公开(公告)号：CN114743064A

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202210195528.3

申请日：2022-03-01

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 欧中洪 ,  旷锐锋 ,  朱子谦 ,  宋美娜

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种无监督域自适应目标检测方法和装置，其中，该方法包括：实时采集目标域数据和目标域数据的样本数据；其中，目标域数据包括预设种类场景下的图片；将目标域数据输入训练好的基于YOLOv5的跨域检测模型进行目标检测；其中，训练好的基于YOLOv5的跨域检测模型是将样本数据通过域交替学习对基于YOLOv5的跨域检测模型根据预设种类场景下的样本数据图片训练的；根据模型检测的输出，得到目标域数据的跨域图像检测结果。本申请能够精准的实现现实场景中图像的跨域目标检测问题。

公开(公告)号：CN114743064B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202210195528.3

申请日：2022-03-01

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 欧中洪 ,  旷锐锋 ,  朱子谦 ,  宋美娜

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/088

Abstract: 本申请公开了一种无监督域自适应目标检测方法和装置，其中，该方法包括：实时采集目标域数据和目标域数据的样本数据；其中，目标域数据包括预设种类场景下的图片；将目标域数据输入训练好的基于YOLOv5的跨域检测模型进行目标检测；其中，训练好的基于YOLOv5的跨域检测模型是将样本数据通过域交替学习对基于YOLOv5的跨域检测模型根据预设种类场景下的样本数据图片训练的；根据模型检测的输出，得到目标域数据的跨域图像检测结果。本申请能够精准的实现现实场景中图像的跨域目标检测问题。

公开(公告)号：CN112052721A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN202010687747.4

申请日：2020-07-16

Applicant: 北京邮电大学 ,  首都医科大学附属北京同仁医院

Inventor： 欧中洪 ,  旷锐锋 ,  张子俊 ,  梁庆丰 ,  韦振宇 ,  王乐滢 ,  宋美娜

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提出了一种基于深度学习的眨眼波形图生成方法、装置及设备，其中，方法包括：获取针对用户眼部运动的视频流，其中，视频流中包含多帧眼部图像帧；将多帧眼部图像帧中的每帧眼部图像帧输入预先训练的分割模型，获取每帧图像帧中上下眼睑之间包含的目标区域；获取目标区域对应的睑裂高度；根据视频流的图像帧顺序对每帧眼部图像帧的睑裂高度和高度阈值计算开合度，根据开合度序列生成眨眼波形图。根据本申请能够提高眼睑间区域识别的准确性，以及睑裂高度和眨眼波形图的准确性，进而，提高了评估眼表疾病的可靠性。