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公开(公告)号：CN113298890B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110527552.8
申请日：2021-05-14
Abstract: 本发明公开了非尺度混叠及边缘保留的图像多尺度分解方法及调色方法，在图像中，通过定义新型局部均值包络像素点，采取三次插值算法，获取自适应局部均值曲面，从而迭代操作获得多尺度图像分解，可以实现同时具有边缘保留和非尺度混叠双特性的图像多尺度分解，以得到含有不同尺度信息的高精度的精准的图像解析，对解析的各分量采用设定的线性或非线性算子操作，进一步可以实现灰度图像和彩色图像的多尺度调色处理。本发明的效果和益处是，提供了一种有效的同时具有边缘保留和非尺度混叠双特性的图像多尺度分解算法，可以同时实现无振铃现象和非尺度混合的图像分解以及在此基础上的多尺度调色应用。
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公开(公告)号：CN113269715A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110377657.X
申请日：2021-04-08
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种广义Bedrosian准则下的各向同性图像分解方法，属于计算机视觉中的图像分解技术，对于任意的各向同性图像提出广义Bedrosian准则，可以实现任意各向同性图像的π/2相移，利用广义Bedrosian准则的特性和经验给定的辅助分量可以突破二倍频限制以实现任意相近频率分量的各向同性图像的分解，还可以实现各向异性图像的分解，可以实现任意频率接近但又不相同的各向同性图像的分解。
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公开(公告)号：CN113255899A
公开(公告)日：2021-08-13
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：CN112990447A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110551343.7
申请日：2021-05-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种知识显著性与局部模式一致性的知识蒸馏方法与装置，具体包括：从教师模型和学生模型中选择需要进行知识蒸馏的特征层；计算所选学生模型特征层与教师模型特征层每个通道的语义相似性；计算所选学生模型特征层与教师模型特征层每个空间位置的语义相似性；计算所选学生模型中每个特征位置局部模式与教师模型特征层对应位置局部模式一致度；将上述计算得到的语义相似性及局部模式一致度融合入损失函数中，训练学生模型。该发明相比与现有技术操作简单，不需要特定的神经网络模型，同时能够显著地改善学生模型性能。
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公开(公告)号：CN114663965A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210566142.9
申请日：2022-05-24
Abstract: 本发明公开一种基于双阶段交替学习的人证比对方法和装置，该方法包括：步骤一：收集人脸图像；步骤二：将收集的人脸图像进行裁剪、水平翻转、去噪、亮度增强和对比度增强处理后，得到人脸图像数据集，即训练集，并将训练集分批；步骤三：将经过处理后的训练集的图像依批次输入到卷积神经网络，使用余弦损失函数或者三元组损失函数的双阶段交替的人脸类别训练，得到训练好的人证比对模型；步骤四：将要进行人证比对的摄像头图像和证件图像输入训练好的人证比对模型，提取人脸特征，计算人脸相似度，输出人证比对结果。本发明有效提升了人证比对的准确率，实现余弦损失函数与三元组损失函数的结合，具有重大的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113298890A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110527552.8
申请日：2021-05-14
Abstract: 本发明公开了非尺度混叠及边缘保留的图像多尺度分解方法及调色方法，在图像中，通过定义新型局部均值包络像素点，采取三次插值算法，获取自适应局部均值曲面，从而迭代操作获得多尺度图像分解，可以实现同时具有边缘保留和非尺度混叠双特性的图像多尺度分解，以得到含有不同尺度信息的高精度的精准的图像解析，对解析的各分量采用设定的线性或非线性算子操作，进一步可以实现灰度图像和彩色图像的多尺度调色处理。本发明的效果和益处是，提供了一种有效的同时具有边缘保留和非尺度混叠双特性的图像多尺度分解算法，可以同时实现无振铃现象和非尺度混合的图像分解以及在此基础上的多尺度调色应用。
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公开(公告)号：CN114663965B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210566142.9
申请日：2022-05-24
Abstract: 本发明公开一种基于双阶段交替学习的人证比对方法和装置，该方法包括：步骤一：收集人脸图像；步骤二：将收集的人脸图像进行裁剪、水平翻转、去噪、亮度增强和对比度增强处理后，得到人脸图像数据集，即训练集，并将训练集分批；步骤三：将经过处理后的训练集的图像依批次输入到卷积神经网络，使用余弦损失函数或者三元组损失函数的双阶段交替的人脸类别训练，得到训练好的人证比对模型；步骤四：将要进行人证比对的摄像头图像和证件图像输入训练好的人证比对模型，提取人脸特征，计算人脸相似度，输出人证比对结果。本发明有效提升了人证比对的准确率，实现余弦损失函数与三元组损失函数的结合，具有重大的应用价值。
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公开(公告)号：CN114677596A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210579628.6
申请日：2022-05-26
IPC: G06V20/10 , G06V20/54 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于注意力模型的遥感图像船舶检测方法和装置，该方法包括：步骤一，收集船舶遥感图像，使用标注信息对图像数据集进行数据扩充；步骤二，对收集的遥感图像进行预处理，得到船舶检测模型训练使用的数据集；步骤三，将训练数据集里的图像输入到针对小尺寸目标改进过的YOLOV5注意力模型中，进行训练，得到训练好的遥感船舶检测模型；步骤四，将待检测的遥感图像裁剪，后输入到训练好的遥感船舶检测模型中，输出船舶的边界框和置信度；将所有裁剪图的边界框映射回原始遥感图像，经过置信度阈值过滤和非极大值抑制过滤重复目标后，获得最终的检测结果。本发明解决了遥感图像中船舶分布稀疏、尺寸过小导致的检测困难的问题。
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公开(公告)号：CN113255793A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110607551.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的细粒度舰船识别方法，采集并标注舰船分类数据集，并对每张图像采用几种不同的数据增强方式获得图像集合，依次组合成同类与非同类图像集合对，交替输入孪生分类网络进行图像特征提取与分类，通过三个损失函数分别提取图像的等变性特征、判别性特征以及多维融合特征，最终实现同类别舰船分类相同，不同类别舰船之间可有效区分的效果。本发明弥补了舰船类别分布不平衡、样本规模较小的实际问题，通过对比学习有效提升了细粒度分类的性能，通过提取等变特征提高了模型的泛化性，能适用于实战多变场景。
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公开(公告)号：CN111728602A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010847461.8
申请日：2020-08-21
IPC: A61B5/021
Abstract: 本发明公开了一种基于PPG的无接触血压测量装置。该装置包括：信号获取模块，用于获取人脸原始的面部光电容积脉搏波；预处理模块，用于对所述面部光电容积脉搏波进行预处理，获得面部光电容积脉搏波信号；人脸关键区域识别模块，用于提取人脸关键点，获取面部区域，将人脸与背景信息分离后对面部区域进行关键区域划分，对每个关键区域的光电容积脉搏波信号取均值，得到每个空间关键区域上的时域信号；血压特征推理模块，用于将时域信号输入到训练好的LSTM神经网络推理模型中，得到血压值，其中血压值包括收缩压和舒张压。本发明利用面部光电容积脉搏波的时域信号输入LSTM神经网络，可获得高精度的血压估计值，实现无感知血压检测。
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