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公开(公告)号：CN108154080B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201711205432.6
申请日：2017-11-27
Applicant: 北京交通大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种视频设备快速溯源的方法，该方法通过获取每个设备相机的一段视频，通过处理视频并且计算视频的相机指纹特征的方式计算出相机特征，建立数据库，每一部设备有自己独立的相机特征。同样方式计算待测视频的相机特征值，通过计算这个值与相机特征数据库中的特征值相关性来判断这个视频来自于哪部设备。本发明利用了相机指纹这种难以被修改和伪造的设备物理硬件特征在计算过程中以迭代处理，采用多种高效的识别方法实现设备高效溯源。
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公开(公告)号：CN109543776A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811265669.8
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06K9/64 , G06K9/6215 , G06K9/6249 , G06K9/6256
Abstract: 本发明设计了一种双盲环境下的图像相机源识别方法，属于图像信号处理、数字图像取证和机器学习技术领域。本发明首先训练了一种结合了度量损失和分类损失的深度卷积模型，并利用其提取图像的相机特征；之后利用词袋模型快速计算图像集的相似性矩阵；最后，设计了相应的优化方程，并利用ADMM框架进行求解，其结果能够预测大规模背景下相机源未知的图像集中相机源的数量和相机-图像对应关系。本发明的显著优势在于只用有限类别的训练数据来提取不限类别的图像相机源特征，并能快速的解决大规模背景下的双盲相机源检测问题。
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公开(公告)号：CN108154080A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711205432.6
申请日：2017-11-27
Applicant: 北京交通大学 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种视频设备快速溯源的方法，该方法通过获取每个设备相机的一段视频，通过处理视频并且计算视频的相机指纹特征的方式计算出相机特征，建立数据库，每一部设备有自己独立的相机特征。同样方式计算待测视频的相机特征值，通过计算这个值与相机特征数据库中的特征值相关性来判断这个视频来自于哪部设备。本发明利用了相机指纹这种难以被修改和伪造的设备物理硬件特征在计算过程中以迭代处理，采用多种高效的识别方法实现设备高效溯源。
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公开(公告)号：CN109543776B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201811265669.8
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明设计了一种双盲环境下的图像相机源识别方法，属于图像信号处理、数字图像取证和机器学习技术领域。本发明首先训练了一种结合了度量损失和分类损失的深度卷积模型，并利用其提取图像的相机特征；之后利用词袋模型快速计算图像集的相似性矩阵；最后，设计了相应的优化方程，并利用ADMM框架进行求解，其结果能够预测大规模背景下相机源未知的图像集中相机源的数量和相机‑图像对应关系。本发明的显著优势在于只用有限类别的训练数据来提取不限类别的图像相机源特征，并能快速的解决大规模背景下的双盲相机源检测问题。
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公开(公告)号：CN106815869B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201611077901.6
申请日：2016-11-30
Applicant: 北京鑫洋泉电子科技有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及鱼眼相机的光心确定方法及装置。该方法包括：确定内部参数矩阵的水平轴的尺度因子和垂直轴的尺度因子；确定畸变图的特征点，并对特征点进行映射处理，得到特征点在校正图中对应的校正点；分别对校正图的各行各列的校正点进行拟合，得到校正图的各行各列对应的拟合直线；根据光心参考坐标确定多个候选光心坐标；对于每个候选光心坐标，分别计算校正图的各行各列的校正点到拟合直线的距离之和；将使距离之和最小的候选光心坐标确定为鱼眼相机的光心坐标。根据本发明的鱼眼相机的光心确定方法及装置能够减小内部参数矩阵中参数的误差，提高鱼眼相机的光心确定的精确度，从而能够提高鱼眼相机的标定精度，使校正后的图像更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102750339B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201210182770.3
申请日：2012-06-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/30 , H04N21/232
Abstract: 本发明公开了一种基于视频重构的重复片段定位方法，包括以下步骤：去除查询视频序列和引用视频序列中视频帧与视频帧之间存在的大量冗余，为时间临近、内容一致的小段视频抽取具有代表性的视频关键帧，实现数据的精简处理；利用伪文本文档来描述视频关键帧内容；将视频关键帧之间的视觉相似性计算转化为伪文本文档之间的相似性度量，对查询视频关键帧和引用视频关键帧之间的相似性进行度量，进而为每一幅查询关键帧返回一系列相似引用关键帧；综合利用重复视频片段的时间一致性约束及不重复片段之间的时间不连续性来重构引用视频片段、确定重复视频片段的边界信息。可用于数字媒体挖掘、版权保护。
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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
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。
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公开(公告)号：CN106846410B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201611186659.6
申请日：2016-12-20
Applicant: 北京鑫洋泉电子科技有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本公开涉及基于三维的行车环境成像方法及装置。该方法包括：检测鱼眼相机获取的畸变图中的特征点，并根据特征点对应的坐标对鱼眼相机进行标定，得到畸变图对应的校正图；根据鱼眼相机的相关参数确定第一矩阵；根据第一矩阵以及特征点在校正图中的坐标确定第二矩阵；根据第二矩阵对校正图进行透视投影变换，得到校正图在虚拟成像面上对应的虚拟成像图，并确定特征点在虚拟成像面上的坐标；建立三维行车环境模型；获取虚拟成像图的纹理；根据第一矩阵将虚拟成像图的纹理贴在三维行车环境模型上。本公开能够使车身周围立面场景显示真实，立体感强，且平面贴图与立面贴图过渡自然。
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公开(公告)号：CN109543070A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811056050.6
申请日：2018-09-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/738 , H04N5/262 , H04N7/18
Abstract: 本发明提供一种基于动态图着色的在线视频浓缩方案，属于视频信号处理、图像处理、安全监控领域。本发明提出一种视频浓缩的新模型，并根据此模型提出一种基于动态图着色的新型组合优化目标，最后基于上述两者提出一种在线的动态图着色的新型组合优化方案。本发明的显著优势在于，统一视频浓缩的在线模型和离线模型为一种通用模型，并且在保证实时性和低运存消耗的情况下，能够稳定地得到高压缩率、高信息保留率的浓缩视频。
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