公开(公告)号：CN118823877A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410940609.0

申请日：2024-07-12

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 何玉青 ,  朱靖煊 ,  杨峻凯 ,  金一凡

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80

Abstract: 本公开实施例提供了一种基于融合坐标系空时图卷积网络的红外视频跌倒检测方法，包括：对红外人体视频进行降采样以获得红外人体视频帧序列；对所述红外人体视频帧序列进行图像增强处理，获得增强后的红外视频帧序列；对所述增强后的红外视频帧序列进行人体骨架关键点数据提取；对提取得到的人体骨架关键点数据进行预处理，得到直角坐标系和极坐标系下的人体骨架关键点序列；利用基于时空图卷积网络构建的跌倒动作分类检测模型对所述人体骨架关键点序列进行处理，获得融合直角坐标系和极坐标系下的人体跌倒检测结果，其中，所述人体跌倒检测结果表示人体跌倒或未跌倒。该方法能够提升人体跌倒检测结果的精度。

公开(公告)号：CN115830694A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211513635.2

申请日：2022-11-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 何玉青 ,  杨峻凯 ,  吕梦凌

IPC: G06V40/18 ,  G06V40/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于循环注意力机制的虹膜图像防伪检测方法，包括：将全局虹膜图像输入虹膜防伪检测网络模型；通过第一级网络结构单元对全局虹膜图像进行处理获得第一级特征尺度的预测概率和关键区域参数；通过每一级网络结构单元执行：基于输入至当前级网络结构单元的当前特征尺度下的输入图像和当前级网络单元输出的当前级特征尺度的关键区域参数，得到下一级特征尺度的输入图像，并由下一级网络结构单元对下一级特征尺度的输入图像进行处理，获得下一级网络结构单元对应的下一级特征尺度的预测概率和关键区域参数；将至少两个不同级特征尺度的预测概率进行融合，得到全局虹膜图像为真实虹膜的图像或伪造虹膜的图像的判定结果。