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公开(公告)号：CN117475474A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311418003.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种用于智能安防的跨模态行人重识别系统及方法，系统包括图像预处理模块、图像获取模块、网络构建模块、网络训练模块和指标评估模块；方法包括：特征提取；构建图卷积神经进行特征融合；多级特征聚合机制；损失函数优化。本发明通过提出多样化嵌入拓展模块，通过多分支卷积生成结构，基于局部异构聚合图卷积网络的方法，利用图结构关系对提取到的局部关键点特征进行信息融合的方法，提取更多高层次特征信息；对损失函数进一步优化，提出中心引导对挖掘损失和正交损失，其以端到端的方式去除冗余，提供了更简单优化的网络结构，减弱了行人图像在可见光模态和红外模态下存在的差异，减少噪声的产生,极大提高了行人图像在图像库中检索的效率。
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公开(公告)号：CN116468770A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310247390.1
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种矿井安全隐患场景三维重建中自监督深度估计方法，首先分别构建正常光照图像和低光照图像的深度估计网络和姿态估计网络模型，在编码器解码器中间采用自注意力机制的位置感知模块，用以获取场景结构的上下文信息和更好的特征表示；在对网络训练的过程中，使用正常光照图像和通过CycleGAN处理得到的低光照图像进行训练，再采用映射图像增强(MIE)算法处理由CycleGAN输出的图像，以满足保持亮度一致性的需要，解决低光照和光照不均匀带来的影响。增强了细节处的特征表示，加强了对复杂背景处的深度估计效果。加入的映射图像增强模块使得低光照图像的亮度和对比度明显提高，从而为其带来更高的可见性，保留更多的细节。
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公开(公告)号：CN117475474B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202311418003.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种用于智能安防的跨模态行人重识别系统及方法，系统包括图像预处理模块、图像获取模块、网络构建模块、网络训练模块和指标评估模块；方法包括：特征提取；构建图卷积神经进行特征融合；多级特征聚合机制；损失函数优化。本发明通过提出多样化嵌入拓展模块，通过多分支卷积生成结构，基于局部异构聚合图卷积网络的方法，利用图结构关系对提取到的局部关键点特征进行信息融合的方法，提取更多高层次特征信息；对损失函数进一步优化，提出中心引导对挖掘损失和正交损失，其以端到端的方式去除冗余，提供了更简单优化的网络结构，减弱了行人图像在可见光模态和红外模态下存在的差异，减少噪声的产生,极大提高了行人图像在图像库中检索的效率。
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公开(公告)号：CN116664649A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310247388.4
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种矿井增强现实无人开采工作面深度估计方法，属于图像处理技术领域，构建卷积层、池化层、残差层、下采样模块组成的深度编码器，在编码器网络浅层提取图像浅层高分辨率特征信息，在编码器网络深层通过卷积操作的堆叠，提取图像低分率特征信息，将浅层的高分辨率特征图通过层级特征调整模块融合到深层的低分率特征图中；构建由反卷积层、上采样模块以及跳跃连接组成的深度解码器网络，估计图像的深度；构建相机位姿预测网络，通过相机邻帧间运动位姿的估计重投影到目标图像的光度损失作为自监督信号约束；构建改进的颜色‑几何差异信息来预测共平面深度图模块，用向量梯度渐变作为约束信号，约束预测初始深度图和预测共平面深度图。
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