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公开(公告)号：CN107341456B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710474022.5
申请日：2017-06-21
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单幅户外彩色图像的天气晴阴分类方法，针对户外彩色图像，首先提取户外彩色图像的天空频率直方图特征、阴影能量特征以及透射率特征，将此三种特征与已有天气特征共同组合构成候选天气特征集；根据Fisher‑Random Forest特征重要性计算方法计算候选天气特征集中的特征重要性并进行特征选择；将特征选择后的天气特征以向量形式输入到训练好的随机森林分类器中，最终实现对户外彩色图像的天气晴阴分类。本发明所用的户外彩色图像无需特定的图像采集设备采集，且适用于不同场景下的户外彩色图像，并具有训练速度快、可处理高维数据、噪声容忍度高等优点。
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公开(公告)号：CN111289579A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010172379.X
申请日：2020-03-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于陆面气液分离集成传感器及持水率矫正方法，所述集成传感器包括同轴设置的电导式传感器模块、电容传感器模块和阵列光纤传感器模块；所述电容传感器模块由外到内分别为金属外壳、外绝缘筒、金属层和内绝缘筒；所述电容传感器模块中心设置绝缘杆，所述电导式传感器模块位于所述绝缘杆一端，所述电导式传感器模块包括六个电极环；所述阵列光纤传感器模块固定于所述绝缘杆的另一端，所述阵列光纤传感器模块包括阵列式光纤探针，所有所述光纤探针的测量点均位于同一个截面，所述截面为所述电容传感器模块的径向截面。本发明的技术方案解决了现有的陆面气液分离持水率监测模式中气相分离不彻底，误差大等技术问题。
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公开(公告)号：CN109635763B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201811554516.5
申请日：2018-12-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开一种人群密度估计方法。包括：将待估计图像进行预处理，得到低层特征图；输入深度神经网络模型中的第一子网络，得到高层语义特征图；输入深度神经网络模型中的全连接层，得到人群密集等级；确定第二子网络的对应子列；将低层特征图输入对应子列中，得到主要特征图；将高层语义特征图输入人群位置掩膜模块，得到人群位置信息掩膜；将主要特征图与人群位置信息掩膜加权，并与主要特征图进行通道上的链接，得到添加人群位置信息的特征图；输入维度变换层，得到人群密度估计图和人数估计结果。本发明可以有效解决人群密度估计任务中由于不同场景存在多尺度和人群分布不均导致人群密度估计性能不佳的问题，具有较高的准确性和较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110188685A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910462177.6
申请日：2019-05-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开一种基于双注意力多尺度级联网络的目标计数方法及系统。方法包括：将灰度化处理后的图像输入至双注意力多尺度级联网络的初始模块进行初始特征提取，得到初始特征图；将初始特征图输入至级联网络的第一分支网络，得到低层细节特征图和高层语义特征图；将上述特征图进行通道注意力变换，生成全局特征信息；将初始特征图输入至级联网络中的第二分支网络的空间注意力金字塔结构，生成图像的多尺度特征；将多尺度特征和全局特征信息进行融合，得到融合结果；将融合结果进行特征抽取，生成估计的目标分布密度图；将目标分布密度图进行像素求和，得到估计的目标计数结果。本发明可有效实现复杂场景下目标精确计数，具有较好的鲁棒性和泛化性。
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公开(公告)号：CN109271960A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811169086.5
申请日：2018-10-08
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人数统计方法，涉及计算机视觉领域。首先对图像样本数据进行处理并生成样本图像实际的人群密度图；然后通过提取处理分支网络中的特征图获取层次上下文信息并输送到主干网络中，在主干网络中选择性融合低层和高层特征图，建立一种层次上下文和多尺度特征融合网络；利用处理后的样本数据对建立的网络进行训练；最后使用训练后的模型对任意图像进行人数统计。本发明有效解决了人数统计任务中由于图像尺度不一致导致准确率下降的问题，并提高了方法在不同场景下的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119741562A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411806140.8
申请日：2024-12-10
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了通过多特征竞争混合和扩大logit边界的对抗攻击方法，属于计算机视觉领域，包括：根据同批次图像以及目标类的提示词，得到随机裁剪的图像局部特征和经由扩散模型生成的目标类特征；将原图像全局特征、图像局部特征、目标类特征存储到替代模型更深的层次中；在迭代优化过程中，以一定概率将三者特征以及上层图像特征按照随机竞争比混合形成具有丰富扰动和强迁移性的图像特征；根据包含惩罚项的定向攻击损失函数对新样本进行梯度优化，反复迭代得到最终对抗样本。本发明解决了对抗样本定向攻击领域扰动多样性低及可迁移性差的难题，极大提高了定向攻击的可迁移性。
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公开(公告)号：CN115272957A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210805244.1
申请日：2022-07-08
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征交互的人群计数方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：将原始图像输入深度神经网络模型中进行特征提取；将三层语义特征图送入语义交互结构；将融合后的三层语义特征图分别输入多尺度注意力模块；将高层语义特征图对应的尺度感知信息特征进行上采样和通道调整并与中层语义特征图对应的尺度感知信息特征进行融合；将融合后的特征进行上采样和通道调整并与低层语义特征图对应的尺度感知信息特征进行融合；将用于人群密度估计的主要特征图输入深度神经网络模型后端网络，得到人群密度估计图和人群计数结果。本发明能够有效提高人群密度估计的准确率。
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公开(公告)号：CN113538400B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110865262.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种跨模态人群计数方法及系统。所述方法包括：获取包括待计数人群的RGB图像和红外热图像；根据RGB图像得到RGB图像的跨模态人群分布信息注意力掩膜；分别对RGB图像和红外热图像进行特征提取操作得到RGB图像的特征表示和红外热图像的特征表示；根据跨模态人群分布信息注意力掩膜和RGB图像的特征表示得到RGB图像特征图；根据RGB图像特征图和红外热图像的特征表示得到特征图；对特征图进行卷积操作得到人群密度估计图；根据人群密度估计图得到待计数人群的总人数。本发明可以提高人群计数的准确率。
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公开(公告)号：CN111027638B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201911336515.8
申请日：2019-12-23
Applicant: 燕山大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/08 , E21B47/047
Abstract: 本发明公开一种基于流量的抽油机冲次及动液面信息监测方法及系统，涉及油井监测技术领域。对现场油井综测获取的标定数据进行预处理，得到以固定n个流量周期为基本处理单元的包括时域内特征信号、频域内特征信号及符号化序列特征信号的动液面特征数据，并基于动液面特征数据和BP神经网络模型，构建动液面预警模型；获取实时流量响应信号并处理，确定根据实时流量响应信号中的流量响应峰值和流量响应谷值计算的抽油机冲次；对实时流量响应信号进行预处理，得到一组实时动液面特征数据，并基于实时动液面特征数据和动液面预警模型，确定抽油机实时埋深。本发明不仅实现对油井抽油机冲次的准确监测，而且能够对油井井下动液面信息进行监测。
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公开(公告)号：CN113538400A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110865262.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种跨模态人群计数方法及系统。所述方法包括：获取包括待计数人群的RGB图像和红外热图像；根据RGB图像得到RGB图像的跨模态人群分布信息注意力掩膜；分别对RGB图像和红外热图像进行特征提取操作得到RGB图像的特征表示和红外热图像的特征表示；根据跨模态人群分布信息注意力掩膜和RGB图像的特征表示得到RGB图像特征图；根据RGB图像特征图和红外热图像的特征表示得到特征图；对特征图进行卷积操作得到人群密度估计图；根据人群密度估计图得到待计数人群的总人数。本发明可以提高人群计数的准确率。
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