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公开(公告)号：CN110765879A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910903023.6
申请日：2019-09-24
Applicant: 上海交通大学 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于B/S架构的实时视频分析系统，Web前端模块接收用户输入指令、将用户输入指令发送至调度服务器模块、向调度服务器模块调取分析结果以及呈现分析结果；调度服务器模块根据用户输入指令启动主分析模块、将用户输入指令发送至指令转发模块以及接收分析结果并暂存；指令转发模块对用户输入指令进行解析并转发至主分析模块；主分析模块根据用户输入指令对实时视频进行分析，并将分析结果发送至调度服务器模块。本发明同时提供了一种基于B/S架构的实时视频分析方法。本发明保证高压力下取帧速度不受影响，模块间通信效率相比传统方式较高，通信错误率降低，且保证了高压力下服务器端播放进度依然与前端对齐。
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公开(公告)号：CN113627272B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110812700.0
申请日：2021-07-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 境下的鲁棒性。本发明公开了一种基于归一网络的严重不对齐行人重识别方法及系统，该方法包括：根据每个输入图像Iw搜集其对应的随机剪裁过的同一身份的不对齐图像Iu；对输入图像Iw、Iu进行处理并获取特征图 对输入图像Iw、Iu进行处理并获取姿态图Pw、Pu；利用姿态引导生成器，根据输入特征图 与姿态图Pw、Pu生成特征图利用特征图 与 对姿态引导生成器与姿态引导鉴别器进行训练；对特征图 进行处理并获取高阶特征图 对高阶特征图进行处理，得到特征向量 与w u基于姿态图P、P，计算特征向量 的可见性；利用分类损失与距离损失作用于所述特
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公开(公告)号：CN110765879B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201910903023.6
申请日：2019-09-24
Applicant: 上海交通大学 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于B/S架构的实时视频分析系统，Web前端模块接收用户输入指令、将用户输入指令发送至调度服务器模块、向调度服务器模块调取分析结果以及呈现分析结果；调度服务器模块根据用户输入指令启动主分析模块、将用户输入指令发送至指令转发模块以及接收分析结果并暂存；指令转发模块对用户输入指令进行解析并转发至主分析模块；主分析模块根据用户输入指令对实时视频进行分析，并将分析结果发送至调度服务器模块。本发明同时提供了一种基于B/S架构的实时视频分析方法。本发明保证高压力下取帧速度不受影响，模块间通信效率相比传统方式较高，通信错误率降低，且保证了高压力下服务器端播放进度依然与前端对齐。
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公开(公告)号：CN113627272A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110812700.0
申请日：2021-07-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于归一网络的严重不对齐行人重识别方法及系统，该方法包括：根据每个输入图像Iw搜集其对应的随机剪裁过的同一身份的不对齐图像Iu；对输入图像Iw、Iu进行处理并获取特征图对输入图像Iw、Iu进行处理并获取姿态图Pw、Pu；利用姿态引导生成器，根据输入特征图与姿态图Pw、Pu生成特征图利用特征图与对姿态引导生成器与姿态引导鉴别器进行训练；对特征图进行处理并获取高阶特征图对高阶特征图进行处理，得到特征向量与基于姿态图Pw、Pu，计算特征向量的可见性；利用分类损失与距离损失作用于所述特征向量与中的可见部分，从而实现对网络训练的监督。本发明方法稳定性强，并为相似性度量生成对齐的特征图，增强了在复杂情境下的鲁棒性。
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