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公开(公告)号：CN109190626A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810842201.4
申请日：2018-07-27
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的多路径特征融合的语义分割方法，包括以下步骤：使用多路径特征融合方法提取图像的基础深度特征；将提取的基础深度特征经过解码端网络，恢复原始图像分辨率信息，并生成分割结果；以交叉熵损失函数为目标训练网络，使用准确率和mIoU评价网络性能。本发明设计合理，其充分考虑了局部信息以及全局信息，在网络中的特征提取端和分类端添加了很多条路径，网络的输出是与原图像分辨率大小一致的分割图，使用图像已有的标签计算分割准确率，以最小化交叉熵损失函数为目标来训练网络，有效地提高了图像语义分割地准确率。
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公开(公告)号：CN108960141A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810721706.5
申请日：2018-07-04
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/6247 , G06K9/627
Abstract: 本发明涉及一种基于增强型深度卷积神经网络的行人再识别方法，使用基础深度学习卷积神经网络模型提取行人图像的基础深度特征，同时使用传统手动特征提取方法提取行人图像的手动特征并降维；应用特征重建模块将基础深度特征和手动特征融合成增强型深度特征；通过特征比较预测两张图像中行人是否为同一个人，联合使用分类损失函数和验证损失函数对输入图像进行分类和异同验证，以最小化联合损失为目标来训练网络，使得网络生成更有判别力的行人图像特征。本发明充分利用了手动特征和深度特征之间的互补性，提出了联合使用分类损失和验证损失函数用于监督网络训练的策略，获得了良好的性能，有效地提高行人再识别准确率。
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公开(公告)号：CN107679461A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710816499.7
申请日：2017-09-12
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明设计了一种基于对偶综合-解析字典学习的行人再识别方法，其主要技术特点是：从行人再识别数据中提取行人图像特征；采用局部Fisher判决分析方法将不同摄像机视角下的行人图像特征投影到公共特征空间；运用对偶综合-解析字典学习算法，在公共特征空间中学习对偶综合字典和对偶解析字典；建立行人匹配模型，并利用改进余弦公式进行行人距离计算。本发明设计合理，其通过在原始对偶综合字典学习中引入对偶解析字典，解析字典拥有判决能力，提高了综合字典的数据表示能力，使得字典能够更有效的表示数据的本征结构，获得了有效的再识别性能。
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公开(公告)号：CN107292914A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710450318.3
申请日：2017-06-15
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小型单支卷积神经网络的视觉目标跟踪方法，其主要技术特点是：搭建小型单支卷积神经网络；设计损失函数用于卷积神经网络的训练；对测试序列进行目标跟踪，当新视频帧到来时，根据损失函数的结果判断网络参数的更新与否；将卷积神经网络的输出结果送给二元分类器，预测出目标位置。本发明利用了深度卷积网络对目标物体强大的表示能力，构建小型单支卷积神经网络，提出新的损失函数和更新策略，增加了整体算法的跟踪精度，提高了跟踪结果的稳定性以及跟踪速率，获得了很好的目标跟踪结果。
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公开(公告)号：CN106651821A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611055890.1
申请日：2016-11-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T5/50
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明提供一种基于二阶矩保持传播算法的拓扑地图融合方法及系统。所述方法包括：S1，基于概率性广义Voronoi图方法对不同地图进行融合；S2，通过二阶矩保持传播方法消除地图融合的非线性不确定度。本发明首先在保留地图显著性信息的情况下，对地图进行骨架的提取，这样可以简化地图中的信息，使运算更加简便；考虑到了使用PGVD时占用栅格地图中的不确定度，利用线性化来解决转换过程中的不确定度问题。比起其他算法，它是快速且鲁棒的，能够对相似度更大的区域进行优先匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104267413A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410436400.7
申请日：2014-08-29
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信号强度自适应禁忌搜索的提升小波双域值去噪算法，其主要技术特点是：利用微分相干累积算法捕获微弱全球导航卫星系统信号；应用提升小波分解对微弱全球导航卫星系统信号进行分析；应用信号强度自适应禁忌搜索算法对提升小波去噪中的双阈值选择进行优化；利用最优化的双阈值对捕获的微弱全球导航卫星系统信号进行后处理。本发明设计合理，通过微分相干累积算法捕获微弱GNSS信号，应用信号强度自适应禁忌搜索优化的提升小波双域值去噪方法对获取的微弱GNSS信号进行后处理，实现了较低的计算时间成本和较高的准确度，提高了信号输出的信噪比。
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公开(公告)号：CN118674663A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410579341.2
申请日：2024-05-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T5/90 , G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于HSV色彩空间的多曝光高动态范围图像重建方法。所述方法包括将多曝光低动态范围图像进行伽玛校正，得到的伪高动态范围图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，并进行裁剪；将不同曝光对应图像的明度分量送入亮度分支网络，对于动态场景下多曝光图像不对齐的问题，基于注意力机制消除鬼影，得到预测的V通道图像；同时将中等曝光图像的色调和饱和度分量送入色度分支网络，设计多级结构，基于编解码模型分别学习两种色度信息特征，并利用轻量网络学习两者之间的关联特征，得到预测的H和S通道图像；最终重建的三个通道图像拼接后转换到RGB色彩空间，得到高质量的高动态范围重建图像。本发明模拟人眼视觉感知特性，从源头上剔除特征学习过程中的冗余信息，在保证高动态范围图像重建视觉效果的基础上，实现了模型轻量化。
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公开(公告)号：CN113159173B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110427314.X
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种结合剪枝与知识蒸馏的卷积神经网络模型压缩方法。该方法包括：获取图像训练集A；获取目标网络模型，对其包含的每个通道引入缩放因子γ；对目标网络模型进行训练，将训练后的模型作为教师网络；按照缩放因子γ的绝对值大小对教师网络的通道数剪枝，将剪枝后的模型视为学生网络；获取图像训练集A中少量图像，同时输入教师、学生网络，分别计算教师、学生网络各卷积层通道输出的特征图之间的分布差异；将分布差异作为损失函数，对学生网络进行训练，使其模型精度快速恢复至教师网络的水平；输出训练后的学生网络。本发明具有压缩率高、快速恢复压缩模型精度的优势，从而便于网络模型在终端设备上的部署。
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公开(公告)号：CN108960140B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810721690.8
申请日：2018-07-04
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多区域特征提取和融合的行人再识别方法，利用残差网络提取全局特征，并在训练阶段增加一个用于全局特征提取和优化的行人身份分类模块；构造用于局部特征提取的多区域特征提取子网络，并将各局部特征进行加权融合；设置包括分类模块损失和特征融合模块损失的损失函数；对网络进行训练，得到模型提取查询集和测试集的特征向量；在度量阶段，利用交叉近邻方法对特征距离进行重新度量。本发明设计合理，有效结合了全局特征和局部特征，在距离度量方法上进行优化，获得了很好的行人再识别结果，使得系统整体匹配准确率大大提升。
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公开(公告)号：CN107886116B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201711033084.9
申请日：2017-10-30
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种针对视频数据行人再识别的LOMO3D特征提取方法，其技术特点是：将视频数据中的各帧分离出来，组织成图像序列的形式，并分割为一定长度的等长序列；将每个序列水平分割为若干扁平区域，并在这些区域中进一步划分子块，作为直方图统计的最小单位；对于每个子块，统计形成纹理直方图特征和HSV色域下的颜色直方图特征；将每个水平区域中的纹理和颜色直方图特征根据最大化原则进行整合并进行拼合，得到最终的LOMO3D特征描述子。本发明设计合理，充分利用了图像序列中的时空特征和时间信息，使得特征的描述能力性能远远高于单纯的空间域特征，试验表明本发明能够使得系统整体匹配率大大提升，优于目前其他的行人再识别算法。
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