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公开(公告)号：CN105718882A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610035405.8
申请日：2016-01-19
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06K9/629 , G06K9/00778
Abstract: 本发明公开一种分辨率自适应特征提取与融合的行人重识别方法，该方法融合生物特征和外貌特征，用人脸特征和外貌特征融合的方法识别行人，增强特征的差异性，同时根据特征在不同图像尺度上的表现，不同的行人特征将在不同尺度上进行比对；同时采用筛选机制，先用颜色特征和轮廓特征得到的融合特征进行筛选，然后用人脸特征对筛选结果进行补充，最后在筛选的行人上提取纹理特征，极大稳定颜色区域特征和加权颜色特征，并使用自适应加权的方法融合提取的全局特征和局部特征特征得到融合特征。本发明通过生物特征和外貌特征的自适应融合可以提高方法的准确率。通过在低尺度提取外貌特征以及筛选机制可以降低复杂度。
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公开(公告)号：CN105096344A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510508136.8
申请日：2015-08-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/30241
Abstract: 本发明公开了一种基于CD运动特征的群体行为识别方法及系统，所述方法步骤：对给定的群体监控视频，计算光流场；对光流场进行时域上聚类，得到运动矢量场；对运动矢量场进行分解，得到一些基本的子运动矢量场；对每个子运动矢量场提取CD运动特征；对每个CD运动特征进行特征抽取，得到长度一致的特征向量；将特征向量输入到SVM分类器，从而判断群体行为类别。本发明可以有效地分解出一个监控场景下多个群体运动模式，并判断其类别，对群体监控和行为理解具有很重要的现实意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN104063879A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410243312.5
申请日：2014-06-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于通量和遮挡系数的行人流估计方法，包括步骤：针对感兴趣区域，划定一块固定区域；根据前后两帧之间的运动提取光流，构建出运动矢量场；对图像中的行人进行运动估计，行人的运动被转换成速度矢量；对已划定的固定区域的通量进行计算；利用canny算子对图像进行边缘检测；对划定区域上的边缘点信息进行处理，从而得到遮挡系数；建立回归模型，结合将通量和遮挡系数，并对时间段进行积分处理得到行人流估计。本发明引入流体力学的概念，利用通量对行人流进行模拟；通过边缘信息对遮挡程度进行计算，从而提高了估计的鲁棒性将通量和遮挡系数与提出的回归模型相结合，有效地估计行人流。
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公开(公告)号：CN102682303B
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201210065523.5
申请日：2012-03-13
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于LBP加权社会力模型的人群异常事件检测方法，包括步骤为：基于块匹配法计算采样点的光流向量；基于时空域局部二进制模式对采样点进行动态纹理提取，并进行傅里叶变换的谱分析；基于LBP加权社会力模型计算采样点的社会力；将社会力进行直方图量化并基于支持向量机对视频序列进行分类判别，检测出异常行为。本发明通过结合光流和LBP频谱对社会力进行创新计算来进行人群异常行为检测，避免了背景建模、前景检测以及目标的检测与跟踪，提高了鲁棒性减少了计算量，尤其适合人群密度较大、场景较为复杂的情况。
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公开(公告)号：CN102509151A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110349829.9
申请日：2011-11-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种计算机视频处理技术领域的基于视频处理的人群密度与分布的估计方法，尤其适合于流动的中高密度等级的人群。包括步骤为：利用三维Hessian矩阵检测稀疏特征点；基于时空域局部二进制模式的动态纹理提取；基于傅里叶变换的谱分析；基于支持向量机的人群密度总体估计；通过将频值映射到jet色图中并进行高斯平滑，得到基于光谱的局部人群密度显示。本发明通过提取图像的稀疏时空局部二进制动态纹理特征，并基于时空域的对称性，提取了一种视频空时特征，提高了鲁棒性减少了计算量，更适合大规模运动人群的估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101707701B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN200910310481.5
申请日：2009-11-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种通信技术领域的多流信息传输系统及其传输方法，包括：发送端以及通过信道相连接的接收端，所述的发送端包括：编码器、数据分割模块、发送端缓存、实时传输模块和非实时传输模块；所述的接收端包括：反馈模块、接收端缓存、融合模块和解码器。本发明能在传输过程中区分数据是否需要实时传输，从而决定采用实时传输或非实时传输，以此实现数据的实时性和高质量要求，满足用户对安防监控视频的特定需求。
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公开(公告)号：CN1719869A
公开(公告)日：2006-01-11
申请号：CN200510028415.0
申请日：2005-08-04
Applicant: 上海交通大学 , 上海交大高清数字技术有限公司
Abstract: 一种数字电影技术领域的多播放机数字电影播放系统两级同步控制方法，当接收到播放指定影片的指令时，同步控制器通过通信链路向各播放机发送播放命令，接收到该命令的各播放机启动显示预备进程，从存储介质读取电影数据，进行解码，并将解码后的数据填入预显示缓冲区，从而进入显示预备状态，实现粗同步；同步控制器通过同步传输电路向各播放机传输同步触发信号，收到同步触发信号后，各播放机立即将预显示缓冲区的第一帧图像进行显示，并在下一帧图像显示时间到来时完成后续电影数据从存储介质的读取、解码即将解码后的数据填入预显示缓冲区的准备工作，从而进入连续播放状态。本发明在同步触发信号的控制下，实现各播放机之间播放的精准同步。
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公开(公告)号：CN118052996A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410354159.7
申请日：2024-03-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度注意力网络的图像局部特征匹配方法和系统，包括：S1，对于给定的图像对，基于可重复性和可靠性，随机采样图像关键点；S2，基于关键点，提取出对应的多尺度局部图像块，并使用神经网络进行降维；S3，对局部图像块的特征进行特征匹配，构建局部连接图；S4，关键点以及其匹配的位置信息和局部特征进行合并，将合并后的特征视为信息处理的一个基本单元；S5，在局部连接图上，使用基本单元进行基于注意力的信息聚合，更新局部特征；S6，将局部特征输入深度注意力网络中，反复执行预测‑数个注意力层，获得最终更新后的特征，用于最终匹配预测。本发明具有高效、灵活且易用的图像局部特征匹配特点。
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公开(公告)号：CN115376194A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211079624.8
申请日：2022-09-05
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种自适应机制的人脸识别与图像质量评价的联合方法和系统，包括：构造与特征幅度相关的自适应尺度因子；构造角度惩罚，与尺度因子形成联合自适应机制；构造自适应于特征幅度的正则项；利用尺度因子、角度惩罚和正则项，形成人脸识别和人脸图像质量评价的、角度空间内的交叉熵损失函数；构造人脸特征提取器，提取人脸特征并获得特征幅度；构造人脸身份判定器，基于人脸特征获得预测身份；基于交叉熵损失函数训练人脸特征提取器和人脸身份判定器。本发明提出了尺度因子与角度惩罚的联合自适应机制，用于优化特征幅度的分布使其近似服从于正态分布，学习更具区分度的人脸特征，得到与识别结果更加一致的人脸图像质量分数。
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公开(公告)号：CN114036336A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111344497.5
申请日：2021-11-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06F40/289 , G06F40/268 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于语义划分的视觉文本属性对齐的行人图像搜索方法，包括：对图像模态和文本模态中的原始数据进行处理，获得图像全局及文本全局与局部的数据集；利用图像特征提取网络和文本特征提取网络对数据集分别进行特征提取，获得图像及文本单模态内的全局与局部特征；在嵌入网络中将单模态内的全局与局部特征转化为对应模态的嵌入特征；在多个损失函数的联合约束下，进行模型训练。本发明对局部特征进行更细粒度的划分，充分利用局部特征之间的对应关系，辅助主干网络提取更加对齐的全局跨模态嵌入特征；通过整体损失联合约束网络的训练，促使模型向着最优的方向收敛，提高基于自然语言描述的行人图像搜索的性能。
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