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公开(公告)号：CN110555446A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910762295.9
申请日：2019-08-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明针对遥感影像场景的分类问题，提出了一种基于多尺度深度特征融合和迁移学习的遥感影像场景分类方法。本发明首先使用高斯金字塔算法获得多尺度的遥感影像，输入到全卷积神经网络中，提取到多尺度深度局部特征；然后将图像裁剪到CNN所需固定大小，输入网络中获得全连接层的全局特征，使用紧凑双线性池化操作编码多尺度深度局部特征和CNN获得的全局特征，通过融合两种深度特征共同表示遥感影像，增强特征之间的相互关系，使获得的特征更具有区分性；最后利用迁移学习技术，结合上述两种方法，对遥感影像场景进行分类。本发明卷积神经网络使用VGG16-Net作为基础网络。
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公开(公告)号：CN109902882A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910219634.9
申请日：2019-03-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种原子钟钟差预测模型训练方法及装置，涉及原子钟数据处理领域。该原子钟钟差预测模型训练方法，包括：获取预设时间段内钟差数据，其中，所述钟差数据包括：训练集和测试集；将所述训练集中的钟差数据、以及核函数参数、正则化参数代入待训练钟差预测模型，获取钟差预测结果，所述待训练钟差预测模型由基于最小二乘支持向量机算法选取的核函数构建获取；根据所述钟差预测结果，获取优化核函数参数、优化正则化参数；根据所述优化核函数参数及所述优化正则化参数，训练获取优化钟差预测模型。本申请通过使用基于最小二乘支持向量机算法，构建钟差预测模型，以得到更加准确的钟差预测结果。
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公开(公告)号：CN109492124A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811397237.2
申请日：2018-11-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/60
Abstract: 本申请实施例提供一种选择性注意线索指导的不良主播检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待测直播音视频；基于所述待测直播音视频生成第二耦合特征；计算所述第二耦合特征与预存的各类型的影音数据对应的第一耦合特征之间的汉明距离，其中，所述第二耦合特征采用与所述第一耦合特征相同的方式生成；将与所述第二耦合特征的汉明距离小于预设阈值的第一耦合特征所对应的影音数据的类型判定为所述待测直播音视频的类型，并输出。由此，可靠地检测出直播音视频的类型。
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公开(公告)号：CN108764142A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810530883.5
申请日：2018-05-25
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/00771 , G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06T7/269 , G06T2207/10016 , G06T2207/30188 , G06T2207/30232
Abstract: 基于3DCNN的无人机影像森林烟雾检测和分类方法属于计算机视觉领域，具体涉及深度学习，目标检测等技术。本发明首先对原始帧序列提取多个通道的时空信息，得到多个通道的初始特征图用于卷积层的特征提取；然后利用不同长宽的卷积层和下采样层对初始特征图进行多尺度特征提取；最后连接各层特征图得到特征向量，组合SVM(Support Vector Machine)分类器，在森林烟雾视频数据集上完成训练和烟雾的检测分类。本发明弥补了模型设计困难，计算量大的缺点，神经网络中不同尺度的卷积层和下采样层可以提取鲁棒的深度场景特征信息，可以适应多角度，多尺度的拍摄场景；其次，对烟雾的动态时空特征具有较好的描述能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108647655A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810465955.2
申请日：2018-05-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于轻型卷积神经网络的低空航拍影像电力线异物检测方法属于计算机视觉领域，研究了一种针对无人机航拍影像中电力线异物的实时检测方法。首先利用卷积神经网络构建轻型电力线检测模型，计算得到航拍影像中电力线的深度特征；然后利用卷积神经网络构建多目标电力线异物检测模型，使用不同长宽的卷积层，利用深度特征计算多尺度目标的预测值；最后利用电力线检测模型过滤没有电力线的视频帧，在检测到电力线的视频上，利用多目标电力线异物检测模型实现低空航拍影像中实时的电力线异物检测。
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公开(公告)号：CN104809467B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201510181885.4
申请日：2015-04-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于暗原色先验的空气质量指数估计方法，该方法根据暗原色先验理论计算出同一场景下图像序列的特征参数，并建立特征参数与空气质量指数间关系的数学模型，从而实现对空气质量指数的估计；具体流程包括，采集样本图像；计算样本图像特征参数，下采样并分别计算N幅下采样图像RGB三个颜色通道的像素平均值；计算暗原色图像的像素平均值；计算N幅样本图像的特征参数；作出特征参数‑空气质量指数散点图。非线性拟合，异常样本排除与再拟合；空气质量指数估算。对不同场景的适应性较强，系统结构简单，测量成本较低。整个系统的硬件设备仅包含一台数字摄像机和一台个人计算机，无需任何复杂的外围硬件设备支持，移植性好，简单易实现。
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公开(公告)号：CN107316307A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710498517.1
申请日：2017-06-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的中医舌图像自动分割方法属于计算机视觉领域和中医舌诊领域。本发明设计了一种卷积神经网络结构，利用采集到的样本数据对该网络的训练，得到网络模型，采用该模型可以对中医舌图像进行自动分割。该方法包含离线训练阶段和在线分割阶段，该方法可以同时适用于封闭式和开放式的舌象采集环境，可以有效提高中医舌图像自动分割的精确度和鲁棒性。本发明具体涉及深度学习、语义分割、图像处理等技术。
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公开(公告)号：CN104809700B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510181696.7
申请日：2015-04-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于亮通道的低照度视频实时增强方法，该方法根据计算得到的亮通道值来决定每个像素点的增强系数，并根据图像的均值调节图像/视频的整体增强程度。计算低照度视频帧的均值meanD；设置时间阈值T；计算低照度视频帧的亮通道值Jbright(x)；计算照度因子γ(x)；计算增强后的视频帧BC(x)；过蓝修正增强效果好。增强后视频的色彩真实，有效避免传统方法中的“过增强”现象，避开了窗口滤波运算过程，从根本上避免现有发明普遍存在的块状效应问题；计算速度快。有效解决了现有发明运算速度不足的问题，实时处理25帧/秒的高清视频，满足实时处理要求；技术方案实现简单。本发明的技术方案无需任何复杂的外围设备辅助，在个人计算机上即可实现，成本低。
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公开(公告)号：CN103747213B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410017407.5
申请日：2014-01-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于运动目标的交通监控视频实时去雾方法，根据交通监控视频的特点，将视频帧的内容分为前景运动目标和背景部分，对前景和背景分别采用不同的方法进行去雾处理，其中重点处理前景运动目标。同时，利用视频相邻帧之间的相关性，对背景采用不估计或者少估计的方法，大大提高了处理速度。对于720×576的标清视频能够达到25帧/秒的处理速度，满足实时处理的需求，克服了现有技术中存在的因去雾方法处理复杂度高无法满足交通监控视频实时处理要求的问题。本发明提出的去雾处理方法更具有针对性，可以更加有效地保留前景运动目标的真实颜色，减小颜色失真，为进一步的交通视频的智能化处理打下了良好的基础。
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