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公开(公告)号:CN116596743A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310403404.4
申请日:2023-04-14
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T3/00 , G06T5/00 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种模拟雨场图像生成方法及系统,所述方法包括以下步骤:S1:获取有雨图像数据集,将有雨图像数据集进行预处理得到预处理图像;S2:对预处理图像进行归一化处理,得到归一化样本,所述归一化样本划分为训练集图像和测试集图像;S3:构建模拟雨场生成网络;S4:使用训练集图像对模拟雨场生成网络进行训练,对鉴别器使用频谱归一化、自注意力机制,改善训练能力;S5:通过大量训练和优化超参数,得到训练后的模拟雨场生成网络;将待处理的有雨图像输入训练后的模拟雨场生成网络,生成模拟雨场图像。通过本发明方法,所生成的模拟雨场图像分布更加自然。
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公开(公告)号:CN117173786A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311141055.X
申请日:2023-09-06
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下跌倒检测方法、系统、电子设备及介质,所述方法包括:S1:获取视频帧中包含人体的检测框区域;S2:建立VGG‑BiNLSTM跌倒行为检测模型:所述VGG‑BiNLSTM跌倒行为检测模型包括VGG网络、BiNLSTM网络;所述BiNLSTM网络构建过程为:改进LSTM网络,将LSTM网络预设的存储单元嵌套到原始LSTM网络存储单元中,构建NLSTM网络存储单元;S3:采用VGG网络对视频帧中包含人体的检测框区域进行特征提取,以捕获人体行为的特征向量;将特征向量送入VGG‑BiNLSTM跌倒行为检测模型中,利用连续帧之间的时序信息,实现对跌倒行为的检测与识别。通过本发明方法以解决传统的深度学习的跌倒检测方式可泛化性低的技术问题,实现对行人跌倒行为的准确检测。
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