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公开(公告)号：CN104008174B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201410244992.2
申请日：2014-06-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种海量图像检索的隐私保护索引生成方法，涉及海量图像检索中的隐私保护问题，将隐私保护融入到图像检索中，本发明方法建立一种具有隐私保护的图像索引，在保证检索性能的同时，保护用户隐私信息的安全。本发明首先，提取并优化尺度不变特征转换SIFT和HSV颜色直方图，采用局部保持投影的流形降维方法对特征进行降维，并将降维后的特征数据用于构建词汇树。利用词汇树建立倒排索引结构，本发明不仅减少了特征的个数，提高了明文域图像检索的速度，更优化了图像检索的性能。本发明在明文域检索框架的基础上加入隐私保护，利用二元随机编码和随机投影对倒排索引进行双重加密，实现了具有隐私保护的图像索引。
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公开(公告)号：CN104915636A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510178609.2
申请日：2015-04-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多级框架显著性特征的遥感影像道路识别方法，涉及图像处理领域，具体涉及遥感处理识别领域。本发明方法充分利用遥感影像中道路的光谱、物理以及形态特征，对传统的显著性特征进行改进，提出遥感影像的光谱差异和局部线性两种显著性特征，同时，对所提取的道路网络进行近一步分析，得出该路段所属类型。首先提取遥感影像的显著性特征，并将光谱差异和局部线性两种特征进行融合，建立多级框架显著图，然后采取RPS方法、MAT方法等对道路网络进行优化，近一步消除非道路区域，最后提取道路网络的特征，并采用增量学习方法对道路进行分类，实现多级框架显著性特征的遥感影像道路识别。本发明提升了遥感图像的道路识别率。
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公开(公告)号：CN103716637A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201410018000.4
申请日：2014-01-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/46 , H04N19/33 , H04N19/176 , H04N19/142
Abstract: 本发明涉及一种基于内容分析的H.264压缩域分层视频加密方法，步骤包括基于H.264压缩域的视频内容分析、码流分割和不等强度的视频加密三个部分；该方法首先对视频内容进行分析，将视频内容分为运动目标区域和背景区域，进一步，又将背景区域划分为纹理丰富区域和不丰富区域，然后根据分析结果，分别采取不等的加密强度进行保护，以提高视频加密的针对性，在保证加密安全性的同时，大大降低了加密的计算复杂度，能够满足视频加密的实时性需求。
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公开(公告)号：CN102523441A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110434962.4
申请日：2011-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于比特敏感度的H.264压缩域比特平面加密方法，包括：H.264码流比特敏感度测试步骤、比特平面形成步骤以及比特平面加密步骤；利用H.264压缩码流的比特敏感度信息以及比特平面的思想来保证所有被加密的比特都是压缩码流中对视频重建质量最为重要的数据，因此计算复杂度低，执行速度快，能够满足视频应用的实时性要求。与以往的压缩域视频加密方法相比，加密更具有针对性，可以在加密数据量相同的条件下获得更高的安全性，并且能够保持加密后的码流格式与H.264标准编解码器兼容、加密前后码流的压缩比不变等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119832379A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510096700.3
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G01S7/48 , G01S17/931 , G01S17/86
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术和机器人技术领域，公开了一种跨模态特征融合方法及系统。方法包括：获取车载相机和激光雷达分别采集的原始图像和原始点云数据；基于原始图像进行维度拉升处理以得到第一特征点云，并基于第一特征点云进行压缩映射处理，得到相机模态二维特征；获取原始点云数据对应的第二特征点云，并基于第二特征点云得到激光雷达模态二维特征；根据第一特征点云和第二特征点云生成第三特征点云，并基于第三特征点云进行压缩映射处理，得到混合模态二维特征；基于相机模态二维特征、激光雷达模态二维特征和混合模态二维特征，生成跨模态融合特征。通过本发明的方案，有利于为智能驾驶提供更精确、可靠的环境感知能力。
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公开(公告)号：CN113408412B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110677623.2
申请日：2021-06-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种网络直播主播的行为识别方法、系统、设备及存储介质。该网络直播主播的行为识别方法包括：获取网络直播视频数据；利用时序评估模块检测网络直播视频数据中的主播时序动作，以生成第一主播动作序列数据；利用线性条件随机场推理主播动作序列，以生成第二主播动作序列数据；以及基于第二主播动作序列数据，利用多分类支持向量机进行主播行为识别与概要描述。
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公开(公告)号：CN110634108B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN201910814843.8
申请日：2019-08-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于元‑循环一致性对抗网络的复合降质网络直播视频增强方法属于数字图像处理领域，本发明对网络直播视频图像中存在曝光不足、运动模糊、低分辨率等复合降质因素的图像进行统一增强。首先，针对本专利利用元‑循环一致性对抗网络，建立了一种端到端的复合降质图像增强方案，并使用非成对的低质‑高质图像样本进行训练；其次，通过元网络的学习提高了网络的泛化能力，可实现在统一的网络中对存在复合降质的网络直播视频图像进行增强的任务，更符合实际应用中的处理需求。
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公开(公告)号：CN114022494A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111343973.1
申请日：2021-11-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻型卷积神经网络和知识蒸馏的中医舌图像自动分割方法，设计了一种轻型密集连接卷积模块，并利用该模块构建轻型舌图像分割网络；利用舌图像分割数据集训练网络，并采用知识蒸馏的方法增强网络的准确性和鲁棒性，得到分割网络模型。具体包括以下步骤：舌图像分割数据集的构建；轻型舌图像分割网络的设计；基于知识蒸馏的轻型舌图像分割网络的训练。与现有技术相比本发明模型参数小、分割速度快。采用了知识蒸馏的训练方法，提出的分割网络在分割精度和鲁棒性方面都获得与教师模型可以比较的结果，满足实际应用的需求。
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公开(公告)号：CN113408412A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110677623.2
申请日：2021-06-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种网络直播主播的行为识别方法、系统、设备及存储介质。该网络直播主播的行为识别方法包括：获取网络直播视频数据；利用时序评估模块检测网络直播视频数据中的主播时序动作，以生成第一主播动作序列数据；利用线性条件随机场推理主播动作序列，以生成第二主播动作序列数据；以及基于第二主播动作序列数据，利用多分类支持向量机进行主播行为识别与概要描述。
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