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公开(公告)号：CN115116089B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210665254.X
申请日：2022-06-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 发明提供了一种生活照人物识别模型训练方法、人物识别方法及电子设备，其包括：基于深度残差网络构建初始生活照人物识别模型；获取包含待检测人物的生活照样本集；通过初始生活照人物识别模型获取样本集中人物特征图、背景特征图、融合人物特征、组内人物关系、组间人物关系、最终人物特征图和邻接矩阵；根据最终人物特征图和邻接矩阵采用的多种损失函数计算的损失值对初始生活照人物识别模型的参数进行更新，直至模型收敛得到生活照人物识别模型。本发明还提供了生活照人物识别方法及电子设备。本发明通过对生活照中包含的多种特征信息进行提取，并对人物关系进行建模，提高了人物身份识别的精度。
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公开(公告)号：CN107705288B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201710786152.2
申请日：2017-09-04
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种伪目标运动强干扰下的危险气体泄漏红外视频检测方法，该方法首先对气体红外视频图像进行背景建模并利用建模所得背景对每帧红外图像进行差分处理；然后再利用4邻域的连通域算法遍历差分后的二值图像并对找到的连通区域进行初步筛选，得到几个备选动目标区域；本算法在改进FAST特征点检测算法的基础上，对红外视频图像中的几个备选动目标区域进行FAST特征提取，并利用该特征在不同种类的动目标区域中分布规律不同，有效地将气体与相机抖动、行人走动、树丛晃动、云团移动等干扰动目标区分开，从而在动目标强干扰下具有良好的鲁棒性；最后算法对检测出的气体区域加上伪彩色处理，便于监控端及时发现并定位。
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公开(公告)号：CN107705288A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710786152.2
申请日：2017-09-04
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G01M3/02 , G06K9/4671 , G06K9/6223 , G06T2207/10016 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明公开了一种伪目标运动强干扰下的危险气体泄漏红外视频检测方法，该方法首先对气体红外视频图像进行背景建模并利用建模所得背景对每帧红外图像进行差分处理；然后再利用4邻域的连通域算法遍历差分后的二值图像并对找到的连通区域进行初步筛选，得到几个备选动目标区域；本算法在改进FAST特征点检测算法的基础上，对红外视频图像中的几个备选动目标区域进行FAST特征提取，并利用该特征在不同种类的动目标区域中分布规律不同，有效地将气体与相机抖动、行人走动、树丛晃动、云团移动等干扰动目标区分开，从而在动目标强干扰下具有良好的鲁棒性；最后算法对检测出的气体区域加上伪彩色处理，便于监控端及时发现并定位。
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公开(公告)号：CN116682070B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202310970365.6
申请日：2023-08-03
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/54 , G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/269 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下危险气体泄漏红外视频检测方法，包括以下步骤：S1、将自然光照下的待测火灾烟雾视频输入预先训练好的生成对抗网络，生成虚拟的复杂场景下的红外泄漏气体数据；S2、将红外泄漏气体数据输入预先训练好的Flow Faster RCNN网络中；S3、该Flow Faster RCNN网络通过并行的空间特征提取通道和运动光流特征提取通道，分别提取红外泄漏气体的空间纹理信息和光流运动信息，经拼接后输入RPN模块，生成区域建议框及对应的特征图子块；通过两个全连接层判别是否有危险气体泄漏以及泄漏气体的位置。本发明能更好的融合气体泄漏时的运动信息，提升检测准确率。
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公开(公告)号：CN115116089A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210665254.X
申请日：2022-06-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 发明提供了一种生活照人物识别模型训练方法、人物识别方法及电子设备，其包括：基于深度残差网络构建初始生活照人物识别模型；获取包含待检测人物的生活照样本集；通过初始生活照人物识别模型获取样本集中人物特征图、背景特征图、融合人物特征、组内人物关系、组间人物关系、最终人物特征图和邻接矩阵；根据最终人物特征图和邻接矩阵采用的多种损失函数计算的损失值对初始生活照人物识别模型的参数进行更新，直至模型收敛得到生活照人物识别模型。本发明还提供了生活照人物识别方法及电子设备。本发明通过对生活照中包含的多种特征信息进行提取，并对人物关系进行建模，提高了人物身份识别的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116682070A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310970365.6
申请日：2023-08-03
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/54 , G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/269 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下危险气体泄漏红外视频检测方法，包括以下步骤：S1、将自然光照下的待测火灾烟雾视频输入预先训练好的生成对抗网络，生成虚拟的复杂场景下的红外泄漏气体数据；S2、将红外泄漏气体数据输入预先训练好的Flow Faster RCNN网络中；S3、该Flow Faster RCNN网络通过并行的空间特征提取通道和运动光流特征提取通道，分别提取红外泄漏气体的空间纹理信息和光流运动信息，经拼接后输入RPN模块，生成区域建议框及对应的特征图子块；通过两个全连接层判别是否有危险气体泄漏以及泄漏气体的位置。本发明能更好的融合气体泄漏时的运动信息，提升检测准确率。
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公开(公告)号：CN116127277B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310384568.7
申请日：2023-04-12
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了激波流场动态压力测量不确定度评定方法，包括步骤：S1、对激波流场动态压力测量信号进行分解，得到高频噪声分量、趋势分量、振铃分量和低频噪声分量；S2、进行样本量扩充，并计算各分量在每个时刻数据的最优估计值；S3、计算各分量最优估计值序列的统计均值和方差及其正态分布，根据共轭先验分布规律估计概率密度函数，进而得到每个时刻数据的联合先验概率密度函数，基于似然函数和贝叶斯方法，得到联合后验概率密度函数及其后验分布统计量，进而得到四个分量的不确定度；S4、将四个分量的不确定度进行合成计算，得到激波流场动态压力测量扩展不确定度。本发明可实现小样本、时变特性的激波流场动态压力测量的不确定度评定。
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公开(公告)号：CN116089800B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310368863.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01L23/00 , G01M10/00
Abstract: 本发明公开了一种激波流场动态压力测量信号振铃分量提取校正方法及系统，该方法包括以下步骤：采用经验模态分解方法对激波流场动态压力测量信号进行自适应分解，提取出激波流场动态压力测量信号的振铃分量；利用卷积神经网络来构建振铃分量畸变校正模型，数据集构建采用交错跨度式构建方法；对振铃分量中模态混叠段时间序列进行预测，实现对动态压力响应信号振铃分量的准确提取。本发明将自适应信号分解方法和卷积神经网络模型辨识方法的优点相结合，可有效减小激波流场动态压力响应信号振铃分量提取过程受频率混叠的影响，通过振铃分量的变化特征构建数据预测模型，实现激波流场动态压力响应信号振铃分量的准确提取与校正。
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公开(公告)号：CN116127277A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310384568.7
申请日：2023-04-12
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了激波流场动态压力测量不确定度评定方法，包括步骤：S1、对激波流场动态压力测量信号进行分解，得到高频噪声分量、趋势分量、振铃分量和低频噪声分量；S2、进行样本量扩充，并计算各分量在每个时刻数据的最优估计值；S3、计算各分量最优估计值序列的统计均值和方差及其正态分布，根据共轭先验分布规律估计概率密度函数，进而得到每个时刻数据的联合先验概率密度函数，基于似然函数和贝叶斯方法，得到联合后验概率密度函数及其后验分布统计量，进而得到四个分量的不确定度；S4、将四个分量的不确定度进行合成计算，得到激波流场动态压力测量扩展不确定度。本发明可实现小样本、时变特性的激波流场动态压力测量的不确定度评定。
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公开(公告)号：CN116089800A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310368863.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01L23/00 , G01M10/00
Abstract: 本发明公开了一种激波流场动态压力测量信号振铃分量提取校正方法及系统，该方法包括以下步骤：采用经验模态分解方法对激波流场动态压力测量信号进行自适应分解，提取出激波流场动态压力测量信号的振铃分量；利用卷积神经网络来构建振铃分量畸变校正模型，数据集构建采用交错跨度式构建方法；对振铃分量中模态混叠段时间序列进行预测，实现对动态压力响应信号振铃分量的准确提取。本发明将自适应信号分解方法和卷积神经网络模型辨识方法的优点相结合，可有效减小激波流场动态压力响应信号振铃分量提取过程受频率混叠的影响，通过振铃分量的变化特征构建数据预测模型，实现激波流场动态压力响应信号振铃分量的准确提取与校正。
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