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公开(公告)号：CN117523357A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311513284.X
申请日：2023-11-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于自引导和部件自适应融合的多查询网络，获取车辆的图片数据集，构建基于自引导和部件自适应融合的多查询网络，使用基线车辆图片的原始特征，自引导更新模块为每组多个查询更新原始特征，自适应融合模块将更新特征自适应进行融合，通过重识别损失约束单部件融合特征和单部件更新特征，对基于自引导和部件自适应融合的多查询网络上进行训练和验证，再将训练所得最好的基于自引导和部件自适应融合的多查询网络在测试集上进行测试。发明的自引导更新模块利用同一组内多个查询的集体信息来指导单个查询，自适应融合模块能够自适应地融合来自不同查询的相同部分的有效信息；可更细粒度地处理每张照片的信息，增强特征表示并提高辨别能力。
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公开(公告)号：CN117115630A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311117117.3
申请日：2023-08-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于循环一致性的强光下多光谱车辆重识别方法，属于车辆重识别技术领域，解决解决强光下的车辆重识别问题；本发明对光谱图像进行数据预处理，提取光谱对应的高维特征，采用强光标签预测器对受到强光污染的图像标记强光伪标签；利用去光斑生成器将强光污染的热红外光谱和受损的光谱融合成去光斑的光谱，以替换受损的光谱；利用强光标签预测器获取的伪标签训练一个图像质量预测器，设计强光感知的交互融合模块，根据图像质量动态调节特征融合过程进行特征级融合；对多光谱进行了图像级融合，并提出了有效的图像级融合框架，使用强光感知的预测模块来自适应调节多分支特征之间的关系，以增强强光不变的有效特征并抑制易受强光干扰的无效特征。
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公开(公告)号：CN111274988B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010085045.9
申请日：2020-02-10
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱的车辆重识别方法及装置，所述方法包括：获取可见光特征图、近红外特征图以及热红外特征图；获取各光谱下的类激活图，将各光谱下的类激活图分别通过全局平均池化得到各光谱下的类得分向量；将各光谱下的类得分向量分别通过归一化得到各光谱下的类别预测可能性向量，利用各光谱下的类别预测可能性向量获取各光谱下的损失函数，将各光谱下的损失函数融合获取多流的类别约束损失函数；获取异质协作身份损失函数；获取最终损失函数；训练异质协作感知的多流卷积神经网络，利用训练好的异质协作感知的多流卷积神经网络对车辆进行重识别；本发明的优点在于：能够解决恶劣环境中车辆重识别问题。
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公开(公告)号：CN115588110A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211233932.1
申请日：2022-10-10
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供了一种基于特征匹配的车辆车脸图像对齐方法，属于车脸图像对齐技术领域，包括：获取车脸图像数据集；提取车脸图像数据集中每一张图像的图像特征点，得到每一张车脸图像的车脸图像特征点集合，并对多个车脸图像特征点集合进行特征点匹配；利用DBSCAN算法对车脸图像进行聚类；从每一个类别中选取与本类中其它车脸图像的距离之和最小的样本作车脸模板图像；将待对齐的车脸图像与多个车脸模板图像进行特征点匹配,选取与待对齐的车脸图像相似度最高的车脸模板图像；计算这两组图像特征点集合之间的单应性矩阵；利用单应性矩阵对待对齐的车脸图像进行几何变换，得到车脸图像的对齐结果。该方法可以实现车脸图像的对齐。
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公开(公告)号：CN110826392B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201910875343.5
申请日：2019-09-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种结合上下文信息的跨模态行人检测方法，将可见光和热红外两个模态下的图像送到深度卷积网络中得到固定数目的感兴趣区域；将两个模态下的每一个感兴趣区域映射成特征向量作为图中节点构建图模型；采用门循环单元GRU进行上下文信息的传递更新，得到可见光图像GRU、热红外图像GRU、结合可见光和热红外图像的GRU这三个输出结果；使用最终的节点表示来送到分类器中进行分类以及标注框回归，设置阈值，将大于阈值的正样例以及其相应的坐标位置输出，实现行人检测。将深度学习应用到了行人检测领域中，达到较好的检测效果；结合单模态图像上下文信息和跨模态图像上下文信息，使得特征具有更加丰富的信息，帮助分类器更好的分类以及定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113128441B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110465670.0
申请日：2021-04-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 一种属性和状态引导的结构嵌入车辆重识别系统和方法，属于计算机视觉技术领域，解决车辆重识别中的相同车辆间的类内差异和不同车辆间类间差异的问题，系统通过基于属性的增强和基于状态的弱化来学习车辆重识别中具有判别力的特征，包括：残差网络模块、基于属性的增强和扩展模块、基于状态的削弱和收缩模块以及全局结构嵌入模块；方法，含两个阶段：训练阶段和测试阶段；利用属性的增强和扩展来增加不同车辆间的特征间距，利用状态的弱化和收缩来减小相同车辆间的特征间距，从而更好的帮助网络学习车辆的特征。
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公开(公告)号：CN114677618A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210194552.5
申请日：2022-03-01
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 科大讯飞股份有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种事故检测方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待检测视频的图像帧序列；基于全局提取网络，对图像帧序列进行三维特征提取，得到待检测视频的全局特征；基于局部提取网络，应用图像帧序列中各帧图像的检测目标和目标位置，确定待检测视频的局部特征；基于融合分类网络，应用全局特征和局部特征，确定待检测视频的事故检测结果。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过联合待检测视频的全局特征和局部特征进行事故检测，无论针对目标剧烈变化导致目标检测失效或者跟丢的情况，还是针对场景变化不明显的情况，均能够准确、可靠地完成事故检测，从而保证能够及时监控到交通事故，便于事故排查的及时性。
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公开(公告)号：CN111274988A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010085045.9
申请日：2020-02-10
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱的车辆重识别方法及装置，所述方法包括：获取可见光特征图、近红外特征图以及热红外特征图；获取各光谱下的类激活图，将各光谱下的类激活图分别通过全局平均池化得到各光谱下的类得分向量；将各光谱下的类得分向量分别通过归一化得到各光谱下的类别预测可能性向量，利用各光谱下的类别预测可能性向量获取各光谱下的损失函数，将各光谱下的损失函数融合获取多流的类别约束损失函数；获取异质协作身份损失函数；获取最终损失函数；训练异质协作感知的多流卷积神经网络，利用训练好的异质协作感知的多流卷积神经网络对车辆进行重识别；本发明的优点在于：能够解决恶劣环境中车辆重识别问题。
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公开(公告)号：CN104754302A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510128597.2
申请日：2015-03-20
Abstract: 本发明公开了一种基于枪球联动系统的目标检测跟踪方法，其特征是按如下步骤进行：1构建枪球联动系统；2设定普通检测区域、重点检测区域和屏蔽区域；3对枪机和PTZ球机进行标定，获得标定数据；4对普通检测区域和重点检测区域进行检测和跟踪。本发明能快速、准确地检测出运动目标并且可靠持续地对运动目标进行跟踪，从而提高识别效率降低复杂性。
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公开(公告)号：CN104539909A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510021580.7
申请日：2015-01-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种视频监控方法及视频监控服务器，用于实现目标在多监控设备间的跟踪，提高目标跟踪时匹配的准确率。本发明实施例方法包括：当第一目标离开第一监控设备的范围时，视频监控服务器根据第一监控设备发送的第一目标的数据获得第一目标的预测运动轨迹；视频监控服务器根据接收到的第二监控设备发送的第二目标的数据获得第二目标的平滑运动轨迹；视频监控服务器判断第二目标的平滑运动轨迹与第一目标的预测运动轨迹中的任一轨迹是否相匹配；若是，则视频监控服务器确定第二目标为第一目标。本发明实施例还提供了一种视频监控服务器。
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