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公开(公告)号：CN119027845B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411514321.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 华侨大学 , 泉州圣源警用侦察设备有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及图像处理与人工智能技术领域，公开了一种无人机森林火灾风险区块检测方法及系统，方法包括：构建基于区块分类的目标检测模型并进行训练，利用训练好的基于区块分类的目标检测模型实现无人机森林火灾风险区块检测；所述基于区块分类的目标检测模型利用区块映射器无人机图像中的不同区块映射为区块特征；利用多阶段采样网络对区块特征进行多种尺度的采样，并利用降维映射层进行尺度对齐，获得多尺度区块特征；通过哈达玛积融合多尺度区块特征，利用区块分类器将融合后的多尺度区块特征映射至区块类别概率。本发明以区域分类方式实现风险区块的定位，避免了现有技术因精确定位导致的庞大计算量，延长无人机可用时间。
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公开(公告)号：CN116994295B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311256034.2
申请日：2023-09-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度样本自适应选择门的野生动物类别识别方法，涉及机器视觉技术领域，利用灰度图像作为辅助模态来缓解可见光图像和红外光图像之间的模态差异。具体地说，本发明以可见光图像和灰度图像之间在特征空间中的差异来模拟可见光图像和红外光图像的模态差异，设计一种基于神经网络的自适应选择门模块，从可见光图像和灰度图像的特征差异中学习出灰度图像的重要性，用于合理控制灰度图像参与模型鉴别性训练的程度，解决因白天可见光图像与夜晚红外光图像之间模态跨度变化大，导致计算机对野生动物难以准确识别的问(56)对比文件张典;汪海涛;姜瑛;陈星.基于轻量网络的近红外光和可见光融合的异质人脸识别.小型微型计算机系统.2020,(04),全文.
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公开(公告)号：CN117333826A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310947820.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 华侨大学
Abstract: 由于具有鉴别性的局部组件信息在整车图像中占比很少，且监控场景复杂多变，缺乏明确组件位置信息，因此空间注意力机制易出现细节信息偏移、丢失等问题。为此，本发明提供一种基于空间与通道注意力之注意力协同的车辆再辨识方法，利用对特征映射空间位置不敏感的通道注意力协同空间注意力学习，获得更好的特征学习效果。首先，本发明利用空间注意力机制和通道注意力机制分别从特征映射中学习空间重要性掩码和通道重要性掩码。其次，本发明设计基于注意力子网的空间重要性掩码和通道重要性掩码协同方法，以生成空间‑通道复合重要性掩码，提升车辆再辨识准确性。本发明可广泛应用于智慧城市、智慧交通以及智慧安防中的智能视频监控系统。
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公开(公告)号：CN118196840B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410610290.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义偏好挖掘的行人再辨识方法，涉及人工智能、机器视觉领域，包括：利用预训练的语义分割模型将行人图像处理为语义分割图，将语义分割图空间划分为若干部件语义块，计算不同语义在语义分割图与部件语义块中的比例，根据不同语义的比例对部件语义块分组进行语义对齐，获得各部件语义块分组对应的部件序号；基于部件序号对部件特征分组，利用自注意网络将各部件特征组投影到公共嵌入空间并进行偏好挖掘，继而利用偏好信息对各部件特征组进行自适应聚合，增强行人再辨识准确性。
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公开(公告)号：CN116994295A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311256034.2
申请日：2023-09-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度样本自适应选择门的野生动物类别识别方法，涉及机器视觉技术领域，利用灰度图像作为辅助模态来缓解可见光图像和红外光图像之间的模态差异。具体地说，本发明以可见光图像和灰度图像之间在特征空间中的差异来模拟可见光图像和红外光图像的模态差异，设计一种基于神经网络的自适应选择门模块，从可见光图像和灰度图像的特征差异中学习出灰度图像的重要性，用于合理控制灰度图像参与模型鉴别性训练的程度，解决因白天可见光图像与夜晚红外光图像之间模态跨度变化大，导致计算机对野生动物难以准确识别的问题，从而提升野生动物的识别率。因此，本发明可广泛应用于智慧生态以及动物保护等场景中的智能视频分析系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118397659B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410828405.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局特征与头肩特征多核融合的行人识别方法及装置，涉及图像识别领域，包括：采用经训练的行人头肩部检测模型对行人图像进行头肩部检测，得到行人头肩部图像；在行人识别模型中，将行人图像和行人头肩部图像分别输入全局特征提取分支和头肩特征提取分支，得到全局特征向量和头肩特征向量并输入多核融合模块进行融合，得到融合特征向量，根据全局特征向量、头肩特征向量和融合特征向量构建损失函数，以训练行人识别模型，得到经训练的行人识别模型；将待识别的行人图像及其对应的行人头肩部图像输入经训练的行人识别模型，得到对应的融合特征向量，再进行行人识别。本发明解决鱼眼摄像机下图像特征差异大、准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN117373066B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311667337.3
申请日：2023-12-07
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云边搜索联邦深度学习方法的行人再辨识方法及系统，涉及机器学习技术领域，方法包括以下步骤：S1，云端初始化全局深度网络模型，S2，云端将全局深度网络模型下发给边缘设备；S3，边缘设备利用个性化初始化函数构建总体优化目标函数，进行边缘深度网络模型训练；S4，云端对边缘深度网络模型权重参数进行加权平均聚合以更新云端全局深度网络模型；S5，重复S2至S4至最大次数，将最后一次生成的云端全局深度网络模型作为行人再辨识模型；S6，利用行人再辨识模型实现行人再辨识。本发明在保护数据隐私的前提下，让各个边缘设备根据本地数据特性个性化初始化自身网络，提升联邦学习中边缘深度网络和云端全局深度网络模型的性能。
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公开(公告)号：CN116612439B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310891061.0
申请日：2023-07-20
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种模态域适应性和特征鉴别性平衡方法及行人再辨识方法，其中的模态域适应性和特征鉴别性平衡方法用于红外光与可见光跨模态行人再辨识。本发明在模态域适应性优化和特征鉴别性优化之间设置一个注意力模块，用模态域适应性优化函数监督注意力模块的掩码学习，并用特征鉴别性优化函数监督注意力模块的反掩码学习，从而借助注意力机制自动平衡模态域适应性和特征鉴别性之间的矛盾，改善特征学习效果，提升红外光与可见光跨模态行人再辨识准确性。本发明可以应用于智能视频监控系统中的行人身份识别、行人轨迹分析等，具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN116682143A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310703845.6
申请日：2023-06-14
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/24 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型校正鱼眼图像的行人再辨识方法及系统，方法包括：校正步骤，构造一个基于扩散模型的鱼眼行人图像校正网络用于鱼眼行人图像去畸变；模型训练步骤，构造一个双分支深度学习网络，联合使用校正行人图像和鱼眼行人图像训练行人再辨识模型，充分使用行人图像信息提升再辨识精度；再辨识图像获取步骤，使用获取的行人再辨识模型，对查询图像和注册图像进行特征提取，分别选取与查询图像特征距离近的注册图像。本发明能够解决鱼眼镜头下行人图像畸变失真，难以匹配的问题，提高鱼眼图像行人再辨识的准确性和研判观察的视觉舒适性。
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公开(公告)号：CN118397659A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410828405.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局特征与头肩特征多核融合的行人识别方法及装置，涉及图像识别领域，包括：采用经训练的行人头肩部检测模型对行人图像进行头肩部检测，得到行人头肩部图像；在行人识别模型中，将行人图像和行人头肩部图像分别输入全局特征提取分支和头肩特征提取分支，得到全局特征向量和头肩特征向量并输入多核融合模块进行融合，得到融合特征向量，根据全局特征向量、头肩特征向量和融合特征向量构建损失函数，以训练行人识别模型，得到经训练的行人识别模型；将待识别的行人图像及其对应的行人头肩部图像输入经训练的行人识别模型，得到对应的融合特征向量，再进行行人识别。本发明解决鱼眼摄像机下图像特征差异大、准确度低的问题。
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