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公开(公告)号：CN111931602B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010710145.6
申请日：2020-07-22
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的多流分段网络人体动作识别方法及系统，其方法包括以下步骤：将长视频分割为多段，对每段进行采样得到一个片段；将每个片段送入基于注意力机制的多流分段网络中，由稠密卷积神经网络和卷积注意力机制模块结合的特征提取网络分别对RGB图像和光流图进行特征提取，得到空间流和时间流输出；由基于OpenPose的关节点估计网络对RGB图像进行关节点估计，得到姿态估计输出；然后通过分段一致性函数分别对三路输出中的每一路产生段共识，获得空间流一致性预测结果、时间流一致性预测结果和姿态估计一致性预测结果；最后，将段共识产生的分类分数进行分数融合后再由softmax函数分类，得到全局分类识别，从而完成人体动作的识别。
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公开(公告)号：CN115240271A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210815445.X
申请日：2022-07-08
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开一种基于时空建模的视频行为识别方法及系统，其中方法包括：S1：将完整的视频输入视频图像采样模块，采用分段随机视频帧采样方法进行视频图像采样，得到多个采样帧图像；S2：构建基于三元组损失函数的空间注意力模块，并对多个采样帧图像的动作部分进行特征提取，得到空间特征信息；S3：构建时间金字塔模块，并对得到的空间特征信息以不同帧速率进行采样，得到多组特征信息；S4：采用早期融合的方式对得到的多组特征信息进行融合，具体为采用add操作将多组特征的特征向量进行拼接；S5：将融合后的特征信息输入Softmax分类器进行视频行为分类，为每个视频行为生成一个概率标签，并输出识别结果。
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公开(公告)号：CN114913599A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210502598.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 一种基于自动编码器的视频异常行为检测方法及系统，其方法包括：S1：对输入的视频进行等间隔下采样的预处理；S2：采用Vibe背景提取算法结合U‑Net图像分割网络对预处理后的视频图像序列中的图像进行目标与背景的分离；S3：将图像的目标与背景分别输入到双通道自编码器的不同通道，由对应通道中的编码器分别对目标与背景提取图像特征后，在双通道自编码器的隐含层将两个通道分别提取的两个特征进行特征融合，最后将融合后的特征送入解码器进行模型训练；S4：在训练好的模型中使用重构误差判别对输入的待检测样本进行异常行为检测，得到异常行为检测结果，从而解决背景变化对异常行为检测造成的不利影响，使得到的模型通用性更强，易于部署到不同场景。
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公开(公告)号：CN108985247B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201810832373.3
申请日：2018-07-26
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种多光谱图像城市道路识别方法，包括：步骤1，基于面向对象分割方法将多光谱图像中的道路与周围地物进行分割；步骤2，提取每个分割区域的底层特征，建立底层特征到高层语义对象的映射规则，实现从图像底层特征到高层语义特征的映射，构建语义模型对道路进行识别；其中，所述底层特征包括几何特征及光谱特征，所述高层语义对象包括绿化带、车道线、道路潜在区域。本发明采用SLIC超像素与结构张量粗分割相结合的方法，具有良好的抗噪能力，对复杂城区多光谱图像能够得到较好的分割结果；基于语义知识的道路识别方法对道路进行识别，解决了目前多光谱图像复杂环境城市道路识别精度不高，容易产生孔洞、断裂等问题。
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公开(公告)号：CN110310322B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910610270.7
申请日：2019-07-06
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种10微米级高精度器件装配表面检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，计算器件表面预估模型mi；步骤2，计算点云数据中所有点到预估模型mi的距离d；步骤3，指定阈值t，将满足d＜t的点作为局内点；步骤4，对预估模型mi进行评价，得到一个评价分数，若评价分数最高，则当前预估模型mi为最佳估计模型；步骤5，重复步骤2至步骤4，当迭代次数增加至k时，得到最佳模型m；步骤6，基于聚类分割算法将局外点分成若干个点集；步骤7，根据点集的位置和面的位置关系判断点集所在部位的凹凸，得到每个面的最大的表面误差。本发明能够准确且快速的反映装配表面凸起和凹陷情况，为后续器件匹配判定工作提供便利。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111932457A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010786064.4
申请日：2020-08-06
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像高时空融合处理算法、装置，获取低空间高时间的第一遥感影像和高空间低时间的第二遥感影像；对第一遥感影像进行重采样得到第三遥感影像；对第二遥感影像进行降采样得到第四遥感影像；将第三遥感影像和第四遥感影像输入至SRCNN网络，得到具有中间空间分辨率的第一重建影像；对第一重建影像进行重采样得到具有第二空间分辨率的第一重建影像；将具有第二空间分辨率的第一重建影像和第二遥感影像输入至SRCNN网络得到第二重建影像，将第二重建影像输入至时空融合模型得到高空间高时间的遥感影像。解决了现有技术中，将遥感影像进行时空融合得到高时空分辨率特征数据的过程融合算法复杂度高，融合质量低，运算效率低的问题。
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公开(公告)号：CN111275727A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010061644.7
申请日：2020-01-19
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种细胞分割方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括获取原始图像；对原始图像进行处理，得到图像Igray；采用局部阈值法对图像Igray进行处理，得到图像ICLT；采用LoG算法对图像Igray进行处理，得到图像ILoG；对图像ICLT和图像ILoG进行融合运算得到图像Ifuse；对图像Ifuse进行细胞分割得到细胞核分割图像。本发明将彩色图像转换为灰度图像Igray再进行分割，能够避免原始图像中颜色分布不均匀造成的细胞核误检和漏检问题。本发明使用约束的局部阈值法与LoG算法融合的方式获取细胞核像素点，能够避免原始图像中强度分布不均匀造成的细胞核误检和漏检问题。
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公开(公告)号：CN110310322A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910610270.7
申请日：2019-07-06
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种10微米级高精度器件装配表面检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，计算器件表面预估模型mi；步骤2，计算点云数据中所有点到预估模型mi的距离d；步骤3，指定阈值t，将满足d＜t的点作为局内点；步骤4，对预估模型mi进行评价，得到一个评价分数，若评价分数最高，则当前预估模型mi为最佳估计模型；步骤5，重复步骤2至步骤4，当迭代次数增加至k时，得到最佳模型m；步骤6，基于聚类分割算法将局外点分成若干个点集；步骤7，根据点集的位置和面的位置关系判断点集所在部位的凹凸，得到每个面的最大的表面误差。本发明能够准确且快速的反映装配表面凸起和凹陷情况，为后续器件匹配判定工作提供便利。
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公开(公告)号：CN108241849A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201710750516.1
申请日：2017-08-28
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于视频的人体交互动作识别方法，包括以下步骤：S1：对输入的视频帧图像采用帧间差分法进行运动目标检测；S2：对处理后获得的运动目标进行特征提取，包括：S21：对处理后获得的运动目标采用局部时空特征与全局光流特征相结合的方式提取人体交互动作特征；S22：对所述光流和时空兴趣点进行描述，形成特征描述子HOF和HOG；S23；将所述局部时空特征与全局光流特征分别通过BP神经网络，以获得在某一特征下动作类别的概率矩阵；S3：通过对利用不同特征得到的概率矩阵赋予不同权值进行加权求和以得到融合概率矩阵，概率最大的动作类别即为该帧的动作类别；S4：将初始分类序列输入到改进的正态分布BP神经网络中，获得最终的交互动作分类。
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公开(公告)号：CN104574421B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510047728.4
申请日：2015-01-29
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体而言，涉及一种大幅面小重合区域高精度多光谱图像配准方法及装置，其中，该方法包括对参考图像和待配准图像进行SIFT特征点提取；对提取的特征点进行匹配，获取参考图像和待配准图像的重合区域，得到初步的配准图像；利用随机抽样一致性算法筛选的内点，与最小二乘法拟合曲线结合，估算出初步变换矩阵；利用均方根误差RMSE对重合区域的特征点进行映射矩阵客观评价，筛除引起误差的误匹配点，迭代至配准图像精度达到亚像素级，获取精确变换矩阵。通过该方法本发明提高了大幅多光谱图像在少量重合区域时的配准精度。
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