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公开(公告)号：CN114627492B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210118669.5
申请日：2022-02-08
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种双金字塔结构引导的多粒度行人重识别方法及系统，首先在ResNet50中嵌入注意力金字塔，引导网络由粗到细依次挖掘不同粒度的特征，使网络更倾向于关注复杂环境中行人的显著区域；其次通过结构不对称的双重注意力特征金字塔分支，以提取多尺度的行人特征，丰富特征的多样性，同时双重注意力机制可使分支从浅层信息中捕获高细粒度的局部特征；最后将粒度较粗的全局特征与多层级细粒度的局部特征融合，两种金字塔相互作用，以此获得更多具有鉴别性的多粒度特征，以改善行人遮挡问题。本发明仅通过较少的计算量，便可有效地解决杂乱场景下难以提取行人关键信息和局部遮挡时全局特征方法失效而造成识别精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN116473539A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310496920.6
申请日：2023-04-27
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于心电信号的复合经验模态分解呼吸提取方法及系统，该方法包括：对高斯白噪声和采集到的受测者的原始心电信号同时进行集合经验模态分解，分解得到各固有模态函数分量，利用傅里叶变换技术选择呼吸的IMF频段范围，对各IMF分量在所处对应中心频段范围内相减，以消除原始EEMD分解中的白噪声残留，得到新的IMF；分别计算新IMF、原始心电信号得到的IMF与实测呼吸信号的相关性，由相关系数增量最大原则确定算法的最佳幅值噪声系数α，用于重构呼吸信号。本发明的呼吸提取具有操作简单、准确性高和鲁棒性强的特点。
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公开(公告)号：CN114627492A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210118669.5
申请日：2022-02-08
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种双金字塔结构引导的多粒度行人重识别方法及系统，首先在ResNet50中嵌入注意力金字塔，引导网络由粗到细依次挖掘不同粒度的特征，使网络更倾向于关注复杂环境中行人的显著区域；其次通过结构不对称的双重注意力特征金字塔分支，以提取多尺度的行人特征，丰富特征的多样性，同时双重注意力机制可使分支从浅层信息中捕获高细粒度的局部特征；最后将粒度较粗的全局特征与多层级细粒度的局部特征融合，两种金字塔相互作用，以此获得更多具有鉴别性的多粒度特征，以改善行人遮挡问题。本发明仅通过较少的计算量，便可有效地解决杂乱场景下难以提取行人关键信息和局部遮挡时全局特征方法失效而造成识别精度不高的问题。
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