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公开(公告)号:CN117765429A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311439736.4
申请日:2023-11-01
IPC: G06V20/40 , G06V20/00 , G06V10/774 , G06T5/73 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于目标检测技术领域,具体涉及一种基于深度学习的海上风电场船只入侵检测方法及系统,包括:获取海上船只的监控视频流;将视频流输入到图像抽帧模块进行抽帧,每秒抽取四帧作为待检测图像;对获取到的待检测图像输入到训练好的船只入侵检测模型,输出图像的船只目标预测结果;根据连续两帧待检测图像的预测结果判断当前时刻是否有船只入侵;本发明能够实现根据海上风电场上的监控视频实时检测船只入侵,同时保证了高精度的船只检测,具有良好的经济效益。
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公开(公告)号:CN116978061A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310940241.3
申请日:2023-07-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合的遮挡行人再识别方法,包括:获取行人图像数据集并构建障碍样本集,从障碍样本集中随机选择一个障碍样本;对训练集中的无遮挡行人图像动态生成遮挡区域,更改障碍样本的大小为遮挡区域大小,将障碍样本粘贴至无遮挡行人图像的遮挡区域得到遮挡行人图像;对遮挡行人图像和无遮挡行人图像进行相同的图像增强处理,利用增强处理后的图像对训练基于ViT神经网络的行人再识别模型;将遮挡的目标行人图像和无遮挡的目标行人图像作为图像对输入训练好的行人再识别模型输出目标行人的识别结果;本发明能够实现在复杂的遮挡场景下对遮挡的行人图像进行识别检索,同时保证了高精度的行人识别,使其具有良好的经济效益。
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公开(公告)号:CN116189294A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202310030275.9
申请日:2023-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/049 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于人体姿态估计领域,具体涉及一种基于时空transformer的轻量级三维人体姿态估计方法及系统,该方法获取待估计视频,将待估计视频输入到训练好的轻量级三维人体姿态估计模型,得到三维人体姿态序列结果,完成姿态估计;所述轻量级三维人体姿态估计模型包括二维姿态估计模块、时空编解码模块和主干网络时空transformer模块;本发明能够实现对原始输入数据进行压缩,降低时空transformer模型的计算量,同时保证高精度的推理。
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