公开(公告)号：CN119229338A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411185475.2

申请日：2024-08-27

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 曹聪琦 ,  张瀚文 ,  路悦 ,  王鹏 ,  张艳宁

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于隐空间预测模型的场景依赖视频异常检测及预测方法，首先获取待处理视频中预设数量个视频帧，组成输入视频；输入视频片段由前向网络处理，并输出预测的视频帧，将预测的视频帧视为当前帧；通过比较当前帧的预测值与真实值之间的差异判断异常事件是否发生，从而解决视频异常检测任务；将预测的当前帧补充到输入的视频片段后，输出预测的未来帧；当前向网络以自回归的方式预测完预设数量未来帧后，将其输入后向网络；通过比较观测帧的预测值与真实值之间的差异判断未来预设数量帧时间内异常事件是否发生，从而解决视频异常预测任务。本发明方法可以很好地处理场景相关的异常检测和预测。

公开(公告)号：CN115511795A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211088281.1

申请日：2022-09-07

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 吴俊 ,  沈博 ,  张瀚文 ,  何明鑫 ,  刘洋 ,  何贵青 ,  蒋晓悦 ,  夏召强 ,  谢红梅 ,  李会方 ,  冯晓毅

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/11 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种半监督学习医学图像分割方法：步骤一：预训练；首先针对第一原始医学图像对精修复网络进行预训练；得到训练好的精修复网络；步骤二(微调)：将训练好的精修复网络中编码器与随机初始化的解码器结合得到分割网络；对第二原始医学图像集经过人工标注得到分割数据集；利用分割数据集对分割网络进行训练，得到训练好的分割网络；步骤三：利用训练好的分割网络作为教师模型进行自训练得到训练好的学生模型；步骤四：将待分割图像输入训练好的学生模型得到分割结果。本发明的方法利用容易获取的、大量的原始数据，解决了用于训练深度学习分割模型的标注数据不足导致分割准确性低的技术问题。