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公开(公告)号：CN113901922B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111180384.6
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法，包括：进行行人图片输入、遮挡样本增强，以及行人图片的预处理；行人特征提取和解耦：用卷积神经网络提取行人图像的紧凑全局特征，并使用Transformer在语义偏好对象查询的引导下，对输入的行人特征解耦，得到行人ID相关特征和ID无关特征；对比特征学习：对行人ID相关的特征与ID无关特征进行相反的判别性约束，将遮挡物及背景噪声从行人特征中分离出来，抑制遮挡对行人匹配的干扰；行人图像检索，使用行人ID相关特征计算查询图像和图像库中图像之间的相似度矩阵并排序，输出排序结果。本发明方法可以自动解耦出行人语义特征同时消除遮挡噪声干扰，在遮挡场景下实现鲁棒的行人特征提取和匹配。
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公开(公告)号：CN119048662B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411499103.7
申请日：2024-10-25
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种三维动态场景渲染方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及三维重建技术领域，所述方法包括：接收目标初始场景的多点视频流，所述多点视频流通过若干个相机对所述目标初始场景进行多视角连续拍摄得到；根据所述多点视频流进行三维场景重建，得到初始场景表示；基于所述初始场景表示进行场景运动变化学习，得到场景运动变化参数；将所述场景运动变化参数以数据流的形式发送至客户端，由所述客户端根据所述场景运动变化参数渲染生成场景视图。实现了自由视点视频可流式传输的三维动态场景重建，解决了现有技术自由视点视频无法实现可流式传输的三维动态场景重建，渲染速度慢的问题，提高了自由视点视频的渲染速度。
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公开(公告)号：CN117456552A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311267861.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本申请公开了一种基于人体姿态估计的人体解析方法及相关装置，所述方法包括获取待解析图像的人体关键点图；将所述人体关键点图和所述待解析图像输入经过训练的人体解析模型中的人体解析模块，通过人体解析模块提取人体解析特征图；将所述人体解析特征图输入所述人体解析模型中的像素解码器，通过所述像素解码器提取若干第一特征图；基于所述若干第一特征图以及所述人体解析模型中的Transformer解码器，确定所述待解析图像对应的人体部位分割图。本申请将人体姿态估计与人体解析相结合，将获取到的人体关键点图作为人体解析的先验知识，使得Transformer获知待解析图像中不同类型的人体关键点，提高了人体解析的准确性。
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公开(公告)号：CN114841901B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210763394.0
申请日：2022-07-01
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于通用化深度展开网络的图像重建方法，通过设计了一个通用化深度展开网络来进行训练和重建，该方法包括以下步骤：步骤S1.构造训练数据集；S2 构造通用化深度展开网络；S3 训练通用化深度展开网络；S4 应用训练好的通用化深度展开网络进行图像重建过程；本发明的基于通用化深度展开网络的图像重建方法可以从多种图像重建任务的退化图像中重建出高质量的图像，在保持深度展开网络良好的可解释性的同时拓展了其通用性，解决了深度展开网络的内在结构导致的阶段间特征级信息损失，具有更高的重建精度。
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公开(公告)号：CN114827381A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210754766.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及基于条件标准化流模型的强鲁棒性图像隐写方法，包括步骤：S1.构建流模型单元：对输入的宿主图像和隐藏图像进行分布变换，转化为高频冗余信息和容器图像；S2.构造分布映射模块：建模高频冗余信息在容器图像条件依赖下的分布，将其映射到标准正态分布以隐式保存有价值的隐藏信息；S3.构造失真模拟单元：在模型训练过程中仿真各类失真干扰的影响；S4.构造图像增强模块：对受干扰的容器图像进行初步增强去噪处理；以及S5.构造条件调制模块：以干扰强度和类型为条件，调制流模型单元的网络参数。本发明方法解决当前图像隐写术在鲁棒性和还原质量、隐写容量上的缺陷和不足，解决之前基于学习的隐写术在受到失真干扰时性能大幅下降的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113992920A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111239880.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于深度展开网络的视频压缩感知重建方法，包括如下步骤：S1.构造训练数据集：训练数据集由多个数据对构成，每个数据对由多帧压缩而成的观测帧和相应的未经压缩的多帧构成；S2.构造深度展开网络：将优化压缩感知的半二次分裂算法展开为深度展开网络，并加入稠密特征融合技术；S3.训练深度展开网络：基于训练数据集，给定损失函数，使用反向传播和梯度下降算法不断优化深度展开网络中的参数，直至损失函数稳定；以及S4.应用训练好的深度展开网络进行视频压缩感知重建过程：输入为压缩而成的观测帧和采样矩阵，输出为重建的视频多帧。该方法具有良好的可解释性，而且在保证较快重建速度的前提下能达到很高的重建精度。
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公开(公告)号：CN113901922A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111180384.6
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法，包括：进行行人图片输入、遮挡样本增强，以及行人图片的预处理；行人特征提取和解耦：用卷积神经网络提取行人图像的紧凑全局特征，并使用Transformer在语义偏好对象查询的引导下，对输入的行人特征解耦，得到行人ID相关特征和ID无关特征；对比特征学习：对行人ID相关的特征与ID无关特征进行相反的判别性约束，将遮挡物及背景噪声从行人特征中分离出来，抑制遮挡对行人匹配的干扰；行人图像检索，使用行人ID相关特征计算查询图像和图像库中图像之间的相似度矩阵并排序，输出排序结果。本发明方法可以自动解耦出行人语义特征同时消除遮挡噪声干扰，在遮挡场景下实现鲁棒的行人特征提取和匹配。
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公开(公告)号：CN109790040B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201780050869.9
申请日：2017-07-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 层级结构多级孔沸石及其制备方法；层级结构多级孔沸石的制备方法，包括在湿化学水热合成沸石反应合成液中加入小分子材料，与各原材料一起反应，生成小分子‑沸石复合材料，然后洗涤固体产物，得到层级结构多级孔沸石；小分子材料是分子量低于或等于900道尔顿的有机化合物，小分子材料尺寸小于2nm。采用小分子材料为软模板，能形成孔大小和结构可控的层级结构的多级孔沸石，所制备的多级孔沸石能够实现蛋白质等大分子物质的吸附、有机物转化、生物催化、大尺度离子交换等功能，拓展了沸石应用领域和范围。制备方法简单、易操作、成本低，为大规模生产层级结构的多级孔沸石奠定了基础。
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公开(公告)号：CN104897663A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510264274.6
申请日：2015-05-21
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01N21/78
Abstract: 本申请公开了一种用于二氧化碳检测的薄膜传感器，该传感器包括多孔薄膜和附着于多孔薄膜孔道内的指示剂和载体配合物；指示剂能和氢离子反应，且在质子化和去质子化两种状态时呈不同颜色；载体配合物中含阳离子和碱性阴离子，阳离子能够与去质子化的指示剂在固相中化学连接；碱性阴离子使孔道中pH值在没有接触二氧化碳时比指示剂的pKa值高。本申请的薄膜传感器，率先用多孔薄膜作载体，利用其比表面积大的特点，使得二氧化碳能够与指示剂充分接触，提高传感器灵敏度，减小响应时间。本申请的传感器结构简单，使用方便，易携带、成本低，具有准确、快速、抗水汽干扰和反应可逆等优点，能够满足快速检测二氧化碳的需求。
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公开(公告)号：CN113222812B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202110612732.6
申请日：2021-06-02
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T3/04 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 一种基于信息流加强深度展开网络的图像重建方法，包括以下步骤：S1.构造训练数据集；S2.构造信息流加强深度展开网络；S3.训练信息流加强深度展开网络；以及S4.应用训练好的信息流加强深度展开网络进行压缩感知重建过程。该方法设计了一个信息流加强深度展开网络来进行训练和重建，能够达到很高的成像精度的同时保持了较快的速度。
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