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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116817754B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311082530.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01B11/00 , G01B11/02 , G01N21/84 , G06V20/60 , G06V10/10 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/75 , G06V10/82
Abstract: 一种基于稀疏重建的大豆植株表型提取方法及系统，其方法包括：对大豆植株进行多视角成像，通过密度图估计在各视图中提取植株二维关键点，包括端点关键点、节点关键点和豆粒关键点，同时通过亲和力场估计给出同一豆荚中豆粒关联关系，基于对称极线距离和二分匹配，关联各视图中的同一关键点和同一豆荚，进而通过三角测量计算各关键点的三维坐标，用于测量株高、统计豆粒的空间分布、计算节数、单株粒数和荚数等。本发明可精准且高效的提取大豆植株表型，具有较高的可行性和实用性。(56)对比文件Haoran Zhao等.Exploring BetterSpeculation and Data Locality in SparseMatrix-Vector Multiplication on IntelXeon.2020 IEEE 38th InternationalConference on Computer Design.2020,全文.Yourui Huang等.Low IlluminationSoybean Plant Reconstruction and TraitPerception.Agriculture.2022,第12卷(第12期),第2.1-2.3节.李晨雨.基于三维重建的大豆植株叶面积自动测量方法的研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 农业科技辑.2023,(第1期),全文.
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公开(公告)号：CN116817754A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311082530.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01B11/00 , G01B11/02 , G01N21/84 , G06V20/60 , G06V10/10 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/75 , G06V10/82
Abstract: 一种基于稀疏重建的大豆植株表型提取方法及系统，其方法包括：对大豆植株进行多视角成像，通过密度图估计在各视图中提取植株二维关键点，包括端点关键点、节点关键点和豆粒关键点，同时通过亲和力场估计给出同一豆荚中豆粒关联关系，基于对称极线距离和二分匹配，关联各视图中的同一关键点和同一豆荚，进而通过三角测量计算各关键点的三维坐标，用于测量株高、统计豆粒的空间分布、计算节数、单株粒数和荚数等。本发明可精准且高效的提取大豆植株表型，具有较高的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN115953822A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310202394.8
申请日：2023-03-06
IPC: G06V40/16 , G06V40/10 , G06V20/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于rPPG生理信号的人脸视频鉴伪方法和装置，该方法包括以下步骤：步骤一：采集人脸视频与手指PPG信号，构建PPG信号视频数据集；搜集真实人脸视频与伪造人脸视频，构建鉴伪数据集；步骤二：使用PPG信号视频数据集作为训练数据，训练得到rPPG信号提取网络；步骤三：使用鉴伪数据集，利用步骤二训练得到的rPPG信号提取网络提取rPPG信号，后输入二元决策网络并进行网络训练；步骤四：使用通过步骤二训练获得的rPPG信号提取网络和步骤三训练获得的二元决策网络，对待检测的视频进行真伪判断。本发明使用难以伪造的rPPG生理信号用于分辨人脸伪造合成视频，可以有效提升判断准确率。
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公开(公告)号：CN112597979B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110236301.4
申请日：2021-03-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提出了一种实时更新余弦夹角损失函数参数的人脸识别方法，属于计算机视觉中的人脸识别领域。该方法包括：（1）收集人脸图像，并将人脸图像按个体分类，并对每个人脸图像进行数据标注；（2）对人脸图像进行图像预处理，得到人脸图像数据集；（3）初始化余弦夹角损失函数的的余弦值放大尺度和余弦夹角间隔；（4）将图像数据集送入卷积神经网络，实时计算更新余弦值放大尺度和余弦夹角间隔，直至完成对卷积神经网络的训练，（5）将需要进行比对判断的人脸图像输入训练好的卷积神经网络中，输出人脸特征向量，用于进行人脸识别匹配。本发明的人脸识别方法具有训练收敛速度快，识别准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN112597979A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110236301.4
申请日：2021-03-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提出了一种实时更新余弦夹角损失函数参数的人脸识别方法，属于计算机视觉中的人脸识别领域。该方法包括：（1）收集人脸图像，并将人脸图像按个体分类，并对每个人脸图像进行数据标注；（2）对人脸图像进行图像预处理，得到人脸图像数据集；（3）初始化余弦夹角损失函数的的余弦值放大尺度和余弦夹角间隔；（4）将图像数据集送入卷积神经网络，实时计算更新余弦值放大尺度和余弦夹角间隔，直至完成对卷积神经网络的训练，（5）将需要进行比对判断的人脸图像输入训练好的卷积神经网络中，输出人脸特征向量，用于进行人脸识别匹配。本发明的人脸识别方法具有训练收敛速度快，识别准确率高的特点。
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