公开(公告)号：CN116630858A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310626199.8

申请日：2023-05-30

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 杨璐嘉 ,  王永佳 ,  舒文晔 ,  练智超

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种基于生物信号和时空信号的深度伪造视频检测方法，属于人工智能安全领域。首先对视频进行人脸识别，将视频裁剪对齐生成人脸视频，从视频中提取视频帧和绿色通道的rPPG信号，将这两种数据分别输入到三维残差网络和二维卷积神经网络中训练基学习器，最后基于stacking策略构建多模态融合鉴伪的集成模型，输出鉴伪结果。本发明利用三维残差网络中的三维卷积核学习视频时序信息，用池化层学习空间信息，并提取视频中难以被伪造的生物信号，辅助鉴伪，增加视频鉴伪的准确率。充分的实验表明，所建立的融合模型能够较好地应对视频低分辨率情况，在各种伪造算法上的鉴伪效果好，具有良好的泛化性能。

公开(公告)号：CN116612455A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310543436.4

申请日：2023-05-15

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 许志超 ,  施润 ,  吴欣杰 ,  戴迪康 ,  杨璐嘉 ,  汪林斌 ,  李江晨 ,  俞少华

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/24 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T3/00 ,  G06T7/277 ,  G06T7/50 ,  G06T17/05 ,  G01S17/88 ,  G01S17/86

Abstract: 本发明适用于无人驾驶技术领域，提供了一种基于激光雷达与相机结合的路面状态预测方法和系统，所述方法包括：获取激光雷达与相机的激光雷达数据和相机图像信息；对相机图像信息进行处理，输出相机图像信息在BEV空间中的3D感知结果和定位；对激光雷达数据进行处理，将激光雷达数据在BEV空间中进行表示；对BEV空间中的相机图像信息和激光雷达数据进行卡尔曼滤波融合，得到路面的状态预测结果，本发明实施例对于相机的图像信息，可以预测二维图像上网格的深度分布并提取二维图像深度信息，从而重建丢失的三维信息，将二维图像变换到BEV空间(鸟瞰图)中，能有效实现对路面状态，特别是隐藏障碍的识别。