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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：CN119229505A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411374609.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种素描人脸识别方法及装置。其中，该方法包括：获取目标素描人脸图像和待匹配的光学人脸图像库，其中，光学人脸图像库内包括多个光学人脸图像；利用素描人脸合成模型对光学人脸图像库内的各个光学人脸图像和目标素描人脸图像进行分析，得到多个目标伪素描人脸图像；利用素描人脸识别模型对目标素描人脸图像、多个光学人脸图像和对应的目标伪素描人脸图像进行分析，以从多个光学人脸图像内确定与目标素描人脸图像的相似度不低于预设相似度阈值的目标光学人脸图像。本申请解决了相关素描人脸技术的识别准确性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117058548A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311049842.1
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开了一种遥感图像目标检测方法、装置、存储介质和电子设备。该方法包括：获取待检测的第一遥感图像；利用预设的特征提取网络对第一遥感图像进行特征提取，得到在多个不同层级的第一特征图像；通过预训练的遥感目标检测模型的第一特征处理单元对多个不同层级的第一特征图像进行特征处理，得到对应的第一融合特征图像；通过遥感目标检测模型的第一检测单元对多个不同层级的第一融合特征图像进行检测，得到多个不同层级的第一融合特征图像对应的检测结果，并基于不同层级对应的检测结果确定第一遥感图像的第一多尺度目标。本申请解决了遥感目标检测技术无法捕捉跨尺度特征的长距离依赖关系，导致混叠效应验证的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116466369A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310342127.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书涉及卫星探测技术领域，具体地公开了一种高低轨卫星可见时间窗口确定方法及装置，其中，该方法包括：获取高轨卫星参数、低轨卫星参数和任务起止时间；高轨卫星参数包括高轨卫星轨道参数以及高轨卫星轨迹点数据；低轨卫星参数包括低轨卫星轨道参数和低轨卫星轨迹点数据；建立低轨卫星轨迹点数据的R‑tree索引；根据高轨卫星轨迹点数据、高轨卫星轨道参数和低轨卫星轨道参数，构建搜索区域；利用搜索区域在R‑tree索引中进行搜索，得到地球无遮挡弧段；针对地球无遮挡弧段中多个低轨卫星轨迹点中各轨迹点进行可见性判断，确定高低轨卫星可见时间窗口。上述方案可以在降低计算可见时间窗口的计算量的同时保证计算精度。
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公开(公告)号：CN117095433A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310899533.7
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书涉及人工智能技术领域，具体地公开了一种素描人脸识别方法及装置，其中，该方法包括：获取训练集；利用训练集对预设识别模型进行训练，得到目标识别模型，以对素描图像进行人脸识别；预设识别模型包括卷积神经网络、序列化模块、分组Transformer网络、GeM池化层和域自适应网络；分组Transformer网络中分组多头自注意力模块对样本集中的视觉标记序列进行分组，在各第一分组内进行自注意力运算生成分组多头自注意力建模结果；跨组多头自注意力模块对分组多头自注意力建模结果跨组组合，在各第二分组内进行自注意力运算生成跨组多头自注意力建模结果。上述方案捕捉特征全局上下文联系，提高了素描人脸识别准确率。
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公开(公告)号：CN116579916A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310551568.1
申请日：2023-05-16
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06T3/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本说明书提出一种非对称素描图像的生成方法及装置。该方法包括：获取目标光学图像；其中，所述目标光学图像包含有目标对象；利用目标全局模型处理目标光学图像，以得到包含有目标对象的目标素描图像；其中，所述目标全局模型为预先利用样本数据，以及基于预设的局部模型得到的样本数据的局部特征优化损失训练得到的。基于上述方法，能够解决现有技术中在非对称训练的前提下无法生成局部细节完整精致的非对称素描图像的问题。
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公开(公告)号：CN116416552A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310177624.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书提供了视频异常检测方法、装置和计算机可读存储介质。基于该方法，具体实施前，预先训练得到至少包括跨模态注意力机制模块的预设的特征处理模型。具体实施时，先将所获取的目标视频划分成多个目标图像片段和多个目标光流片段；再利用预设的特征提取网络处理多个目标图像片段和多个目标光流片段，提取得到对应的目标外观特征和目标运动特征；接着，利用预设的特征处理模型先通过跨模态注意力机制模块去除目标外观特征和目标运动特征的冗余信息，得到并融合优化后的目标外观特征和优化后的目标运动特征；再利用预设的特征处理模型通过处理融合后的目标特征，得到目标处理结果，从而能够准确、高效地确定出目标视频是否存在异常目标。
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公开(公告)号：CN217116186U
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202123375597.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04N5/225 , H04N7/18 , H04N5/33 , F16F15/067 , F16M13/02
Abstract: 本实用新型涉及一种基于毫米波雷达夜视监控摄像头驱动机构，所述毫米波雷达夜视监控摄像头包括：摄像头本体、外壳和与外壳连接的罩体，所述驱动机构包括：摄像头位置调整机构，设置在所述外壳内部，所述摄像头位置调整机构连接有摄像头本体。本实用新型通过设置驱动机构来解决现有的夜视监控摄像头(如基于毫米波雷达的夜视监控摄像头)位置无法调节，只能够监控某个位置图像的技术问题。
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