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公开(公告)号：CN104794451B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510209630.4
申请日：2015-04-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海凡贸信息系统科技发展有限公司
Abstract: 一种基于分块匹配结构的行人比对方法，将通过至少两个不同的摄像头采集到的行人图片组成行人图像数据集，并对其中所有行人图片进行图像块划分；然后根据图像块序号约束，对行人图像数据集生成候选二值分块匹配结构，并以图像块之间特征相似度对其进行优化，得到反应所述两个不同的摄像头之间关联的优化二值分块匹配结构；最后基于最优分块匹配结构计算所述两个不同的摄像头采集到的两组待测行人图片之间的优化相似分数，并根据优化相似分数的高低确定不同的摄像头采集到的图片关联。本发明中的方法可以适用于摄像头视角差距很大，存在部分遮挡的场景，在行人比对时有比较高的匹配准确率。
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公开(公告)号：CN104794451A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510209630.4
申请日：2015-04-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海凡贸信息系统科技发展有限公司
Abstract: 一种基于分块匹配结构的行人比对方法，将通过至少两个不同的摄像头采集到的行人图片组成行人图像数据集，并对其中所有行人图片进行图像块划分；然后根据图像块序号约束，对行人图像数据集生成候选二值分块匹配结构，并以图像块之间特征相似度对其进行优化，得到反应所述两个不同的摄像头之间关联的优化二值分块匹配结构；最后基于最优分块匹配结构计算所述两个不同的摄像头采集到的两组待测行人图片之间的优化相似分数，并根据优化相似分数的高低确定不同的摄像头采集到的图片关联。本发明中的方法可以适用于摄像头视角差距很大，存在部分遮挡的场景，在行人比对时有比较高的匹配准确率。
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公开(公告)号：CN117793347A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311802807.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 上海交通大学 , 中国电子科技集团有限公司电子科学研究院
IPC: H04N19/124 , H04N19/184 , H04N19/20 , H04N19/42
Abstract: 一种基于参数分布整形优化的图像压缩模型量化方法，在预处理阶段构建全精度浮点图像压缩模型并进行基于整体分布平展约束的训练，对训练后的浮点图像压缩模型的权重和特征添加伪量化器获得量化感知模型；再对量化感知模型进行整体分布平展约束和局部分布收缩约束的联合量化感知优化获得伪量化图像压缩模型；在应用阶段将伪量化图像压缩模型进行量化处理，实现图像压缩模型整型化。本发明针对图像压缩网络的特点，有效地结合整体分布平展约束和局部分布收缩约束，能够在节省内存消耗的同时，维持与浮点模型相近的性能，并保证图像压缩跨平台编解码一致性。
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公开(公告)号：CN109977797B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910167340.6
申请日：2019-03-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06T7/73
Abstract: 一种基于排序损失函数的一阶目标检测器的优化方法，首先在二维图像上预定义密集的检测框，根据检测框与目标框的交并比为每个检测框分配标签，并将待检测图片输入一阶目标检测器，得到每个检测框中的目标置信度分数和精确框的预测，通过基于误差驱动的更新方法对一阶目标检测器进行训练，从而实现检测器的优化检测。本发明解决了检测器训练中正负样本不均衡的问题，且具有出色的泛化性能，所采用的更新算法能够应对目标函数不连续的特性，且在非凸条件下也有出色的优化效果。优化后的目标检测器能够不依赖于特定参数的选取，在COCO目标检测数据集上达到42.1mAP的检测效果。
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公开(公告)号：CN114095033A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111353611.0
申请日：2021-11-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于上下文的图卷积的目标交互关系语义无损压缩系统及方法，包括：位于编码端的隐含信息编码模块、第一隐含信息解码模块和数据编码模块以及位于解码端的第二隐含信息解码模块和数据解码模块，本发明从目标交互关系图中提取先验信息，并针对目标位置、目标类别、交互关系、交互关系类别数据，使用不同的随机分布模型与基于上下文的图卷积的神经网络估计各自的先验概率以进行算术编解码，能够有效利用目标交互关系图语义信息中的上下文信息来进行更准确的先验概率估计，从而达到更高的压缩比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108537824A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810212701.X
申请日：2018-03-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于交替反卷积与卷积的特征图增强的图像检测优化方法，通过交替反卷积与卷积进行特征图增强，使用卷积神经网络中不同的层，预测不同尺度的目标，并重新构建用来进行目标分类与回归的预测层，最后经网络训练后得到目标检测器进行图像检测并得到优化后的目标框。通过本发明改进的网络结构，可以很容易移植到主流的目标检测网络架构中，很大程度增强特征，且保留图像中小目标特征，促进检测效果，即使在低分辨率的图像输入条件下，依然取得优异的效果。
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公开(公告)号：CN108520203A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810212726.X
申请日：2018-03-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于融合自适应多外围框与十字池化特征的多目标特征提取方法，以连续帧图像作为训练数据，针对其中每一帧图像中的目标分别提取三层多外围框的特征并进行自适应去除噪声的特征加权，接着对特征进行十字池化噪声去除，最后将自适应多外围框与十字池化特征联合并进行端到端训练，最后将训练后的目标检测器进行测试。本发明利用卷积神经网络架构，通过三元组损失函数优化特征，使相同的目标之间的特征相似度更强，不同的目标之间的特征相似度更弱，即使在视频帧中出现目标之间表观相似、检测框不准确、目标姿态变化等一系列情况，最终依旧能够达到优越的效果同时保持速度快速。
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公开(公告)号：CN103942793B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201410153243.9
申请日：2014-04-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于热扩散的视频一致运动区域检测方法，它将物理中的热扩散过程引入，将原始光流场作为热源与外力，根据异向扩散的原理将原始光流场变为可以更好地反映场景运动模式的热图。通过构建德洛内三角剖分，更好地把握点与点之间运动关系，找到热图不同区域的边界。本发明可以有效地把握全局场景的运动信息，使相隔较远的点也可以通过运动信息的相关性互相影响，且对光流计算产生的噪声有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102523370B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201110374684.8
申请日：2011-11-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供基于网络传输算法的多摄像头视频异常行为检测方法，包括将多摄像头系统的场景进行分块，将每一分块视为节点、分块之间的行为相关性视为权边建立网络模型。由此将人的行为建模成一个网络信号传输问题，行为的异常程度取决于传输能量消耗的高低。本发明结合实际视频安防监控应用中的需求，为解决已有算法对跟踪算法的依赖程度，而提出的一种多摄像头视频异常行为检测方法，有效对多摄像头视频中的监控对象行走路线的异常行为进行检测。本发明和现有技术相比较，提出了一种更为通用的多摄像头视频检测形式，并且具有较低的复杂度，可以灵活地处理各类多摄像头配置的情形。有效识别率达到了90％左右，具有良好的应用表现。
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公开(公告)号：CN103945227A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410153245.8
申请日：2014-04-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/70 , H04N19/17 , H04N19/543 , H04N19/137
Abstract: 本发明提供了一种基于光流聚类的视频语义块分割方法，它根据同一运动模式下的一致运动区域检测的结果与光流信息结合，构建相关性矩阵，并进行谱聚类聚类，并将聚类得到的标号作为特征向量，对不同运动模式进行二次聚类。本发明可以很好地应用一致运动区域检测结果，有效地把握场景运动的相同运动模式下的相关信息与不同运动模式的全局信息。本发明对场景运动信息把握准确，对模式识别等相关应用准确率的提高有着重要作用。
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