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公开(公告)号：CN111539255B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010227374.2
申请日：2020-03-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态图像风格转换的跨模态行人重识别方法，根据行人图像数据集，对训练图像进行收集和预处理获取训练样本；构建解耦图像特征的自动编码网络模型，该模型对处理后输入的行人图像进行特征解耦，分为域无关的内容特征和域相关的风格特征；构建基于模态转换的生成网络和判别网络模型，该模型实现不同域行人图像的风格属性信息互换，实现变换风格的样本生成；本发明方法针对行人重识别算法易受不同光照影响的问题，通过神经网络提取行人图像的特征来学习不同图像的相似性矩阵，该方法学习到的度量矩阵比人为选定的矩阵具有灵活性，更能获得图像特征之间的相似性。
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公开(公告)号：CN114494959A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210080615.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种针对视频目标分割的注意力引导的对抗性攻击方法，首先使用特征提取器提取视频帧的特征图；然后构建多级特征空间注意力模块，获得空间注意力图；将空间注意力图与特征图串联起来，得到增强特征图，并对增强特征图进行下采样；构建反卷积神经网络，基于下采样后的增强特征图生成原始视频序列的对抗性扰动；将生成的对抗性扰动添加到原始视频序列中产生对抗样本；给定初始帧掩码，将对抗样本输入经典的单样本视频目标分割网络中得到最终预测掩码。本发明提供对抗性攻击方法借助注意力机制和增强特征图生成对抗性扰动，能够针对视频目标分割任务进行对抗性攻击，实现将目标的所有像素进行错误分类。
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公开(公告)号：CN111259758A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010030047.8
申请日：2020-01-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种针对密集区域的两阶段遥感图像目标检测方法，主要解决现有技术对目标密集区域目标识别准确率低的问题，其步骤为：1、对于输入图像进行数据增强操作，增加训练样本集；2、构建基于多尺度特征提取模块；3、在不同尺度的特征图上进行目标检测，找出目标密集的区域；4、针对目标密集的区域进行二次目标检测；5、对检测出的目标进行分类和位置回归，输出目标对应的分类标签和位置坐标，完成对图像的目标识别和定位。本发明利用网络多尺度结构的特点提取和融合不同尺度下的特征图来检测不同大小的目标，并对目标密集度高的区域进行二次检测，提高了小目标识别准确率。该方法可用于无人机以及卫星对目标的检测，侦查和监视。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111753786A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010619125.8
申请日：2020-06-30
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于全尺度特征融合和轻量级生成式对抗网络的行人重识别方法，属于计算机视觉技术领域。一方面，使用全尺度特征融合网络，提取不同尺度大小的行人图像身份信息特征向量进行融合，得到能兼顾局部特征和整体特征的特征向量。另一方面，采用多种损失函数的融合，同时考虑了身份检测分类、身份信息判别和姿势信息判别，充分利用特征向量，能够大大提高网络模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN110427813A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910549345.5
申请日：2019-06-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于姿态指导行人图像生成的孪生生成式对抗网络的行人重识别方法。其实现方案是：根据行人图像数据集，对行人图像进行目标检测获取训练样本；构建基于多样性样本生成的孪生生成式对抗网络模型，该模型对目标检测后输入的两组行人图像的姿态属性信息互换，实现多样性样本的生成；构建基于保持身份特征的孪生生成式对抗网络模型，该模型利用身份判别器保留生成行人图像的身份信息，从而提升行人重识别对生成行人图像身份的鲁棒性；针对生成式对抗网络优化困难的问题，构建基于多目标优化的孪生生成式对抗网络参数学习方法；为了验证提出的行人重识别方法的有效性，对生成行人图像构成的数据集进行行人重识别方法验证。
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公开(公告)号：CN208165794U
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201721509769.1
申请日：2017-11-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本实用新型公开一种智能分类垃圾桶，所述垃圾桶顶部从左至右依次设有包括照明灯、摄像头和通讯设备，所述照明灯下方桶体上设有管道，所述管道末端下方设有滑轨，所述滑轨上设有智能小车，所述智能小车与通讯设备相连接，所述滑轨下方依次设有可回收垃圾垃圾桶、不可回收垃圾垃圾桶、有害垃圾垃圾桶、其他垃圾垃圾桶、未能识别垃圾垃圾桶，所述垃圾桶底部为电源设备。有益效果：可实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别，可以在垃圾投入垃圾桶后实时进行分类。
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公开(公告)号：CN207382591U
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201721509749.4
申请日：2017-11-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本实用新型公开一种新型环境定位识别装置，包括装置底盘、安装于底盘上的透明防护罩和控制终端，所述装置底盘上表面中央设有设备轴，所述设备轴中心设有GPRS定位模块、通讯模块、单片机和微型电动机，所述设备轴顶端分设有处于同一平面的三根横向支架，且横向支架相互之间夹角为120度，所述横向支架末端固定安装有相机云台以及CCD相机。本实用新型的有益效果：结构稳固，材质结实，机动性优越，能够适应多种环境下的工作；能够根据实时全方位的环境图像信息识别和定位，同时体积小，便于携带，具有追踪功能，不易丢失。
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公开(公告)号：CN207380905U
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201721508984.X
申请日：2017-11-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本实用新型公开一种智能交通灯，包括灯架，所述灯架上方设有图像识别设备，所述图像识别设备上方固定设有交通灯，所述保护罩下方的灯架上设有太阳能电池板，所述太阳能电池板下方设有控制模块，所述控制模块内设有微处理器，无线网络发射器和蓄电池，所述太阳能电池板和蓄电池为照相机、微处理器、无线网络发射器和交通灯提供电力支持。本实用新型的有益效果：采用定时拍照、上传云端，节省大量电力，经济又环保；根据实施交通，进行智能化调节路灯，确保交通顺达，通行安全。
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