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公开(公告)号：CN119323803B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411874279.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 衢州海易科技有限公司 , 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 衢州学院 , 衢州市公安局交通警察支队
Inventor： 吴磊 , 程凯 , 单文煜 , 陈鹏 , 周小龙 , 黄忠京 , 刘明 , 曹曙烽 , 夏云霓 , 陈坚武 , 岑沛丰 , 詹虎山 , 柴凌勇 , 李俊 , 李曦 , 何东飞 , 刘念伯 , 曾晟珂 , 李秀华
IPC: G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习面向车路协同的行人检索方法，属于行人重识别技术领域，包括以下步骤：建立训练集；在ReID模型中设置一个无监督鉴别器网络结构；S3：使用训练集通过预热学习对ReID模型进行预设数量回合的迭代训练；完成预设数量回合的训练后，部署训练好的ReID模型；将待识别图像输入训练完成的ReID模型中，根据自适应阈值n，选取前n%的结果，判定为目标人物，得到检测结果，本申请在ReID模型中引入了无监督鉴别器网络结构，不仅提高了特征的代表性和区分能力，还显著提升了行人识别的准确率，本申请还设置了行人阈值n的判定，保证了检索的高效性和精准性。
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公开(公告)号：CN117202172A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311179929.0
申请日：2023-09-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种保护隐私的基于秘密分享的临近测试方法，通过对针对三角函数的高效安全计算协议并将其应用于临近测试模型中使得参与方可以联合地在不向另一方直接披露自己拥有的数据值的情况下获得双方距离计算的结果。本发明在保证保护隐私位置信息的同时能够及时准确地完成临近测试，相对于已有的传统协议来说，保证了模型的整体精确度和计算结果的准确性，并大幅降低了函数评估时所需要的通信量和计算量，减少临近测试过程中的通讯开销，达到了通信高效和计算高效的预期目标，使得在实际应用中，用户所能感知到的延迟大幅下降，保证了密文下模型计算时的用户体验。
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公开(公告)号：CN119323803A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411874279.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 衢州海易科技有限公司 , 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 衢州学院 , 衢州市公安局交通警察支队
Inventor： 吴磊 , 程凯 , 单文煜 , 陈鹏 , 周小龙 , 黄忠京 , 刘明 , 曹曙烽 , 夏云霓 , 陈坚武 , 岑沛丰 , 詹虎山 , 柴凌勇 , 李俊 , 李曦 , 何东飞 , 刘念伯 , 曾晟珂 , 李秀华
IPC: G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习面向车路协同的行人检索方法，属于行人重识别技术领域，包括以下步骤：建立训练集；在ReID模型中设置一个无监督鉴别器网络结构；S3：使用训练集通过预热学习对ReID模型进行预设数量回合的迭代训练；完成预设数量回合的训练后，部署训练好的ReID模型；将待识别图像输入训练完成的ReID模型中，根据自适应阈值n，选取前n%的结果，判定为目标人物，得到检测结果，本申请在ReID模型中引入了无监督鉴别器网络结构，不仅提高了特征的代表性和区分能力，还显著提升了行人识别的准确率，本申请还设置了行人阈值n的判定，保证了检索的高效性和精准性。
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