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公开(公告)号:CN110909736A
公开(公告)日:2020-03-24
申请号:CN201911098782.6
申请日:2019-11-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于长短期记忆模型与目标检测算法的图像描述方法。该方法利用深度学习的基本理论,使用目标检测模型Faster-RCNN对图片中各目标的主要特征进行提取,使用多个带有Attention机制的长短期记忆模型对Faster-RCNN中提取到的信息进行解码,生成初步的描述语句,然后使用目标检测模型生成的图像内目标的类别和Attention机制来调整描述语句中的名词,从而进一步完善描述语句,生成对图像的最终描述。本发明所使用的方法提高了生成的描述语句与图片的相关度,增加了描述语句的准确性。
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公开(公告)号:CN110909736B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN201911098782.6
申请日:2019-11-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于长短期记忆模型与目标检测算法的图像描述方法。该方法利用深度学习的基本理论,使用目标检测模型Faster‑RCNN对图片中各目标的主要特征进行提取,使用多个带有Attention机制的长短期记忆模型对Faster‑RCNN中提取到的信息进行解码,生成初步的描述语句,然后使用目标检测模型生成的图像内目标的类别和Attention机制来调整描述语句中的名词,从而进一步完善描述语句,生成对图像的最终描述。本发明所使用的方法提高了生成的描述语句与图片的相关度,增加了描述语句的准确性。
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公开(公告)号:CN110717952A
公开(公告)日:2020-01-21
申请号:CN201910898945.2
申请日:2019-09-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种可见光背景下由多图片提取主题色并生成迷彩的方法,该方法主要由背景图片融合,颜色提取和迷彩绘制三部分组成。首先将选中的多张背景图片合并,融合为一张待处理图片。其次采用聚类算法对融合图片进行处理提取出指定数目的主题色。最后按照提取到的主题色和相应的颜色比例绘制数码迷彩或者变形迷彩。本发明可以快速采集背景色彩并设计出可以适应动态的地形环境的变化迷彩图案,实现迷彩伪装效果。
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公开(公告)号:CN110660116A
公开(公告)日:2020-01-07
申请号:CN201910889325.2
申请日:2019-09-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种由变形迷彩生成数码迷彩的方法,该发明主要是根据变形迷彩斑块的颜色和位置等信息,对斑块进行矩阵化处理。首先将原始的变形迷彩斑块通过坐标变换、缩放、旋转来确定各个斑块轮廓,并存储成图片格式,将其各个位置的颜色信息对应的压缩存储到Mat类矩阵当中。其次提取压缩矩阵中颜色信息,定位斑块在矩阵中位置,从而生成全新的数码迷彩斑块。最终对生成的数码迷彩图案进行扫描,对相近位置颜色相同斑块进行合并,更新斑块边界,以此来提高算法效率。本发明将变形迷彩与数码迷彩技术相结合,解决了迷彩边界问题。针对不同作战场景下,可及时调整迷彩的伪装类型,从而提高装备的隐蔽效果。
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公开(公告)号:CN109741246A
公开(公告)日:2019-05-10
申请号:CN201811627918.3
申请日:2018-12-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种可见光背景下由环境色生成数码迷彩方法,首先,由k-means算法由周围环境的图片中提取主题色,然后加载文件中以矩阵形式预存的无色迷彩小斑块,来生成单个数码迷彩小斑块,然后,通过组合算法,将单个数码迷彩小斑块,绘制在整个画布上,生成整个数码迷彩图案,然后使用涂色算法,对小斑块进行涂色。涂色结束后,数码迷彩生成完成。
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公开(公告)号:CN109840925A
公开(公告)日:2019-06-04
申请号:CN201811625002.4
申请日:2018-12-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种可见光背景下由环境色生成变形迷彩方法,由k-means算法由周围环境的图片中提取主题色,利用贝塞尔曲线,来生成单个变形迷彩小斑块;将所有生成的变形迷彩小斑块绘制在整个画布上,生成整个变形迷彩图案;使用涂色算法,对小斑块进行涂色;涂色结束后,变形迷彩生成完成。
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