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公开(公告)号：CN110490174A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910799142.1
申请日：2019-08-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的多尺度行人检测方法，属于计算机视觉中的行人检测技术领域，解决现有技术中，对行人检测所用的特征融合、多级检测方法会造成小目标检测精度低，或检测时间长、资源需求高，从而无法达到实时性的问题。本发明包括：将获取的行人检测数据集进行预处理；构建基于特征融合的多尺度行人检测卷积神经网络，多尺度行人检测卷积神经网络包括用于特征融合提取的共享卷积神经网络和将融合特征进行检测的尺度子网络；将预处理后的行人检测数据集输入到多尺度行人检测卷积神经网络中进行训练，得到训练好后的多尺度行人检测卷积神经网络；将待检测的行人图像输入到训练好后的多尺度行人检测卷积神经网络，得到最终的检测结果。
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公开(公告)号：CN109242910A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810952873.0
申请日：2018-08-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于任意已知平面形状的单目相机自标定方法。本发明充分利用目标中已知平面形状信息，对目标与相机间位姿关系无任何要求，适应尺度、旋转及射影变换，且对遮挡、杂波具有一定的鲁棒性；无需额外标定物及相机特殊运动，大大降低相机标定过程的复杂度；解决了自标定结果实时性、准确性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN109190514A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810921302.0
申请日：2018-08-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向长短期记忆网络的人脸属性识别方法及系统，该人脸属性识别方法包括：获取人脸图像数据集；将获取的人脸图像数据集进行图像预处理后，生成人脸图像训练集；构建基于双向长短期记忆网络的深度神经网络，将人脸图像训练集作为输入对所述深度神经网络进行训练，得到深度神经网络模型；将待识别的测试图像输入至训练好的深度神经网络模型进行人脸属性识别。本发明通过改进卷积神经网络，并增加双向长短期记忆网络构建深度神经网络，利用长短期记忆网络对于序列相关性的建模能力，学习不同任务得到的人脸属性特征之间的相关性和特异性，从而提高人脸属性识别的准确度。
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公开(公告)号：CN109145920A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810952528.7
申请日：2018-08-21
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/342 , G06K9/627 , G06N3/0454 , G06N3/084 , G06T7/11 , G06T2207/10004 , G06T2207/20016 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的图像语义分割方法，包括以下步骤：S1、构建基于密集连接网络和多孔空间金字塔池化的深度神经网络；S2、对数据集的训练图片进行预处理，并将预处理结果输入至深度神经网络中进行训练，得到图像语义分割模型；S3、将待测试的图像输入图像语义分割模型，进行一次前向传播，端到端的输出语义分割结果。通过密集连接网络不进行图像降采样，而保持图像的空间维度来进行训练，通过多孔空间金字塔池化模块捕捉图像的多尺度信息，能够有效地解决图像语义分割准确率低、图像空间细节信息丢失的问题，最终得到较好的图像语义分割结果。
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公开(公告)号：CN109035263A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810921637.2
申请日：2018-08-14
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06N3/0454 , G06T7/12 , G06T2207/10088 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30016 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的脑肿瘤图像自动分割方法，包括如下步骤：采集脑肿瘤的多模态MRI图像并进行图像预处理，获得原始图像集；构建基于多模态MRI图像的脑肿瘤分割的框架；所述框架包括模块一与模块二，模块一包括以3d卷积神经网络、残差单元以及转置卷积为基础构成并行的深度反卷积神经网络；模块二包括在所述模块一中的深度反卷积神经网络结构基础上添加跳跃结构；通过若干次迭代训练，获得理想权值，并输出脑肿瘤图像的分割图；测试与评价图像分割结果。本发明有效的解决脑肿瘤分割图像分割准确率低的问题；可以提升肿瘤的可识别性，使图像预处理操作更加便捷；在分割模块中使用基于d系数的loss函数可以有效的解决类别不平衡的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103324944B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201310259382.5
申请日：2013-06-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM和稀疏表示的假指纹检测方法。采集数百张真、假指纹图像，对其提取统计特性、频域特性等特征数据，对特征数据归一化并进行支持向量机(SVM)训练得到SVM的分类模型，对需要进行检测的指纹提取图像，提取同样的特征数据并归一化，使用上述SVM的分类模型进行分类，得到“真”或“假”的SVM分类结果；同时对指纹图像随机提取子图像，训练稀疏表示字典，对需要进行检测的指纹图像随机提取子图像，进行稀疏表示，判断子图像为“真子图”或“假子图”；最后使用上述分类和判断结果进行综合决策。本发明不需要对采集指纹的硬件进行改造，计算速度快且正确率高，对提高指纹识别系统的安全性有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN103411562A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310369448.6
申请日：2013-08-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态规划和均值漂移的结构光光条中心提取方法，其属于机器视觉技术领域，包括以下步骤：首先对光条图像进行图像增强；然后对线状光条增强图像进行动态规划处理，获得光条中心点的初始位置向量；最后使用一维均值漂移算法进行迭代，计算出光条中心的精确位置，获得光条中心点的最终位置向量。本发明运算量小、计算速度快且精度上也能达到较高的要求；另外，本发明由于采用动态规划算法时，寻找的是全局最优的光条中心点路径，且迭代时只在光条的像素点中进行，可以在一定程度上避免噪声的影响，抗干扰性强，通用性良好。
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公开(公告)号：CN103400389A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310347917.4
申请日：2013-08-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种高分辨率遥感图像分割方法，属于遥感图像处理领域，包括以下步骤：S1、计算待处理图像所有相邻像素的相似度，按相似度从大到小的顺序对所有像素对进行排序；S2、按顺序选择像素对，计算两个像素所在两个相邻区域的光谱特征和纹理特征；S3、根据获取到光谱特征和纹理特征确定两个区域是否合并，最终完成分割；其中，所述待处理图像为高分辨率遥感图像，所述纹理特征指待合并区域的LBP值分布。本发明在结合统计区域合并算法的基础上，结合改进的旋转不变一直模式LBP算子，充分利用了高分辨率遥感图像的信息，大大提高了分割精度，有效将大量光谱信息接近的不同区域分割出来，灵活控制图像的分割尺度。
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公开(公告)号：CN103345923A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310319824.0
申请日：2013-07-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示的短语音说话人识别方法，属于语音信号处理与模式识别技术领域，其旨在决现有方法在语音数据有限条件下识别率低的问题。其主要包括以下步骤：①对所有语音样本预处理，然后提取梅尔倒谱系数及其一阶差分系数作为特征；②由背景语音库训练高斯背景模型，并提取高斯超向量作为二次特征；③将训练语音样本的高斯超向量排列在一起构成字典；④利用稀疏求解算法求解表示系数，并重构信号，根据最小化残差确定识别结果。本发明经自适应得到的高斯超向量，能够极大地缓解语音数据有限带来说话人个性特征表现不足的问题；利用稀疏表示的重构残差进行分类，能够处理语义信息不匹配导致的说话人模型失配的问题。
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公开(公告)号：CN102902971A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210316862.6
申请日：2012-08-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于智能视觉感知的电梯人流量统计方法。包括以下步骤：S1.头肩模型样本库的建立；S2.特征提取及模型训练：对S1中样本进行PCA特征提取，并利用SVM训练器训练生成模型；S3：目标检测：根据S2中得到的人体头肩模型数据，与实时采集的图像进行匹配计算，检测得到当前图像中的目标；S4.目标跟踪：对S3中检测到的目标进行跟踪；S5.人流量统计：当S4中跟踪的目标发生越过穿越线事件时，根据目标的进出情况，对相应计数器进行操作。本发明的有益效果是通过实时采集的图像进行实时智能分析，得出电梯人流量数据，为制定更为有效、节能的电梯调度策略，提供了精确的依据；解决了传统方法中电梯人流量的预测模型的复杂及建立困难的问题，预防了由于特殊事件而带来的预测不精确的情况发生。
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