公开(公告)号：CN117011718B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311288015.8

申请日：2023-10-08

Applicant: 之江实验室 ,  中国科学院东北地理与农业生态研究所

Inventor： 章依依 ,  徐晓刚 ,  王军 ,  李萧缘 ,  卫思迪 ,  何鹏飞 ,  曹卫强 ,  张耀华 ,  马寅星 ,  陈家杰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094

Abstract: 据中。一种基于多元损失融合的植物叶片细粒度识别方法和系统，首先将植物叶片图像以九宫格的方式进行随机掩码完成图像增强，并与原图成对地输入到特征提取网络模型中，得到特征向量；将特征向量输入分类网络层中，并进行品种识别；将特征向量输入到对抗网络层中，进行二分类识别；将掩码图的特征向量输入到自编码网络模块中，进行图像复原的自监督学习；三项任务的损失函数共同监督并指导网络的训练；在自监督任务中掩码图像通过学习复原本身位置使特征提取网络关注到叶片局部特征，而原图在品(56)对比文件王泽宇 等.基于多模态特征的无监督领域自适应多级对抗语义分割网络《.通信学报》.2022,第43卷(第12期),157-171.齐爱玲 等.基于中层细微特征提取与多尺度特征融合细粒度图像识别《.计算机应用》.2023,第43卷(第8期),2556-2563.Gang Li 等.Self-supervised VisualRepresentation Learning for Fine-GrainedShip Detection《.2021 IEEE 4thInternational Conference on InformationSystems and Computer Aided Education(ICISCAE)》.2021,67-71.

公开(公告)号：CN112069929B

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202010842782.9

申请日：2020-08-20

Applicant: 之江实验室

Inventor： 陆易 ,  叶喜勇 ,  王军 ,  徐晓刚 ,  何鹏飞 ,  张文广

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/10 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种无监督行人重识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在带标签的源域数据集中预训练行人重识别模型；利用所述模型提取无标签目标域中训练集的训练特征；根据所述训练特征，基于自适应聚类的方法将目标域训练集分为若干簇，并分配对应的伪标签；将每个簇设定为一个原型，在原型中挑选出与原型中心的距离小于设定阈值的样本，并利用所述样本的训练特征和伪标签对所述模型进行再训练，得到更新参数后的行人重识别模型；将目标域的查询集和待选集输入到所述模型中，分别得到二者的测试特征，根据测试特征的相似度从待选集中选出符合查询图片要求的图片。本发明有效缓解了域间隔问题，提高了跨域行人重识别的准确度。

公开(公告)号：CN116817754B

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311082530.0

申请日：2023-08-28

Applicant: 之江实验室 ,  中国科学院东北地理与农业生态研究所

Inventor： 黎晨阳 ,  徐晓刚 ,  冯献忠 ,  何鹏飞 ,  王军 ,  贾昕晔 ,  陈满丽 ,  曹卫强 ,  韩强 ,  李萧缘

IPC: G01B11/00 ,  G01B11/02 ,  G01N21/84 ,  G06V20/60 ,  G06V10/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/50 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于稀疏重建的大豆植株表型提取方法及系统，其方法包括：对大豆植株进行多视角成像，通过密度图估计在各视图中提取植株二维关键点，包括端点关键点、节点关键点和豆粒关键点，同时通过亲和力场估计给出同一豆荚中豆粒关联关系，基于对称极线距离和二分匹配，关联各视图中的同一关键点和同一豆荚，进而通过三角测量计算各关键点的三维坐标，用于测量株高、统计豆粒的空间分布、计算节数、单株粒数和荚数等。本发明可精准且高效的提取大豆植株表型，具有较高的可行性和实用性。(56)对比文件Haoran Zhao等.Exploring BetterSpeculation and Data Locality in SparseMatrix-Vector Multiplication on IntelXeon.2020 IEEE 38th InternationalConference on Computer Design.2020,全文.Yourui Huang等.Low IlluminationSoybean Plant Reconstruction and TraitPerception.Agriculture.2022,第12卷(第12期),第2.1-2.3节.李晨雨.基于三维重建的大豆植株叶面积自动测量方法的研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 农业科技辑.2023,(第1期),全文.

公开(公告)号：CN117174161A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311078766.7

申请日：2023-08-25

Applicant: 之江实验室 ,  中国水稻研究所

Inventor： 吴翠玲 ,  王军 ,  虞舒敏 ,  魏兴华 ,  杨窑龙 ,  章孟臣 ,  冯跃 ,  曹卫强 ,  韩强 ,  何鹏飞

IPC: G16B5/00 ,  G16B30/00 ,  G06F17/14 ,  G16B20/30 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明公开了一种基于频域变换增强的表型预测方法，包括：获取不同作物植株的基因数据和表型数据并对其进行预处理；对预处理后的基因数据进行数值映射；对数值映射后的基因序列进行离散傅里叶变换，判断每个窗口是否为蛋白质编码区，并根据判断结果对蛋白质编码区进行特征增强；将特征增强后的基因序列进行处理，采用低频特征、高频去噪后的特征、小波逆变换后的低频特征以及作为标签的预处理后的表型数据对三流网络进行优化训练；将待检测基因序列的特征输入到训练好的三流网络中，输出表型预测结果。本发明还公开了一种基于频域变换增强的表型预测装置。本发明利用基因编码区的先验提高表型预测效果，实现时频上的基因到表型的非线性关系。

公开(公告)号：CN116817754A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202311082530.0

申请日：2023-08-28

Applicant: 之江实验室 ,  中国科学院东北地理与农业生态研究所

Inventor： 黎晨阳 ,  徐晓刚 ,  冯献忠 ,  何鹏飞 ,  王军 ,  贾昕晔 ,  陈满丽 ,  曹卫强 ,  韩强 ,  李萧缘

IPC: G01B11/00 ,  G01B11/02 ,  G01N21/84 ,  G06V20/60 ,  G06V10/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/50 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于稀疏重建的大豆植株表型提取方法及系统，其方法包括：对大豆植株进行多视角成像，通过密度图估计在各视图中提取植株二维关键点，包括端点关键点、节点关键点和豆粒关键点，同时通过亲和力场估计给出同一豆荚中豆粒关联关系，基于对称极线距离和二分匹配，关联各视图中的同一关键点和同一豆荚，进而通过三角测量计算各关键点的三维坐标，用于测量株高、统计豆粒的空间分布、计算节数、单株粒数和荚数等。本发明可精准且高效的提取大豆植株表型，具有较高的可行性和实用性。

公开(公告)号：CN116703820A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310406884.X

申请日：2023-04-17

Applicant: 之江实验室 ,  中国科学院东北地理与农业生态研究所

Inventor： 贺菁菁 ,  徐晓刚 ,  冯献忠 ,  王军 ,  何鹏飞 ,  李萧缘 ,  陈若晨 ,  张耀华

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 一种基于热力图的高密度豆粒计数及中心点定位方法，用高斯函数生成高斯核模板，结合已标记的豆粒中心点位置，生成用于豆粒计数的真值热力图；采用基于空洞卷积的CSRNet作为密度图估计模块，将原始图像与真值热力图输入到模型中计算得到与原始图像同大小的热力图，通过对比预测热力图与真值热力图的L2损失进行参数的学习，实现高质量的热力图估计。对于待测试图像，使用CSRNet预测热力图，再通过判断局部最大位置点，从热力图中获取得到所有中心点的位置坐标，并通过局部中心点热力图的值取整获得豆粒数。还包括一种基于热力图的高密度豆粒计数及中心点定位系统。本发明可提高豆粒计数模型在高密度、遮挡严重场景下的计数准确性。

公开(公告)号：CN115861771A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202310122939.4

申请日：2023-02-16

Applicant: 之江实验室 ,  浙江工商大学

Inventor： 唐乾坤 ,  王军 ,  徐晓刚 ,  虞舒敏 ,  何鹏飞

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V20/70 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于图像识别的关键知识蒸馏方法、装置，通过构建图像训练集和测试集；构建第一图像识别神经网络及其训练方式，作为第一模型，并采用图像训练集进行训练；构建第二图像识别神经网络及其训练方式，作为第二模型；从第一模型和第二模型中选定进行知识蒸馏的特征层；采用图像训练集，对第二模型进行训练，在训练过程中，用语义重要性度量法，计算第二模型选定特征层的特征图与第一模型选定特征层的特征图之间语义的重要性，将重要性大的知识作为关键知识并分配大的权重值，将权重值加入特征层知识蒸馏损失函数中，联合图像识别任务相关的损失函数训练第二模型，将训练好的第二模型部署至运行设备，对测试集中待识别图像进行识别。

公开(公告)号：CN114202794B

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210147360.9

申请日：2022-02-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 应志文 ,  徐晓刚 ,  王军 ,  何鹏飞

IPC: G06V40/16 ,  G06V20/40 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及人工智能算法技术领域，具体涉及一种基于人脸ppg信号的疲劳检测方法和装置，该方法包括以下步骤：步骤一，通过摄像头采集包含人脸的视频帧，进行人脸提取；步骤二，使用关键点检测方法，提取人脸关键点，进行头部运动检测；步骤三，对提取人脸进行预处理，通过疲劳分类模型并结合检测到的头部运动信息，得到疲劳检测结果。本发明针对于人脸的生理信号变化，采用深度学习训练的方式，增加疲劳检测与人脸生理信号变化的相关性，从而提高基于人脸的疲劳检测精度。

公开(公告)号：CN115040089A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210981128.5

申请日：2022-08-16

Applicant: 之江实验室 ,  浙江工商大学

Inventor： 魏日令 ,  徐晓刚 ,  李萧缘 ,  何鹏飞 ,  王军

IPC: A61B5/02 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及非接触式生理信号检测领域，尤其涉及一种基于深度学习的脉搏波峰值检测与分类的方法和装置，该方法包括：步骤一，利用血氧仪采集人体指尖的脉搏波信号，采用滑动窗口的方式进行分帧处理，得到若干段短信号；步骤二，将若干段短信号按照时间顺序排列，输入到关键点检测模块中进行峰值检测和整理得到所有峰值点；步骤三，将步骤二得到的峰值点及采集得到的整段脉搏波信号输入到分类模块中，通过判断信号的强度、波动和平涩程度来对脉搏波信号进行分类，并记录。本发明能够有效应用于基于脉搏波的生物识别系统中，并提高识别的准确率。

公开(公告)号：CN114677633A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210579638.X

申请日：2022-05-26

Applicant: 之江实验室 ,  浙江工商大学

Inventor： 张文广 ,  王军 ,  徐晓刚 ,  何鹏飞 ,  曹卫强 ,  朱亚光

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统及方法，首先，获取行人图像数据集并进行行人多部件标注；其次，构造并训练基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统，系统包括沙漏模块、目标尺寸回归模块、目标中心点偏移回归模块、目标中心点热度图模块和多部件特征融合模块；然后，基于所述训练得到的模型进行推理获取单帧行人检测结果及多帧的行人融合特征；其次，计算当前帧检测得到的行人特征与前一帧轨迹的融合特征的相似度；最终，利用所述相似度矩阵进行数据关联，生成当前帧的行人轨迹，并更新轨迹的特征。本方法耗时较低，且对遮挡问题鲁棒性较好。