的下采样层引出分支，采用知识回顾的思路依次融合和连接各个分支，在训练过程中，通过监督学习以及采用目标网络的下采样层向引出分支层进行学习的方式，达到自蒸馏的目的。本发明在深度卷积神经网络自蒸馏领域引入知识回顾的思路，提高了深度卷积神经网络的训练精度；采用辅助网络的形式进行自蒸馏，相对使用数据增强来拉进类内距离的自蒸馏方法，在实际应用中更加简洁方便。
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公开(公告)号：CN112215308B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011456486.1
申请日：2020-12-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种吊装物体单阶检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取吊装物体图像，作为训练集；对训练集进行特征提取，获得目标坐标及旋转角度；使用基于深度卷积神经网络的检测模型作为吊装物体检测的基线网络架构，并按旋转框方式修改检测模型；使用所述训练集、目标坐标及旋转角度对修改后的检测模型进行训练，获得训练好的检测模型；使用训练好的检测模型对待检测的图像进行检测，获得图像中带旋转角度的吊装物体的检测结果。本发明实现方法简单，可移植性强，能够实现对监控摄像头拍摄的厂区、工地等作业场所中吊装物体的精准检测。
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公开(公告)号：CN111507317B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010613767.7
申请日：2020-06-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的旋转设备作业手套佩戴检测方法及系统，包括：获取生产车间中实时生成的监控视频图像，在监控视频图像中绘制凸多边形规则框，使得整个旋转设备落于规则框内；基于人体目标检测神经网络模型对监控视频图像进行人体目标检测，获得目标人体；基于人体骨骼关键点检测神经网络模型对目标人体进行人体关键点检测，获得处于规则框内的目标人体的双手关键点；对双手关键点进行区域分割，得到感兴趣区域，并对感兴趣区域进行初始分类；对初始分类后的感兴趣区域进行跟踪，并通过联合投票算法得到感兴趣区域的最终分类结果。本发明可以降低漏检，提高手套检测及分类的准确率，并通过多线程流水线处理模式降低整个处理过程的耗时。
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公开(公告)号：CN111723786A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010851025.8
申请日：2020-08-21
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于单模型预测的安全帽佩戴检测方法及装置，该方法包括将原始图像输入到一个深度卷积神经网络中，在深度卷积神经网络的不同层中提取出原始图像的表观特征，并采用特征金字塔网络在表观特征上获取不同尺度的特征图；将不同尺度的特征图分别输入到坐标回归网络和行人识别网络中，分别输出在原始图像中检测到的行人目标的位置和识别的置信度，通过非极大值抑制方法找到最佳的目标边界框，并消除冗余的边界框；将不同尺度的特征图输入到基于注意力机制的安全帽佩戴分类网络中，最终得到行人目标是否佩戴安全帽的检测结果。通过单个模型来对监控摄像头拍摄的厂区、工地等作业场所中工作人员是否佩戴安全帽的精准识别。
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