公开(公告)号：CN118015542A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410156292.1

申请日：2024-02-04

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 顾德英 ,  张帅 ,  刘昊

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/26 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于Transformer的遮挡行人重识别方法，涉及图像监控识别技术领域。获取待识别图像并对待识别图像进行预处理；定义可学习的语义视图；构建基于Transformer的行人重识别模型；利用得到的图像序列及定义的可学习的语义视图，对基于Transformer的行人重识别模型进行训练，得到训练完成的基于Transformer的行人重识别模型；获取一张行人图片并利用训练完成的基于Transformer的行人重识别模型进行识别得到识别结果。本发明通过Transformer做特征提取可以使模型更关注显著性特征，一定程度上降低了背景信息的干扰，通过引入Transformer的Decoder分支来辅助Encoder分支局部特征的筛选，Decoder分支关注于更有判别力行人特征，结合Encoder输出的局部特征集，将被遮挡的局部特征过滤掉，只保留显著行人特征，从而降低遮挡的干扰。

公开(公告)号：CN118134968A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410310315.X

申请日：2024-03-19

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 顾德英 ,  张清雨

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/04 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的轨迹跟踪方法，涉及人工智能技术领域。利用深度神经网络来提取环境状态的特征，然后基于这些特征构建策略网络或值函数网络，通过试错的方式不断优化轨迹跟踪策略，为复杂环境下的轨迹跟踪问题提供了新的解决思路和方法。本发明的方法能够提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性，可以根据实时的环境信息和系统状态，对轨迹进行在线调整和优化，以应对突发情况或环境变化，提高轨迹跟踪的准确性和稳定性。

公开(公告)号：CN110888436A

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201911155358.0

申请日：2019-11-22

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 顾德英 ,  何昊 ,  祁超飞 ,  贺佳伟 ,  侯旭晖 ,  孙辉 ,  宋婕 ,  李世新 ,  徐瑞杰 ,  孙书航 ,  董航 ,  顾立佳

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提供了一种灾后救援六足机器人自主探测系统及方法，涉及机器人技术应用领域，本系统包括控制模块、感知模块、执行模块以及监控模块；六足机器人采用改进人工势场法进行自主探测，在未检测到灾后伤员时，GPS与惯性测量单元设定值作为六足机器人移动的目标点；在检测到灾后伤员时，六足机器人更改传感器优先级，将灾后伤员位置作为六足机器人移动的目标点。六足机器人通过神经网络算法融合超声波与红外光电开关数据进而实现六足机器人的避障与越障，采用卡尔曼滤波算法融合GPS与惯性测量单元数据完成六足机器人的自主定位与导航，结合红外热释电传感器的合理布置完成对灾后伤员的感知与定位，实现六足机器人的自主探测功能。