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公开(公告)号：CN104933417B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201510362048.1
申请日：2015-06-26
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏时空特征的行为识别方法，包括如下步骤：步骤一、对于输入视频采用时空Gabor与原输入视频进行卷积构造尺度空间；步骤二、将不同尺度的表达作为时空深度置信网络不同通道的值，联合学习多尺度的特征；步骤三、对行为特征进行识别分类。本发明通过尺度空间的构建输入深度网络联合学习多尺度的特征，提高行为识别的性能，针对池化操作的信息损失问题，引入空间金字塔的思想，对池化输出进行多级扩充，并结合稀疏编码进行金字塔多级特征的融合，降低了池化层输出的特征维度，进一步改进了原有网络的性能，提高了行为识别率。
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公开(公告)号：CN109359684A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811208757.4
申请日：2018-10-17
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督定位和子类别相似性度量的细粒度车型识别方法，包括：1）弱监督定位：用预训练好的VGG-Net网络对图像目标定位，对卷积层的掩码图进行处理，获取目标物体的边界框；2）构建模糊相似矩阵：将训练集中定位后的图片利用B-CNN网络提取特征，根据softmax分类结果得到度量各子类别相似性的模糊相似矩阵；3）采样组建三元组集：在模糊相似矩阵基础上采样组建三元组；4）联合学习改进的损失函数：利用改进的损失函数联合学习改进的triplet损失和加权的softmax损失对同一子类别样本间距离进行限制，增大不同子类别样本间的距离。本发明较原始模型定位更加准确、并且在分类准确性上有明显提升，能够很好地对车辆目标进行定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104616316B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410222664.2
申请日：2014-05-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于阈值矩阵和特征融合视觉单词的人物行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：首先采用显著度计算法提取视觉单词，具体如下，对训练视频帧进行显著度计算，取得人物所在的区域位置，然后对区域内外采取不同的阈值进行兴趣点检测，基于取得的兴趣点计算出视觉单词；然后对取得的视觉单词进行建模分析，建立动作的模型；在动作模型建立好后，对测试视频帧采用同样的显著度计算法提取视觉单词，然后将取得的视觉单词作为输入，放入建好的动作模型中进行分类；最后将动作的分类结果作为测试视频中人物行为的标签返回出来，完成人物行为的识别。本发明可以有效地解决复杂场景下人物行为识别准确度的问题。
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公开(公告)号：CN103578119B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310534301.8
申请日：2013-10-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素的Codebook动态场景中目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采用的超像素分割方法对视频帧进行分割，分割成K个超像素；（2）采用Codebook背景建模法，为步骤（1）中分割出来的每一个超像素建立一个Codebook，每个Codebook包括一个或几个Codeword，每个Codeword有它的学习时最大最小阈值，检测时的最大最小阈值，完成背景建模（；3）背景建模完成后，对当前进入的视频帧进行目标检测，如果当前帧的某个超像素值符合该背景像素值的分布，就标记为背景，否则标记为前景；最后，用当前的视频帧更新背景模型。本发明解决传统Codebook背景建模算法计算量和内存需求大，并且构建的Codewords不准确等问题，提高目标检测的准确度和速度，使其达到实时准
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公开(公告)号：CN101977415B
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201010529163.0
申请日：2010-10-22
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种具有偏好随机游动能量均衡的数据传输方法，首先对传感器节点进行随机部署；基于任何两个节点之间的最小传输距离，把节点的传输范围划分成一系列同心圆环，由于很多节点随机均匀地分布在传感器感知范围区域内，因此每个圆环可能包含一系列潜在的代理转发节点，从而传播路径是由一系列的节点形成的代理转发节点链。然后，根据圆环的划分策略提出了一种数据传输方法，这种划分策略可以具体确定节点在量源消耗和延迟中的跳转概率pi。选择的代理转发节点靠近发送节点和Sink之间的直接路径或者在直接路径之上，节省的能量最多，同时延迟最小。有助于平衡能量消耗和延迟，延长了节点的寿命，从而延长无线传感器网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN102568031A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110284726.9
申请日：2011-09-23
Applicant: 苏州大学 , 苏州苏大维格光电科技股份有限公
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种三维图像并行数字构建方法，获取三维物体的多个分视角数字图像，其特征在于：采用计算机集群进行并行处理；包括，对图像的规整性处理、分色处理，并按设定的大小分割为子图，主计算节点将各子图按照其视场顺序排列；以同一视场位置的子图为一组处理对象，任务节点并行处理，对图像进行傅立叶逆变换、中心变换处理和迭代傅里叶变换，得到该组子图的夫琅禾费衍射光场分布，并将结果返回至主计算节点；主计算节点汇总后得到全息图H1；利用干涉光和空间光调制器再现三维图像。本发明成功地利用多进程机制进行位相信息的提取，大大减少了算法的运行时间，提高三维成像的效率，为三维图像的工业化印刷提供了可能性。
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公开(公告)号：CN102496013A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110357395.7
申请日：2011-11-11
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明公开了一种用于脱机手写汉字识别的汉字字符切分方法，其特征在于，包括下列步骤：(1)对待识别的汉字图像进行预处理，所述预处理包括对图像进行二值化处理；(2)基于投影分析对汉字图像进行粗分割，将非粘连的字符分割成单个字符，将粘连的字符整体分割；(3)获得非粘连字符的平均高度；(4)根据步骤(3)获得的非粘连字符的平均高度，对步骤(2)分割后的字符进行判断，得到粘连字符串集；(5)对于粘连字符串集中的每一粘连字符串，基于最小加权分割路径进行细切分，实现粘连字符的切分。本发明可以有效地自适应分割粘连汉字字符和非粘连汉字字符，具有较高的分割准确率和分割效率。
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