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公开(公告)号：CN112070263A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010670050.6
申请日：2020-07-13
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆网络模型的城市人群流动预测方法，包括：选择城市人群流动预测的输入参数和输出参数，考虑临近日期的人群流动数据的影响；对于节假日进行标注作为较为重要的人群流动预测影响因子；对于每一天的日期进行标注作为人群流动预测影响因子和日期标注信息；定义输入参数、级联信息以及输出参数之间的模型；运用长短期网络模型对前三年的大理城市人群流动进行训练建模，采用均方根误差计算训练时预测值与真实值的误差，并进行误差反馈；通过网络的训练，建立长短期记忆网络预测模型；载入训练好的模型，进行多步前瞻得到预测结果。本发明针对城市人群流动预测不但提高了预测结果的精度，也具有很好的稳健性。
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公开(公告)号：CN110246149A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910453625.6
申请日：2019-05-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明提出了一种基于深度加权全卷积网络的室内场景图像迁移分割方法，针对室内场景分割问题，将全卷积网络模型迁移到室内场景的分割领域，并在训练过程中使用加权交叉熵损失函数，解决了训练过程中图像类别不平衡的问题，使得训练更快收敛，模型更加精确；同时通过生成图像翻译和水平反射来增加原始数据集，提高了模型的鲁棒性和准确度。本发明能够准确地对室内场景进行分割，为智能机器人的移动和物体抓取提供了视觉感知信息，在针对室内场景的领域有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN110059587A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910250775.7
申请日：2019-03-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空注意力的人体行为识别方法，本发明使用卷积神经网络提取图片特征，从而得到特征向量作为长短期记忆网络的输入，比直接输入图片更具有优势；使用长短期记忆网络较好的保留和处理了视频中的时序信息；使用时空注意力机制，使得模型可以关注空间上比较重要的点和时间上比较重要的序列，从而提高了识别的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN106204530B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610481607.5
申请日：2016-06-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像配准的古代西夏文活字印刷术鉴别方法，其中图像配准算法主要采用基于动态树的非刚体配准，通过提取字符图像的边缘特征点，根据仿射迭代最近点(ICP)算法的配准结果来度量字符图像的形状相似性，将相似的图像预连接起来，并在此基础上动态地利用一致点漂移(CPD)方法进行图像的非刚体配准；通过比较图像配准算法的结果来衡量字符图像之间的误差，选择出具有相对准确配准结果的字符图像，从而判断这些字符图像是否是由相同类型的活字模板印刷而成，最后，再结合这些字符图像的其他特征来进一步论证此判断。本发明采用基于配准识别的方法更加科学，与人为地比较几何特征的方法相比也更方便和快捷。
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公开(公告)号：CN108917761A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810427773.6
申请日：2018-05-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种无人车在地下车库中的精确定位方法，该方法包括：激光点云地面分割模块、圆柱特征提取与特征匹配，以及非地面有效点选择模块、激光有效点合并与降采样模块、栅格地图产生与三维地图匹配模块、初始位姿模块。该方法的思路是利用圆柱特征，剔除激光点云场景中的动态障碍物，选择属于地下车库本身结构的激光有效点，然后利用地图匹配技术实现车辆精确定位。该方法对初始位姿的敏感性要远远低于传统方法，且具有较高的定位精度，适用于无人车在地下车库中的定位与导航，尤其适合在地下车库中含有大量动态障碍物的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105869153B
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201610176144.1
申请日：2016-03-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 融合相关块信息的非刚性人脸图像配准方法,第步在模板人脸图像上,以标注的形状特征点为中心构建特征块,并确定每个特征块的局部匹配搜索区域;第二步在目标图像上,以当前形状特征点为中心确定对应的局部搜索区域;第三步在各自搜索区域内,为模板图像的特征块寻找对应在目标图像中的相关块,并计算相关块系数;第四步融合相关块信息,建立非刚性人脸图像配准的优化模型;第五步使用优化方法,求解模型参数,计算目标图像的形状特征点位置;迭代进行第二步到第五步直至收敛,最后进行非刚性变换获得最终的配准图像;本发明提出了种局部相关块的搜索方法,并将相关块信息融合在全局配准方法中,能够有效地提高非刚性人脸图像的配准精度。
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公开(公告)号：CN105869153A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610176144.1
申请日：2016-03-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30196
Abstract: 融合相关块信息的非刚性人脸图像配准方法，第一步在模板人脸图像上，以标注的形状特征点为中心构建特征块，并确定每个特征块的局部匹配搜索区域；第二步在目标图像上，以当前形状特征点为中心确定对应的局部搜索区域；第三步在各自搜索区域内，为模板图像的特征块寻找对应在目标图像中的相关块，并计算相关块系数；第四步融合相关块信息，建立非刚性人脸图像配准的优化模型；第五步使用优化方法，求解模型参数，计算目标图像的形状特征点位置；迭代进行第二步到第五步直至收敛，最后进行非刚性变换获得最终的配准图像；本发明提出了一种局部相关块的搜索方法，并将相关块信息融合在全局配准方法中，能够有效地提高非刚性人脸图像的配准精度。
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公开(公告)号：CN101839692B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010184619.4
申请日：2010-05-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种单相机测量物体三维位置与姿态的方法，利用单相机获得待测目标的图像，通过精确识别待测目标上的标记点，来确定待测目标的实时三维位置与姿态信息；根据检测场景和范围选定合适的相机，并对相机进行标定，获得相机的内外参数；根据待测目标设计目标标记点并将标记点合理布局；然后根据相机捕获的图像进行目标检测和特征点的识别，并将检测到的特征点与标记点进行匹配；最后根据测量点与物体标记点的对应关系来求待测目标的三维位置与姿态信息。对于非刚性物体还能够检测到物体是否有变形。本发明采用单相机来实现三维测量，能够获知目标在三维空间中的空间几何参数、位置与姿态等信息，降低了测量成本和测量系统的体积，并且便于操作。
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公开(公告)号：CN100386778C
公开(公告)日：2008-05-07
申请号：CN200610042989.8
申请日：2006-06-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开一种基于平均脸和衰老比例图的人脸图像年龄变换方法。采用稠密特征表达，将人脸图像分解为形状矢量和纹理矢量，借助于人脸漫画合成技术，通过计算特定人脸图像和平均脸之间的差异，进而减少这种差异程度，来完成特定人脸的年轻变换；将人脸图像矢量化建模与人脸图像衰老变换相结合，实现了符合生理特征的人脸图像衰老化模拟。根据衰老引起的人脸形状特征的变化，对人脸图像的特征线进行一定的修改，实现形状的衰老模拟；对于纹理特征的改变，我们采用比例图方式，制作衰老比例图，根据纹理映射，实现人脸图像的纹理特征衰老模拟。该方法充分考虑到人脸年龄变换时形状与纹理的统一变化，合成图像的真实感大大增强。
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公开(公告)号：CN1870047A
公开(公告)日：2006-11-29
申请号：CN200610042989.8
申请日：2006-06-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开一种基于平均脸和衰老比例图的人脸图像年龄变换方法。采用稠密特征表达，将人脸图像分解为形状矢量和纹理矢量，借助于人脸漫画合成技术，通过计算特定人脸图像和平均脸之间的差异，进而减少这种差异程度，来完成特定人脸的年轻变换；将人脸图像矢量化建模与人脸图像衰老变换相结合，实现了符合生理特征的人脸图像衰老化模拟。根据衰老引起的人脸形状特征的变化，对人脸图像的特征线进行一定的修改，实现形状的衰老模拟；对于纹理特征的改变，我们采用比例图方式，制作衰老比例图，根据纹理映射，实现人脸图像的纹理特征衰老模拟。该方法充分考虑到人脸年龄变换时形状与纹理的统一变化，合成图像的真实感大大增强。
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