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公开(公告)号：CN111127493A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911098961.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法，通过搭建基于注意力多尺度特征融合的语义分割网络，构建训练数据集，采用所述训练数据集进行网络参数训练。在测试时使用训练好的网络对待测数据进行语义分割。所述网络是一种轻量级的编码器-解码器结构。其中引入了图像级联网络的思想，同时利用注意力机制优化编码特征与解码特征，构造出多尺度注意力优化模块、多尺度特征融合模块、边界增强模块，提取和融合不同尺度的特征图，并使用多尺度的语义标签和边界标签指导训练，能够有效进行遥感图像的语义分割。
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公开(公告)号：CN110968735A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911163066.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于球面相似度层次聚类的无监督行人重识别方法，用球面相似度衡量行人图片之间的相似度，减弱因摄像头位置不同导致的光线、角度等结构化的差异；同时，将图片特征向量进行归一压缩到球面之后，对于特征的类别区分更清晰明确。本发明将基于球面相似度的层次聚类方法和通过球面特征压缩进行图片分类的方法进行整合，能够在没有人工进行图片标注的前提下对行人图像进行检索，并达到较高的检索准确率。
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公开(公告)号：CN110427813A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910549345.5
申请日：2019-06-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于姿态指导行人图像生成的孪生生成式对抗网络的行人重识别方法。其实现方案是：根据行人图像数据集，对行人图像进行目标检测获取训练样本；构建基于多样性样本生成的孪生生成式对抗网络模型，该模型对目标检测后输入的两组行人图像的姿态属性信息互换，实现多样性样本的生成；构建基于保持身份特征的孪生生成式对抗网络模型，该模型利用身份判别器保留生成行人图像的身份信息，从而提升行人重识别对生成行人图像身份的鲁棒性；针对生成式对抗网络优化困难的问题，构建基于多目标优化的孪生生成式对抗网络参数学习方法；为了验证提出的行人重识别方法的有效性，对生成行人图像构成的数据集进行行人重识别方法验证。
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公开(公告)号：CN110414336A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910542675.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种三元组边缘中心损失的深度互补分类器行人搜索方法，属于计算机视觉技术处理技术领域。在行人重识别部分，我们提出三元组边缘中心损失，在中心损失可以有效地减少同一个行人的特征差异性的基础上，引入三元组损失的思路，有效地增加不同行人间的特征差异性。通过对行人搜索子任务，检测和重识别的提高，达到对行人搜索模型整体性能的提升。本发明可对大规模的现实场景图像同时进行行人检测和重识别，在城市监控等安防领域发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN109670528A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811352790.4
申请日：2018-11-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向行人重识别任务的基于成对样本随机遮挡策略的数据扩充方法，在训练阶段，首先通过采用基于成对样本随机遮挡策略的数据扩充方法增加样本的多样性，提高深度行人重模型训练过程中的鲁棒性，进而提高模型的泛化性能。本发明与现有技术中数据扩充的方法相比，利用了孪生深度学习模型训练数据的特点，同时考虑了孪生网络训练的困难，提出了一种新的数据扩充方法。通过增加训练数据对的多样性，有效缓解单个行人数据集类别少且缺乏多样性问题给带来的影响，提升了模型的泛化性能，让行人重识别方法可以更好的处理复杂环境下的相行人重识别问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109063649A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810876899.1
申请日：2018-08-03
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06K9/00362 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生行人对齐残差网络的行人重识别方法，包括以下步骤：S1、构建基础分支孪生残差网络；S2、构建行人对齐分支孪生残差网络；S3、利用已构造好的训练数据集对构建好的基础分支孪生网络和行人对齐分支孪生残差网络进行参数训练，将训练好的基础分支孪生残差网络中基础分支原型和行人对齐分支孪生残差网络中行人对齐分支原型取出进行行人重识别的分类模型。本发明提升了原有算法行人重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN106990109A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710176375.7
申请日：2017-03-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多摄像头判定的井下皮带异物检测系统及方法。所述系统包括：摄像头录像模块，所述摄像头录像模块包含至少两个高清摄像头；所述摄像头录像模块通过局域网，将获取视频录像分别送入数据存储模块和服务器处理模块；所述数据存储模块设置网络视频录像机和第一显示器，且所述网络视频录像机内设硬盘存储器及视频输出端口和USB扩展插槽；所述服务器处理模块设置服务器和第二显示器。所述方法包括：基于图像检测算法与皮带异物检测算法、基于贝叶斯估计的多摄像协同判定算法。本发明用多个摄像头实时监视煤矿井下皮带，图像数据信息通过局域网送至高性能服务器，并利用本发明的算法对此图像进行检测处理，实时回馈皮带异物检测结果。
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公开(公告)号：CN104649092B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510040769.0
申请日：2015-01-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B66B5/00
Abstract: 本发明公开了一种刚性罐道平整度缺陷先期检测装置及检测方法，包括伸缩机构基座、伸缩杆、支座、激光器、摄像头，伸缩机构基座固定设置在井壁上，并与提升机主控器连接，伸缩机构基座前端设置伸缩杆，伸缩杆顶端与支座后部连接，伸缩杆牵引支座在罐道上端面来回运动，在支座的前部设置激光器和摄像头，激光器和摄像头沿罐道方向垂直布置。该装置用摄像头正对罐道进行拍摄，利用罐道上翘曲和突出对激光光幕的遮蔽来判定罐道缺陷和诊断缺陷位置，适用于立井提升刚性罐道的平整度缺陷检测，结构简单，兼具可靠性和时效性，实现在提升机打点提升前，对罐道平整度进行先期快速可靠检测，有效避免卡罐等恶性事故的发生，经济效益明显。
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公开(公告)号：CN104966063A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510338689.3
申请日：2015-06-17
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06K9/00758 , G06K9/6289 , G06T3/0068 , G06T2207/10016 , H04N7/18
Abstract: 一种基于GPU与CPU协同计算的矿井多摄像机视频融合方法，属于矿井多摄像机视频融合方法。本发明构建了GPU与CPU协同计算模型，缓解现有视频融合方法实时性差的现状；利用相邻视频源间重叠区域的特征自动匹配，确定视频源的相对位置关系，不需提前指定摄像机位置，实现自动整合；并捆绑调整估计相机参数与自动校直，解决融合后全景图像变形问题；并采用了曝光补偿与多波段融合方法，最终生成超高分辨率大视角的矿井采(掘)工作面大场景实时整体视频，对提高煤矿开采工作效率与保障煤矿安全生产发挥重要作用。优点：多摄像机视频融合技术充分利用现在煤矿的摄像机，生成矿井采(掘)工作面全景视频，减少设备投入，提高煤矿生产的安全性。
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公开(公告)号：CN117197187A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311169927.3
申请日：2023-09-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/231 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态层级Transformer的运动感知自监督RGBT跟踪方法，先采用ResNet50来提取RGB图像和热红外图像的特征，再使用MHTF模块捕捉通道上两种模态特征之间的远距离依赖关系，对融合得到的特征进行基于卷积的互相关操作，利用基于多头交叉注意力机制的分类增强分数图来辅助实现根据准确的分类，引入MAM模块记录搜索帧特征并提取相应的运动向量，并在网络模型训练期间使用这些向量来强化与当前搜索帧特征的一致性，最小化互相关操作及MAM模块得到的损失，最后将视频帧输入训练好的网络模型进行跟踪得到跟踪结果。本发明方法充分利了用可见光和热红外图像间的互补信息并能发挥自监督学习的优势。
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