一种基于深度学习的视频数据时序信息提取方法及装置

    公开(公告)号:CN111507275A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010313780.0

    申请日:2020-04-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视频数据时序信息提取方法及装置。首先提取出视频序列的光流特征和像素梯度特征,得到对应的光流特征图序列和像素梯度特征图序列。然后利用图像卷积对光流特征图序列和像素梯度特征图序列进行融合。最后利用三维卷积网络对融合特征图序列进行特征提取,得到视频时序信息。装置包括视频帧获得模块、图像尺寸预处理单元和图像颜色通道预处理模块。视频帧获得模块将视频转换为相同格式图像序列。图像序列送入图像尺寸预处理模块,将图像序列尺寸设置为相同固定尺寸。图像序列输入至图像颜色通道预处理模块,进行RGB颜色通道处理,将颜色三通道压缩成单通道。本发明有效提高了提取视频图像目标时序信息的准确度和效率。

    一种基于深度学习的视频数据时序信息提取方法及装置

    公开(公告)号:CN111507275B

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202010313780.0

    申请日:2020-04-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视频数据时序信息提取方法及装置。首先提取出视频序列的光流特征和像素梯度特征,得到对应的光流特征图序列和像素梯度特征图序列。然后利用图像卷积对光流特征图序列和像素梯度特征图序列进行融合。最后利用三维卷积网络对融合特征图序列进行特征提取,得到视频时序信息。装置包括视频帧获得模块、图像尺寸预处理单元和图像颜色通道预处理模块。视频帧获得模块将视频转换为相同格式图像序列。图像序列送入图像尺寸预处理模块,将图像序列尺寸设置为相同固定尺寸。图像序列输入至图像颜色通道预处理模块,进行RGB颜色通道处理,将颜色三通道压缩成单通道。本发明有效提高了提取视频图像目标时序信息的准确度和效率。

    一种DNA生物传感器的分子识别部分、其制备和应用

    公开(公告)号:CN113311038A

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN202110554208.8

    申请日:2021-05-20

    Abstract: 本发明涉及一种DNA生物传感器的分子识别部分、其制备和应用,属于拓扑材料和生物传感器领域。所述分子识别部分包括BiSbTeSe2层和金纳米颗粒层,所述BiSbTeSe2层的表面镀有金纳米颗粒层,金纳米颗粒层上组装有作为探针的巯基修饰的单链DNA;所述分子识别部分通过采用离子溅射的方法在BiSbTeSe2层上镀上一层金纳米颗粒层,然后将巯基修饰的单链DNA与制备好的镀有金纳米颗粒层的BiSbTeSe2层进行自组装而得到;将所述分子识别部分用于DNA生物传感器中,采用电化学测试的方法实现对目标DNA的检测,具有检测范围宽,且检测极限低的优点。

    一种DNA生物传感器的分子识别部分、其制备和应用

    公开(公告)号:CN113311038B

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202110554208.8

    申请日:2021-05-20

    Abstract: 本发明涉及一种DNA生物传感器的分子识别部分、其制备和应用,属于拓扑材料和生物传感器领域。所述分子识别部分包括BiSbTeSe2层和金纳米颗粒层,所述BiSbTeSe2层的表面镀有金纳米颗粒层,金纳米颗粒层上组装有作为探针的巯基修饰的单链DNA;所述分子识别部分通过采用离子溅射的方法在BiSbTeSe2层上镀上一层金纳米颗粒层,然后将巯基修饰的单链DNA与制备好的镀有金纳米颗粒层的BiSbTeSe2层进行自组装而得到;将所述分子识别部分用于DNA生物传感器中,采用电化学测试的方法实现对目标DNA的检测,具有检测范围宽,且检测极限低的优点。

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