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公开(公告)号：CN116994142A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311041597.X
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开了一种图像差异信息的检测方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取第一目标图像和第二目标图像；对第一目标图像和第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像；基于第一特征图像生成多个第二特征图像；对第一特征图像和多个第二特征图像进行特征均衡处理，得到多个第三特征图像；对第一特征图像、多个第二特征图像和第三特征图像进行融合处理，得到第三目标图像，其中，第三目标图像中包括：第一类信息和第二类信息，第一类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像发生变化的部分图像，第二类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像未发生变化的部分图像。
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公开(公告)号：CN116682173A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310587191.5
申请日：2023-05-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种多域特征注意力融合网络的人体动作识别方法及装置，该方法包括：获取通过毫米波雷达采集的人体动作数据；依据人体动作数据确定第一特征图和第二特征图，采用多域特征融合网络识别模型中的特征提取模块分别对第一特征图和第二特征图进行特征提取，并采用多域特征融合网络识别模型中的拼接模块对完成特征提取的第一特征图和第二特征图进行特征融合，得到融合特征，对融合特征进行特征再提取，得到深层特征，在对第一特征图和第二特征图进行特征提取的过程中，分别采用通道注意力机制对第一特征图和第二特征图进行加权，以获取多个层次的加权特征；对深层特征进行分类处理，以确定人体动作数据对应的动作类型。
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公开(公告)号：CN116227856A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310117604.3
申请日：2023-02-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06Q10/0631
Abstract: 本说明书实施例提供一种针对多星多任务的任务规划方法、装置及存储介质。所述方法包括：基于观测任务对卫星的观测窗口的需求构建至少一个窗口组合；根据不同优先级的观测任务的完成情况确定目标函数；综合窗口调用情况、任务规划情况、卫星能力约束、不同窗口组合之间的冲突关系和目标函数，构建多星任务规划模型；利用多星任务规划模型，计算当前窗口组合序列所对应的所有邻域序列的目标函数值；基于目标函数值的大小选取不存在于禁忌列表中的邻域序列作为下一窗口组合序列；重复执行计算不同邻域序列的目标函数值、选取下一窗口组合序列的步骤以完成任务规划。上述方法保证任务整体的执行效率，确保高优先级任务的优先处理，有利于实际应用。
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公开(公告)号：CN114488121A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111643135.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种安防雷达的多目标检测方法及装置，包括：通过雷达和摄像机分别获取当前雷达数据和当前摄像机数据，并分别针对当前雷达数据进行缓存，针对当前摄像机数据进行图像增强处理；针对雷达与摄像机进行联合标定，得到联合标定结果；将缓存的当前雷达数据与图像增强处理后的当前摄像机数据结合联合标定结果进行关联数据融合，得到雷达与摄像机之间的关联结果；根据雷达与摄像机之间的关联结果确定同一时刻数据；对同一时刻数据进行目标检测，得到检测结果。
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公开(公告)号：CN111524205A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010325399.6
申请日：2020-04-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的图像着色处理方法及装置，该方法包括：根据预先获取的图像训练样本，通过机器学习训练一个双层循环生成对抗网络模型，使得模型的生成对抗损失和一致性损失满足预设收敛条件，该模型中包含：用于将灰度图像映射为彩色图像的第一生成器、用于将彩色图像映射为灰度图像的第二生成器、用于区分第一生成器输出彩色图像与真实彩色图像的第一判别器、用于区分第二生成器输出灰度图像与真实灰度图像的第二判别器；在模型的生成对抗损失和一致性损失满足预设收敛条件的情况下，采用第一生成器对待着色的灰度图像进行着色处理。本发明能够避免复杂背景下图像的误着色，提高图像着色处理的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119131167A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411123567.8
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开了一种素描图像的生成方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取待进行处理的光学人脸图像，其中，光学人脸图像为光学域图像；采用素描生成模型对光学人脸图像进行处理，得到与光学人脸图像对应的素描图像，其中，素描生成模型生成的素描图像为素描域图像，素描生成模型为通过域间距离优化损失函数训练得到的，通过域间距离优化损失函数学习图像从光学域到素描域的映射，使得素描图像与光学人脸图像对应的真实素描图像的相似度大于预设阈值。本申请解决了相关技术中的素描合成方法存在特征分布匹配精确度低，生成的素描图像与真实素描图像模态差异较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN116509365A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310484346.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: A61B5/0507 , A61B5/0205 , A61B5/00 , G01S7/41 , G01S7/292 , G01S13/88 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/24
Abstract: 本说明书涉及雷达生命体征监测技术领域，具体地公开了一种生命体征监测方法及装置，其中，该方法包括：获取回波数据；对回波数据进行3D‑FFT处理，以确定回波数据中是否包含目标；在确定包含目标的情况下，进行目标检测，得到生命体征对应的微多普勒信号；对微多普勒信号进行相位提取，得到相位信息；分别利用第一带通滤波器和第二带通滤波器对相位信息进行滤波，得到第一相位数据和第二相位数据；基于M‑Rife插值算法，分别对第一相位数据和第二相位数据进行频率追踪，得到第一频率值和第二频率值；第一频率值用于表征第一生命体征；第二频率值用于表征第二生命体征。上述方案能提高生命体征监测的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN116012428A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211660709.5
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书实施例提供一种雷视联合定位方法、装置及存储介质，可应用于智能交通技术领域。所述方法包括：分别针对摄像机和雷达进行内参标定；所述摄像机和雷达分别对应有摄像机坐标系和雷达坐标系；基于参考点集和雷达信息确定控制点；所述雷达信息包括雷达所采集的雷达速度信息、雷达深度信息和雷达旋度信息；确定世界坐标系下控制点与摄像机坐标系之间的关联关系；确定摄像机坐标系与世界坐标系之间的中心融合关系；综合所述关联关系和中心融合关系将雷达信息映射至摄像机所采集的图像坐标系下。上述方法，克服了控制点传播不确定的问题，减小了定位过程的误差，改善了雷视联合定位的效果，有利于实际应用中对周围车辆进行定位。
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公开(公告)号：CN115457616A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202111499438.5
申请日：2021-12-09
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 基于域对齐采样网络的素描人脸识别方法及装置，方法包括：获取多对经用户授权的素描光学人脸图像，得到第一训练样本集与测试样本集；将第一训练样本集中光学人脸图像输入至预先建立的对抗网络模型，得到伪素描图像及第二训练集；将第二训练集输入至预先建立的初始识别模型中，得到光学特征向量及素描特征向量，确定特征向量欧式距离；根据特征向量欧式距离，得到域对齐损失函数，利用域对齐损失函数对初始识别模型进行优化处理，得到素描人脸识别模型；将测试样本集输入至素描人脸识别模型中，得到对应的光学特征向量及素描特征向量，以及素描人脸识别结果。本发明通过引入伪素描样本，在损失函数中考虑域信息减少模态差异，提升素描人脸识别率。
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公开(公告)号：CN109581353B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201811423573.X
申请日：2018-11-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明提供了一种基于汽车雷达的多目标跟踪方法及系统，包括：利用密度聚类对各检测目标聚类生成各有效目标；分别计算每个有效目标与各前一周期航迹的相关度生成第一协方差矩阵；根据第一协方差矩阵及前一周期第二协方差矩阵，利用动态α滤波生成评价矩阵；根据各优先度及评价矩阵进行匈牙利指派生成各有效目标的匹配航迹；根据有效目标状态、前一周期航迹及前一周期第二协方差矩阵进行卡尔曼滤波生成当前周期第二协方差矩阵；根据各有效目标状态、各有效目标对应匹配航迹状态、第一协方差矩阵及当前周期第二协方差矩阵，利用蒙特卡洛多元概率采样生成各当前周期航迹及当前周期重采样后的对象集。本申请有兼顾非线性估计精度与实时性的有益效果。
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