公开(公告)号：CN118014848A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410204437.0

申请日：2024-02-23

Applicant: 杭州电子科技大学 ,  杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司

Inventor： 程世超 ,  王亦凡 ,  周俊哲 ,  张建海

IPC: G06T5/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/09 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明公开了一种基于自动筛选机制的通用图像复原方法，该方法首先从公开数据集中下载图像，各随机选取n张不同损坏程度的图像组成图片集合，按比例划分为训练集与测试集，并对训练集和测试集中的图像进行预处理。其次使用残差网络对预处理后的训练集数据提取特征，判断其待修复类型。然后对多任务图像复原模型中的不同预训练参数进行微调，实现降质图像复原。最后计算损失，得到残差网络和多任务图像复原模型的最优参数，并测试。本发明实现高效率高质量的图像修复功能，有助于降低图像复原技术的使用成本，提高工作效率。

公开(公告)号：CN115527270A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211233140.4

申请日：2022-10-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 程世超 ,  张建海 ,  周俊哲 ,  刘华圣

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种密集人群环境中的特定行为识别方法，包括如下步骤：S1、数据集获取，所述数据集包括行人检测数据集和行为识别数据集；S2、数据集预处理；S3、将预处理后的行人检测数据集中的图像输入至特征图金字塔网络提取出对应的特征，在通过区域生成网络生成候选区域以及该候选区域的类别信息；S4、使用极大值抑制算法去除重叠目标；S5、基于残差网络的分类识别网络进行特定行为目标的识别；S6、训练分类识别网络的网格参数；S7、通过步骤S6得到最优网格参数，并导入分类识别网络中，通过行为识别数据集进行测试。该方法对密集人群这一特殊环境，通过融合检测与识别任务的两阶段，实现密集人群环境中特定行为的检测识别任务。