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公开(公告)号：CN114841257B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210421310.5
申请日：2022-04-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/09 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于自监督对比约束下的小样本目标检测方法。该方法包括：将小样本目标检测问题建模成一个基于自监督学习的数学优化问题，构建对数据扰动敏感的小样本目标检测模型；设计小样本目标检测模型的优化目标函数；基于优化目标函数使用深度学习更新过程对小样本目标检测模型进行训练，得到训练好的小样本目标检测模型，利用训练好的小样本目标检测模型对待检测的小样本进行目标检测。本发明以两阶段学习过程为基础，使用迁移学习对领域知识进行学习，并在小样本数据集上进行模型微调。实验结果证明，本发明在PASCAL‑VOC公开数据集上取得了良好的性能，可以有效提高模型在小样本目标检测问题上的性能，具有较强的实际应用意义。
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公开(公告)号：CN116129310A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310019422.2
申请日：2023-01-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种视频目标分割系统、方法、电子设备及介质，涉及视频处理的领域，包括接收原始视频和目标注释信息；特征提取模块包括骨干网络和结构特征提取模块，结构特征提取模块对骨干网络中对应阶段的视频帧嵌入特征中的结构信息增强得到增强嵌入特征；记忆模块存储第一帧以及历史帧的分割信息；匹配模块将原始视频中当前帧的增强嵌入特征与记忆模块的分割信息进行匹配；基于匹配到的分割嵌入张量，得到视频目标分割结果。本申请通过对视频帧嵌入特征的增强，以及通过构建包含压缩记忆单元的记忆模块，有效利用了目标结构信息，降低了记忆模块中的存储占用，同时降低了具有相似外观特征点对点对点匹配过程的影响从而增强匹配过程的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105096269B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510430224.0
申请日：2015-07-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于畸变直线结构检测的图像径向畸变矫正的方法，该方法的步骤包括畸变图像轮廓提取S1、边缘轮廓中圆弧提取S2、圆弧筛选S3和畸变图像矫正S4。本发明进一步公开了一种基于畸变直线结构检测的图像径向畸变矫正的系统。本发明针对相机拍摄图像产生径向畸变的问题，以畸变产生的原因和畸变矫正存在的困难为核心，提出一种可以对图像获取过程中产生的径向畸变进行矫正的方案，本方案基于畸变图像中的畸变直线结构实现图像径向畸变的自动矫正，不需要人工的干预和特殊模板，并且具有极强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105096269A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510430224.0
申请日：2015-07-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于畸变直线结构检测的图像径向畸变矫正的方法，该方法的步骤包括畸变图像轮廓提取S1、边缘轮廓中圆弧提取S2、圆弧筛选S3和畸变图像矫正S4。本发明进一步公开了一种基于畸变直线结构检测的图像径向畸变矫正的系统。本发明针对相机拍摄图像产生径向畸变的问题，以畸变产生的原因和畸变矫正存在的困难为核心，提出一种可以对图像获取过程中产生的径向畸变进行矫正的方案，本方案基于畸变图像中的畸变直线结构实现图像径向畸变的自动矫正，不需要人工的干预和特殊模板，并且具有极强的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105046720A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510406108.5
申请日：2015-07-10
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06F17/30253
Abstract: 本发明公开一种基于人体运动捕捉数据字符串表示的行为分割方法，包括步骤：S1、将人体运动捕捉数据作为多个高维离散的数据点，并分别计算各数据点之间的欧式距离；S2、通过基于各数据点的局部密度和相对距离的聚类方法进行聚类得到各数据点所属的类，并用不同的字符表示不同的类；S3、将字符按照各字符对应的数据的时序重新排序得到字符串，并合并字符串中在时序上相邻的相同字符为字符组，由各字符组构成行为串；S4、根据行为串对人体运动捕捉数据所构成的整体行为进行分割，并提取分割后各单个行为的运动周期。本发明所述技术方案有很好的准确率，且在适用性、有效性和非监督性上都有一定的优越性。
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公开(公告)号：CN104732014A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510088609.3
申请日：2015-02-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种用于复杂场景的层次式人群仿真方法及系统，该方法包括步骤：对复杂场景进行区域划分，得到复杂场景的拓扑结构图；对复杂场景进行全局路径规划，计算包含复杂场景中场景入口、场景出口和特定感兴趣区域的全局路径；确定人群分组信息和人群中个体在复杂场景中的位置信息，在复杂场景中建立个体的势场，并根据个体的势场计算个体在复杂场景中受到的作用力；计算在人群仿真过程中个体的实时速度，利用交通流模型对在人群仿真过程中个体的实时速度进行实时修正，实现人群仿真。本发明所述技术方案改善了势场法人群仿真中的速度控制机制，解决速度变化不自然的问题，使速度的变化更加符合人群运动规律，满足了人群仿真的实际需求。
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公开(公告)号：CN104700434A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510141935.6
申请日：2015-03-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开一种用于复杂结构化场景的人群运动轨迹异常检测方法，包括如下步骤：提取监控视频历史数据中复杂结构化场景内的人群运动轨迹并对人群运动轨迹进行分段，得到人群分段运动轨迹；对人群分段运动轨迹进行基于最大最小距离的多中心聚类算法的学习，得到各人群分段运动轨迹类；提取监控视频当前数据中复杂结构化场景内的人群运动轨迹，并根据各人群分段运动轨迹类，对监控视频当前数据中复杂结构化场景内的人群运动轨迹进行基于LOF算法的异常检测。本发明所述技术方案对于复杂结构化场景中的异常检测相对于现有技术中的其他算法具有高鲁棒性、适用性、有效性和高效性，能够很好的满足实际需求。
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公开(公告)号：CN102098440B
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201010591511.7
申请日：2010-12-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种针对摄像机抖动下运动目标检测的电子稳像方法及系统。该方法包括：对原图像进行高斯模糊并降低分辨率，确定三层图像；基于分块灰度投影法，确定位于最高层且分辨率最低的图像所对应的第一平移运动矢量；基于获得的所述第一平移运动矢量补偿所述中间层图像；基于块匹配法，确定位于中间层的图像所对应的第二平移运动矢量；基于第一平移运动矢量和第二运动平移矢量，补偿位于最低层且分辨率最高的原图像；利用特征匹配法进行运动平滑和补偿。本发明对于动态背景、噪声、大尺度图像运动、旋转及背景的一致性有很好的鲁棒性。在图像质量、视觉效果、计算速度上有优越性，稳像后满足摄像头抖动下运动目标检测的需求。
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公开(公告)号：CN102098440A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201010591511.7
申请日：2010-12-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种针对摄像机抖动下运动目标检测的电子稳像方法及系统。该方法包括：对原图像进行高斯模糊并降低分辨率，确定三层图像；基于分块灰度投影法，确定位于最高层且分辨率最低的图像所对应的第一平移运动矢量；基于获得的所述第一平移运动矢量补偿所述中间层图像；基于块匹配法，确定位于中间层的图像所对应的第二平移运动矢量；基于第一平移运动矢量和第二运动平移矢量，补偿位于最低层且分辨率最高的原图像；利用特征匹配法进行运动平滑和补偿。本发明对于动态背景、噪声、大尺度图像运动、旋转及背景的一致性有很好的鲁棒性。在图像质量、视觉效果、计算速度上有优越性，稳像后满足摄像头抖动下运动目标检测的需求。
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