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公开(公告)号：CN110210405A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910480613.2
申请日：2019-06-04
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法，用目标追踪网络扩充行人搜索网络样本集，通过强化学习决策对行人搜索网络进行优化更新。本发明将行人搜索网络和目标追踪网络相结合，由于行人搜索网络的性质，在进行目标追踪的时候会对丢失的目标进行再搜索，提高目标追踪的效率，这样可以使得目标追踪网络与行人搜索网络相互促进，形成一个良性循环。
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公开(公告)号：CN119956709A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510435413.0
申请日：2025-04-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种落叶收集装置及其工作方法，属于环保设备技术领域。该装置包括底盘、车轮、大臂组件、落叶储存箱及智能控制模块。大臂由多节段铰接而成，通过舵机、牵引线与弯直锁协同控制，实现灵活展开与收纳，同时可根据路面宽度自行调整清扫面积；刷片采用柔性外壳与记忆合金龙骨结构，结合加热装置调节形态，增强潮湿环境中清扫落叶的能力。装置集成毫米波雷达、视觉识别模块及湿度、光敏传感器，可实时采集落叶分布、路面宽度及环境参数，由微控制器动态调整大臂角度、刷片硬度、清扫频率、负压强度及清扫高度。本发明具有较高的工况适应性，收纳后体积紧凑，可适用于复杂环境下城市道路中落叶的高效清理。
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公开(公告)号：CN114429460B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210080621.X
申请日：2022-01-24
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于属性感知关系推理的通用图像美学评估方法和装置，用于提高通用图像美学评估模型的准确性。本发明首先利用卷积神经网络构建特征提取器，得到图像的全局特征图；并在全局特征图的基础上，通过学习图像的美学属性来生成属性感知特征图；然后利用自注意力机制构建属性关系推理模块，并进一步得到美学属性的关系特征图；最后把全局特征图、美学属性特征和属性关系特征图进行特征联合，同时对图像的美学分布进行建模预测；最终通过计算把美学分布转化成图像的通用美学分数；本发明可有效地评估待测试图像的通用美学分数，准确率高，并且本发明可以有效地筛选出符合大众审美的图像，易于应用在图像检索和图像增强等技术中。
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公开(公告)号：CN114724227B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210444149.3
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/16 , G06T3/40 , G06N3/08 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于变形自编码器和解耦交换的面部动作单元迁移方法及装置，首先从源域数据集和目标域数据集中分别抽取源图片和目标图片构成原始图像对组成训练数据集；然后将原始图像对分别输入变形自编码器，解耦出相应的纹理图片和变形场；再将交换过来的源变形场和目标纹理图片一起输入到变形场转换器中，输出能够适配目标纹理图片的目标新变形场；最后利用目标新变形场对目标纹理图片进行变形后，得到具有源图片面部动作单元的目标新图片。本发明采用变形自编码器解耦纹理特征与形状特征，在保留目标图片的面部身份以及纹理、姿态等方面的目标域特性的情况下，实现从一张源域图片到另一张目标域图片的面部动作单元迁移。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126282B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201911352556.6
申请日：2019-12-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自注意力强化学习的遥感图像内容描述方法，属于计算机视觉和自然语言处理的交叉领域；包括：使用遥感图像分类数据集，预训练融合变分自编码器的卷积神经网络；使用预训练的卷积神经网络提取遥感图像的空间特征和语义特征；使用自注意力使空间特征融合上下文信息；使用遥感图像内容描述数据集，使用Transformer解码空间特征和语义特征，融合特征，输出遥感图像内容的文本描述；使用强化学习提升文本描述质量。本发明利用遥感图像分类数据集，融合变分自编码器进行卷积神经网络预训练，使用自注意力机制，特征融合，强化学习，优化了遥感图像内容描述文本的质量。
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公开(公告)号：CN114724227A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210444149.3
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变形自编码器和解耦交换的面部动作单元迁移方法及装置，首先从源域数据集和目标域数据集中分别抽取源图片和目标图片构成原始图像对组成训练数据集；然后将原始图像对分别输入变形自编码器，解耦出相应的纹理图片和变形场；再将交换过来的源变形场和目标纹理图片一起输入到变形场转换器中，输出能够适配目标纹理图片的目标新变形场；最后利用目标新变形场对目标纹理图片进行变形后，得到具有源图片面部动作单元的目标新图片。本发明采用变形自编码器解耦纹理特征与形状特征，在保留目标图片的面部身份以及纹理、姿态等方面的目标域特性的情况下，实现从一张源域图片到另一张目标域图片的面部动作单元迁移。
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公开(公告)号：CN111062423B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201911201999.5
申请日：2019-11-29
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应特征融合的点云图神经网络的点云分类方法，使用残差结构缓解梯度消失；使用全局特征与局部特征相融合，提升网络性能；使用权重自适应机制指导特征融合；本发明利用图神经网络关注局部特征，点云网络提取全局特征的同时加入残差块，将提取的全局特征与局部特征融合，在特征融合的时候对于不同的特征加入了权重自适应机制，从而优化模型性能。
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公开(公告)号：CN113705725A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111079044.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息融合的用户人格特征预测方法和装置，首先收集用户在社交媒体上标注为偏好的图像数据以及相应的评论数据，并利用心理学上的调查问卷获取数值化的用户人格特征；然后利用基于卷积神经网络的物体识别和场景识别方法提取所述偏好图像的视觉特征，同时利用循环神经网络提取相应所述评论的文本特征；再通过构建基于注意力机制的多模态融合模块，将图像和文本两种模态进行特征融合，得到注意力特征图；最后利用深度回归网络把多模态融合后的注意力特征图与数值化的用户人格特征进行建模训练，得到人格特征预测模型；本发明方法和装置的步骤简单明确，易于实现在社交媒体中，且具有较强的预测准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN110210405B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910480613.2
申请日：2019-06-04
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标追踪的行人搜索样本扩充方法，用目标追踪网络扩充行人搜索网络样本集，通过强化学习决策对行人搜索网络进行优化更新。本发明将行人搜索网络和目标追踪网络相结合，由于行人搜索网络的性质，在进行目标追踪的时候会对丢失的目标进行再搜索，提高目标追踪的效率，这样可以使得目标追踪网络与行人搜索网络相互促进，形成一个良性循环。
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