公开(公告)号：CN115115511B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202210640004.0

申请日：2022-06-08

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 丛润民 ,  盛荣晖 ,  何凌志 ,  白慧慧 ,  赵耀

IPC: G06F17/40

Abstract: 本发明涉及一种彩色引导的深度图超分辨率重建方法，方法包括以下步骤：1、通过特征提取模块从LR深度图和HR彩色图提取多层次的彩色特征和深度特征；2、在基于注意力的特征投影模块、低层细节嵌入模块和高层语义引导模块的协同下，实现彩色引导的深度特征学习和细节恢复；最终得到精度准确、细节丰富的超分辨率重建深度图。本发明从低层和高层特征两方面实现了彩色信息对深度超分辨率的分治引导，抑制无价值冗余，提高重建性能。实例表明，本发明的方法在许多具有挑战性的场景中实现了出色的视觉效果，在物体边界以及微小物体的细节处都有较高的准确性。

公开(公告)号：CN118780973A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410854979.2

申请日：2024-06-28

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 倪蓉蓉 ,  蔡世豪 ,  赵耀

IPC: G06T3/04 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06F21/62 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提供了一种基于属性修改的对抗人脸图像生成方法。该方法包括：通过生成器从目标图像中提取目标人脸的特征值，将特征值进行模糊操作后换入到源图像中，得到换脸后的对抗人脸图像；通过对抗妆容迁移生成网络结构对所述对抗人脸图像进行妆容转移处理，得到所述目标图像的最终对抗人脸图像。本发明方法生成的对抗图像能够在确保攻击能力的情况下，生成比较多视觉上难以察觉的攻击。同时，大量的定量实验表明，在黑盒设置下，本发明可以显著降低未经授权的人脸识别网络的识别准确率，进而保护个人隐私。

公开(公告)号：CN118333089A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410394066.7

申请日：2024-04-02

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 朱振峰 ,  彭奏章 ,  郑帅 ,  赵耀

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供一种基于双曲空间传播的图解耦节点表征学习方法及系统，属于图表示学习技术领域，获取各节点的初步表征，映射至多个曲率不同的双曲空间，得到一组数据表征，分别对应各双曲空间；将多组数据表征与图的原始拓扑结构相结合，通过双曲空间下的固有距离于各个双曲空间中构建各异的传播矩阵，捕获多种潜在因子对表征学习的影响；将每个空间内的节点表征传播视为一个个独立的专家模块，计算各模块重要性，使用混合专家结构，聚合生成最终适用于下游任务的节点表征。本发明基于双曲空间与图数据的适配性，通过多个双曲空间挖掘图中隐因子的影响，完成特征解耦，最终通过混合专家架构生成最终的节点表示，解决了图网络中特征传播非参数化问题。

公开(公告)号：CN112949630B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202110224888.7

申请日：2021-03-01

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 韦世奎 ,  贾麒霏 ,  赵耀

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于边框分级筛选的弱监督目标检测方法，包括：对训练集中所有图片中分别加入两种不同的噪声；采用弱监督目标检测算法进行检测生成检测框，并采用NMS方法将检测框的得分高于第一阈值的检测框作为初筛后的检测框；计算出每个初筛后的检测框的稳定度，利用NMS方法将所有检测框中稳定度大于第二阈值的检测框作为稳定框；计算所有检测框的评分和等级，利用NMS方法对所有初筛后的检测框进行筛选，将评分大于第三阈值的检测框作为二筛后的检测框；计算可靠性，用脚本对二筛后的检测框的信息制作成像素级标签；采用改进的基于Faster R‑CNN人工神经网络对像素级标签训练来定位识别检测，本方法可以减少检测时间。

公开(公告)号：CN114596657B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202210125630.6

申请日：2022-02-10

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 林春雨 ,  王会心 ,  王昱婷 ,  贺桢 ,  聂浪 ,  赵耀

IPC: G07C9/37 ,  G06V40/10 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/02 ,  G06T7/00 ,  G06T7/62 ,  G01D21/02 ,  A61B5/107

Abstract: 本发明公开了一种基于深度数据的闸机通行系统，包括：数据采集模块、数据对齐模块、行人定位模块、身高检测模块、距离检测模块、数据储存模块；其中，数据采集模块用于数据深度采集，数据对齐模块是将RGB颜色图和深度数据的对齐，行人定位模块将深度相机采集到的彩色照片通过YOLOv3目标检测算法进行识别，框出行人并保存框的位置信息；身高检测模块用于采集行人的身高数据；距离检测模块用于计算行人间的距离；数据储存模块将所有采集和检测数据直接存储到数据库系统中，进行留存和后期取证使用。利用本系统可以计算身高以区分成人与儿童，同时测量前后行人间距，识别连续通行者，实现更为智能化的闸机通行检测。

公开(公告)号：CN116246201A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310042768.4

申请日：2023-01-28

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 魏云超 ,  任中伟 ,  廖俊豪 ,  冯佳时 ,  赵耀

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/22

Abstract: 本发明提供了一种基于像素擦除技术的弱监督视频实例分割方法。该方法包括：对输入的原始视频数据和图片数据进行标注；将标注好的视频数据和图片数据输入到视频实例分割VIS网络中，VIS网络对视频数据和图片数据进行联合训练，产生视频数据的实例掩码标注，输出更新后的视频数据；对更新后的视频数据进行像素擦除，将经过像素擦除的视频数据和图像数据输入到训练好的VIS网络中，VIS网络对视频数据和图片数据进行自监督联合训练，输出原始视频数据的类别、实例ID以及掩码预测结果。本发明在不需要任何人工标注的视频实例掩码前提下，可取得与最先进的全监督VIS工作相当甚至更优的效果。本发明的像素擦除方法可应用到其他弱监督分割任务中。

公开(公告)号：CN114979403B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202210504307.X

申请日：2022-05-10

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 赵耀 ,  肖梦瑶 ,  李晓龙 ,  郭国栋

IPC: H04N1/32

公开(公告)号：CN116168197A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310042766.5

申请日：2023-01-28

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 魏云超 ,  丁皓杰 ,  王斌 ,  康国梁 ,  赵耀

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供的一种基于Transformer分割网络和正则化训练的图像分割方法。该方法包括：通过骨干网络对原始图像进行渐进式特征提取，生成特征图；通过金字塔特征提取结构的多级特征提取层对特征图进行优化重构，通过Transformer解码器以金字塔特征提取结构输出的高维特征作为输入，通过对特征图进行优化和压缩，得到特征向量；将特征向量与金字塔特征提取结构输出的特征图进行矩阵运算，得到与原始图像大小一致的初步掩码预测图像，利用正则化训练方法对初步掩码预测图像进行质量优化训练，获取掩码图像；利用掩码图像对原始图像进行图像分割处理。本发明中图像特征被端到端地采样和优化，依托于Transformer网络的正则化训练方法使图像分割掩码的质量和鲁棒性得到明显的提升。

公开(公告)号：CN114362998A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111462142.6

申请日：2021-12-02

Applicant: 北京交通大学 ,  北京方正数码有限公司 ,  北京市天元网络技术股份有限公司

Inventor： 张振江 ,  赵耀 ,  张阳 ,  刘赛 ,  贾朝心 ,  韩野 ,  林巍 ,  武帅 ,  熊菲

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/32 ,  H04L9/08 ,  H04L9/06 ,  G16Y10/75 ,  G16Y40/50

Abstract: 本发明提供了一种基于边缘云系统的网络安全保护方法。该方法包括：通过加密算法对云计算平台下发到边缘计算服务器的命令进行对称加密，通过哈希算法对云计算平台下发到边缘计算服务器的命令和云计算平台的身份标识符进行数字签名；通过加密算法对边缘计算服务器上传至云计算平台的回复进行对称加密，通过哈希算法对边缘计算服务器上传至云计算平台的回复和边缘计算服务器的身份标识符进行数字签名；对于边缘计算服务器和物联网设备之间的通信设立安全服务器，安全服务器为不同的物联网设备与边缘计算服务器之间的通信分配不同的密钥。本发明实现了边缘计算服务器之间和边缘计算服务器和物联网设备之间的安全通信，保障了系统的网络安全。

公开(公告)号：CN113763422A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110872457.1

申请日：2021-07-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 丛润民 ,  杨宁 ,  张晨 ,  张禹墨 ,  赵耀

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/40 ,  G06T7/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像目标检测技术领域，涉及一种RGB‑D图像显著性目标检测方法，包括：将深度图和RGB图像分别输入深度模态编码器和RGB图像编码器；深度模态编码器提供深度模态，RGB图像编码器提供RGB模态；在低层级特征编码阶段，RGB诱导细节增强模块通过将RGB模态的细节补充信息从RGB模态传输到深度模态，实现深度特征增强；在高层级特征编码阶段，深度诱导语义增强模块进行跨模态特征融合；通过密集解码重建结构生成预测的显著性图像。本发明提出一种新跨模态交互模式和跨模态差异交互网络，模拟两种模态的依赖性，并设计组件实现差异化跨模态引导，提出DDR结构，利用多个高层级特征更新跳连接生成语义块。