基于解纠缠和特征级差异学习的跨模态行人重识别方法

    公开(公告)号:CN112766217B

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202110131884.4

    申请日:2021-01-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于解纠缠和特征级差异学习的跨模态行人重识别方法,包括:采用可见光摄像机和红外摄像机采集多张行人图片形成数据集;选取可见光模态的两张图像记为x1和x2、选取红外模态的两张图像记为y1和y3,图像x1和y1共享身份信息,图像x2和y3不共享身份信息;获取自编码模型,分别对图像x1、x2、y1和y3解纠缠出风格特征和内容特征;获取生成与判别网络,对风格特征和内容特征进行重构得到多个新图像;获取特征级差异学习网络,对多个新图像和原图像进行特征学习,获取行人识别结果。与现有技术相比,本发明解决了可能存在的跨模态图像间内容信息(如姿态、体态)相近的问题、提升了模型判别的泛化能力、减少了模态间和模态内的差异。

    一种基于权重自适应调整多目标进化的能源系统设计方法

    公开(公告)号:CN118194602A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410521549.9

    申请日:2024-04-28

    Inventor: 李明然 黄丽 韩华

    Abstract: 本发明涉及一种基于权重自适应调整多目标进化的能源系统设计方法,首先,采用基于分解的多目标进化算法对可再生能源系统设计多目标优化问题进行迭代计算;若迭代数处于对应时间点,则进行自适应的权重调节,更新权重邻居;计算种群权重向量的弧度拥挤度,将拥挤度最大的权重向量进行删除;权重向量删除后,计算弧度拥挤度最大的非支配解,基于该非支配解计算新的权重向量添加到所删除权重向量的位置,并对所删除的权重向量所关联种群中的个体进行更换;达到最大迭代数时输出当前种群,即为最优的系统设计方案。本发明可以最小化混合可再生能源系统中系统成本、燃料排放量和不满足负载需求的概率,从而给出近似最优的系统设计方案。

    基于正类实例合成的医学影像数据集过采样方法和设备

    公开(公告)号:CN116030319A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202310061910.X

    申请日:2023-01-18

    Inventor: 鲍其卫 韩华 黄丽

    Abstract: 本发明涉及一种基于正类实例合成的医学影像数据集过采样方法和设备,所述方法包括如下步骤:针对预处理后的医学影像数据集,划分为正类子集和负类子集,针对负类子集中的各个特征,设置特征的最大值上限和特征最小值下限作为特征边界;通过为每个特征随机生成介于最大值上限和特征最小值下限间的值,在特征边界内合成正类实例,对新合成的正类实例进行更新使其分布在正类实例空间中;将更新后的正类实例转换到原始空间中,完成过采样。与现有技术相比,本发明可以对高不平衡、极端不平衡和绝对不平衡数据进行适当的处理,使用具有正类和负类的合成过采样来生成多样且适应性强的合成实例,对于多类不平衡问题也有良好的表现。

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