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公开(公告)号：CN117218302B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202311484349.2
申请日：2023-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06T17/00 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明适用于图像翻译领域，公开了一种基于生成对抗网络的人偶模特生成算法，包括步骤：构建人偶模特生成数据集、设计人偶模特生成模型以及分别训练头部生成网络和皮肤生成网络。人偶模特生成模型包括基于生成对抗网络的头部生成网络和基于生成对抗网络的皮肤生成网络；头部生成网络用于生成真实的头部图像，皮肤生成网络用于重建人体模特的皮肤区域。本发明将头部生成网络和皮肤生成网络结合在一起，组合成一种人偶模特生成算法，能够实现人偶模特到真实模特的转换任务，并保持模特的姿态和服装等信息不改变。模型保证了生成图像的质量，同时也能兼顾模型运行的速度。
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公开(公告)号：CN111428809B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010287687.7
申请日：2020-04-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V10/80 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06V10/32 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V40/10
Abstract: 本发明提出了一种基于空间信息融合与卷积神经网络的人群计数方法，基于基础模块、多尺度模块和融合模块，包括以下步骤：通过所述基础模块进行低阶语义特征的提取：将获得的图片预处理后添加到一个小尺寸滤波器的单列模块中，来提取低层语义特征；通过所述多尺度模块进行多尺度特征的提取：使用不同大小的滤波器来提取对应尺度的人类头部特征；通过所述融合模块完成多阶段特征的融合。本发明提供的基于空间信息融合与卷积神经网络的人群计数方法不仅提升模块在人头尺度变换方面的鲁棒性，还解决了两类多尺度特征的融合问题。
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公开(公告)号：CN118097532A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211496850.6
申请日：2022-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 一种入侵目标检测模型及其在输电线路巡检中的检测方法，属于深度学习下的目标检测领域。包括三个模块：骨干网络、特征金字塔和级联区域建议网络；骨干网络采用多层的MobileNetV2实现，对输入图像提取出特征，得到多层的特征图；特征通过特征金字塔进行特征融合后输入到级联区域建议网络，特征融合是将所述多层的MobileNetV2中高层的特征图经过上采样后逐元素相加融合到低一层的特征图上得到；级联区域建议网络包含一个区域建议网络和N个级联的检测头，每个检测头即为一级，区域建议网络依据融合后的特征生成可能为入侵目标的若干候选框，再从第一级开始通过逐级提升IoU阈值的方式精细化，最后由第N个检测头输出入侵目标检测分类和边框回归的结果。
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公开(公告)号：CN112883756B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN201911197399.6
申请日：2019-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明属于人脸图像生成领域，公开了一种年龄变换人脸图像的生成方法及生成对抗网络模型。其中，年龄变换人脸图像的生成方法基于多判别器框架的年龄风格生成对抗网络模型，生成对抗网络模型包括编码器、译码器、判别器以及年龄分类器，该方法包含以下步骤：构建跨年龄人脸图像数据集；设计基于多判别器框架的年龄风格生成对抗网络模型；进行年龄风格生成对抗网络模型训练；输入待生成的人原始年轻人脸图像到编码器和译码器中，生成对应年老人脸图像。本发明提供的年龄变换人脸图像的生成方法，不需提供大量较大年龄跨度的数据进行较高的计算量，就可以简单快捷地生成属于目标年龄域的年龄变换人脸图像。
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公开(公告)号：CN116091630A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211357095.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本公开的实施例提供一种用于训练图像生成模型的方法和装置。图像生成模型包括背景擦除模块、文本转换模块和融合模块。在该方法中，获取训练图像集。训练图像集包括：包含第一文本的风格图像和包含第二文本的内容图像。第一和第二文本分别具有第一和第二文本风格属性。通过背景擦除模块从风格图像中获得背景图像和第一文本掩码图像。第一文本掩码图像被用于计算背景擦除模块的损失函数。通过文本转换模块将内容图像中的第二文本转换为第一文本风格属性以获得转换后的内容图像和第二文本掩码图像。通过融合模块将转换后的内容图像与背景图像融合以得到目标图像。最小化背景擦除模块、文本转换模块和融合模块的损失函数以更新图像生成模型的参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115984911A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111191490.4
申请日：2021-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种属性生成对抗网络以及基于该网络的人脸图像的连续变换方法，该属性生成对抗网络包含一个生成器和一个判别器，所述生成器包括身份特征编码器、年龄特征编码器和解码器；所述解码器使用基于自适应权值标准化的渐进式特征融合的结构，所述判别器使用多任务结构。该方法在训练该属性生成对抗网络时使用的目标损失函数包括对抗损失函数、循环一致损失函数、重建损失函数、身份特征损失函数和年龄特征损失函数。本发明公开的技术方案通过基于自适应权值标准化的解码器模拟人脸软组织和颅骨形状随年龄的变化，通过多任务结构的判别器减少了模型计算的参数量，在维持计算资源的低耗前提下，实现任意年龄跨度的人脸图像精准连续变换。
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公开(公告)号：CN115424285A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210915729.6
申请日：2022-08-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本公开的实施例提供一种文本识别方法和文本识别装置。在该文本识别方法中，获取包括文本的图片。文本包括多个字符。通过浅层卷积神经网络来提取图片的特征以生成原始特征图。然后，通过注意力模块分别针对原始特征图的宽度维度和高度维度确定第一和第二注意力区域。将第一和第二注意力区域的重合区域确定为注意力选择区域。接着，根据原始特征图和注意力选择区域来生成候选特征矩阵。之后，将候选特征矩阵与原始特征图相乘以生成特征交互矩阵。对特征交互矩阵进行标准化处理以得到二维注意力权重矩阵。对原始特征图与二维注意力权重矩阵进行点积运算以获得增强特征矩阵。然后，根据增强特征矩阵和文本中的已识别字符来识别文本中的未识别字符。
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公开(公告)号：CN115412652A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110578350.6
申请日：2021-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04N5/225 , G06T11/60 , G06V10/12 , G06V20/50 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种用于无人售货机的图像数据采集装置和方法，该装置包括拍摄装置、移动装置和控制处理器，控制处理器控制拍摄装置和移动装置实现商品摆放和拿取的自动化过程，并采用自动标注和人工标注相结合的方式进行图像信息标注，本发明提供的技术方案提高了用于无人售货机的图像数据库的采集效率，增强了目标检测模型的识别率。
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公开(公告)号：CN114332750A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111391219.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 一种针对类别不平衡的双分支预警分类方法，包括：采用深度学习中的卷积神经网络，结合动态卷积采用双分支结构对大量电网场景下的图像进行分析和训练，得到双分支的预警分类模型，通过该模型可以根据电网设施所处环境存在安全风险的概率进行预警分类；提高对数据量较少的高风险级别图像的分类能力。同时在模型中使用动态特征集成模块，针对图像的不同场景定制化不同的关注度，克服复杂场景对分类的干扰问题，提高预警的准确率。
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公开(公告)号：CN113298789A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110592644.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、系统、电子设备及可读存储介质，所述绝缘子缺陷检测方法，包括以下步骤：将被检测电网航拍图像输入预训练好的绝缘子缺陷检测模型中，通过预训练好的绝缘子缺陷检测模型输出被检测电网航拍图像的绝缘子缺陷检测结果；绝缘子缺陷检测模型包括：绝缘子检测和前景分割模块，用于根据输入的电网航拍图像，获取只包含绝缘子的区域图像；绝缘子缺陷检测模块，用于根据获取的只包含绝缘子的区域图像，利用基于多头自注意力的图像分类网络判断绝缘子是否有缺陷并输出绝缘子缺陷检测结果。本发明能够完成电网航拍图像绝缘子缺陷检测这一分类任务，能够具体解决现有技术中模型精度的技术问题。
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