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公开(公告)号：CN115019297B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210930831.3
申请日：2022-08-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色增广的实时车牌检测识别方法和装置，该方法包括：步骤一，获取包含车牌的汽车图像，作为车牌检测训练集，通过训练好的车牌检测模型推理得到车牌检测结果；步骤二，对检测得到的车牌进行视图矫正变换，得到车牌正面视角的图像；步骤三，将得到的车牌正面视角的图像，作为车牌识别训练集，使用基于深度神经网络的车牌识别模型进行模型训练，再通过训练好的车牌识别模型进行车牌识别得到车牌识别结果；步骤四，将车牌检测结果和车牌识别结果在原测试图像上进行展示或者按需要输出，完成对图像中的车牌的检测和识别。本发明实现方法简单，可移植性强，提高了车牌检测模型和车牌识别模型的准确率，增强了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN114998999A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210856428.0
申请日：2022-07-21
Abstract: 本发明公开一种基于多帧输入与轨迹平滑的多目标跟踪方法和装置，方法包括：步骤S1：获取行人视频数据集并进行行人坐标以及行人轨迹的标注，并生成片段型轨迹数据；步骤S2：构造并训练基于多帧输入与轨迹平滑的行人多目标跟踪网络模型；步骤S3：基于训练得到的行人多目标跟踪网络模型进行推理，获取当前帧行人目标检测与特征提取结果以及其前几帧的行人目标检测与特征提取结果，即获取得到多帧图像目标的坐标及外观特征；步骤S4：利用多帧图像目标的坐标及外观特征进行最短特征距离匹配，并利用轨迹曲率平滑函数进行轨迹平滑，最终得到当前帧的轨迹。本发明具有耗时低，且对同类目标的遮挡问题鲁棒性较好的优点。
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公开(公告)号：CN114677633A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210579638.X
申请日：2022-05-26
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统及方法，首先，获取行人图像数据集并进行行人多部件标注；其次，构造并训练基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统，系统包括沙漏模块、目标尺寸回归模块、目标中心点偏移回归模块、目标中心点热度图模块和多部件特征融合模块；然后，基于所述训练得到的模型进行推理获取单帧行人检测结果及多帧的行人融合特征；其次，计算当前帧检测得到的行人特征与前一帧轨迹的融合特征的相似度；最终，利用所述相似度矩阵进行数据关联，生成当前帧的行人轨迹，并更新轨迹的特征。本方法耗时较低，且对遮挡问题鲁棒性较好。
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公开(公告)号：CN113892930B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111504748.1
申请日：2021-12-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度心率信号的面部心率测量方法。该方法将含有人脸面部区域的视频流逐帧进行皮肤分割，对特征提取模块进行训练，将人脸视频流输入训练好的特征提取模块中，输出为多个心率值，将所有输出心率值求平均，获得最终的心率预测值。本发明的方法可得到高精度心率估计值，实现无接触心率检测。
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公开(公告)号：CN113837152A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111410772.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种表格图片文本智能检测方法及系统，系统包含文本自动检测模块、位置变换矩阵模块和位置加权模块。方法包括：S1，检测目标表格图片当中所有可能的文本；S2，自动生成相对位置关系的变换矩阵；S3，通过位置加权，计算最终检测结果。本发明针对表格图片文本，采用深度学习训练的方式，通过将通用自动文本检测方法与表格文本之间相对位置相结合，不仅依赖于文本目标自身的位置，还依赖于文本间的相对位置关系，最终以位置变换矩阵的形式表示，还通过对目标检测结果进行加权来确认每个目标的具体位置，从而提高表格图片文本检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113822262A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111412831.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的行人重识别方法，在特征存储器中只保存聚类得到的类中心，采用分组采样的方式获取小样本集，并结合难例挖掘的方法更新存储器中的特征向量和特征提取网络模型参数，实现了在无标签数据集上的伪标签自动生成，增强了模型对于噪声数据的鲁棒性，大大减小了存储器对于内存空间的高额要求。本发明剔除了离群样本点对聚类中心的干扰，避免了随机采样导致的过拟合等问题，在小样本迭代过程中不更改数据标签，降低了标签跳变等噪声数据对于模型稳定性的影响，加速了模型的收敛，提高行人重识别模型在不同场景下的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113436237B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110987333.8
申请日：2021-08-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯过程迁移学习的复杂曲面高效测量系统，主要针对形貌随机复杂的2.5D连续曲面，由于训练数据集和测试数据存在的分布上的差异，利用高斯过程在低维隐空间对测试数据进行操作，使其分布逼近训练数据集，该系统包括点云自适应采样模块、曲面配准和稀疏误差重建模块、误差像素化和归一化模块、编码器模块、高斯过程处理模块、解码器模块、解归一化模块、点云空间映射模块，最终将稀疏的点云数据进行增强得到高质量高密度的点云数据。该系统针对接触式形貌测量传感器测量效率较低的问题，通过结合高斯过程和基于深度学习的超分辨技术，完成对稀疏测量数据的高精度加密，具有测量效率高、点云上采样精度高和曲面细节还原性高的优点。
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公开(公告)号：CN113255899B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110673166.X
申请日：2021-06-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种通道自关联的知识蒸馏方法与系统包括以下步骤：步骤S1：向教师模型和学生模型中输入相同的图片数据，得到学生模型和教师模型的图片特征，选定学生模型和教师模型中需要进行知识蒸馏的特征层；步骤S2：将选定的学生模型和教师模型特征层的通道进行通道自关联；步骤S3：自关联后的教师模型通道通过加权方式传输知识至学生模型通道；步骤S4：根据关联的通道蒸馏知识，并进行训练，在训练时同时优化自关联的二维矩阵和学生模型；S5：部署训练好的学生模型，输入图片数据进行推理测试。
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公开(公告)号：CN112580614B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110210499.9
申请日：2021-02-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的手绘草图识别方法，该方法包括将原始手绘草图输入到一个深度卷积神经网络中，得到最后一个卷积层输出的特征图；将特征图输入到一个通道注意力模块中，得到基于通道注意力优化后的特征图；训练一个用于预测手绘草图垂直翻转的分类网络，将原始手绘草图输入到训练好的分类网络中，得到垂直翻转空间注意力图；联合基于通道注意力优化后的特征图和垂直翻转空间注意力图，计算得到垂直翻转空间注意力优化后的特征图；最后经过全连接层输出识别的结果。本发明的优点：采用通道注意力和垂直翻转空间注意力对卷积神经网络的特征进行优化，能够使网络关注于学习更有判别力的部分，从而有效提高手绘草图的识别精度。
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公开(公告)号：CN119089619A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411579351.2
申请日：2024-11-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/18 , G06F111/02
Abstract: 本申请涉及一种卫星网络路由仿真方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取预设的节点镜像文件、星间网络拓扑图和星内网络拓扑图；所述星间网络拓扑图包括多个卫星节点；所述星内网络拓扑图包括单个卫星节点中的至少两种设备；基于所述节点镜像文件、星间网络拓扑图和星内网络拓扑图，创建星间网络拓扑和星内网络拓扑；分别基于所述星间网络拓扑和星内网络拓扑进行路由仿真，得到路由仿真结果。采用本方法能够提高卫星网络路由仿真灵活性。
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