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公开(公告)号：CN118245969A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410447323.9
申请日：2024-04-15
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及多模态情感识别领域，具体涉及一种基于稀疏注意力融合机制的多模态情感识别方法，采用稀疏自注意力机制解决了处理长序列时计算复杂度激增的问题，通过聚焦于数据中情感相关信息，优化计算效率。设计瓶颈融合模块，显著降低参数量并减少计算成本。稀疏自注意力机制和瓶颈融合模块的结合提升了多模态情感识别任务的性能，在保持低资源消耗的同时，有效分析复杂情感信息，为大规模多模态数据处理提供了高效且资源友好的技术方案。本发明通过对注意力机制进行改进，提出稀疏注意力机制，并引入瓶颈融合模块，能够有效压缩和筛选各模态的特征信息，融合情感相关内容，从而提升多模态融合的整体性能，同时减少模型的参数量。
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公开(公告)号：CN118196871A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410398109.9
申请日：2024-04-03
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06T5/50 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种利用图片处理与目标检测结合的高精度瞳孔定位方法，利用预训练的瞳孔目标检测模型获得双眼瞳孔轮廓；获取人脸三维关键点图，使用最小二乘法拟合曲线拟合眼睛区域，并转化为灰度图像，对眼睛区域图像进行二值化处理，计算重心坐标，以重心坐标作为生成的瞳孔中心坐标，最后将生成瞳孔圆在眼睛区域内遍历，使其与目标检测得到的瞳孔轮廓进行拟合，直至找到最匹配的瞳孔轮廓；本发明即使在一些复杂情况下，如低光照或模糊图像，也能够更可靠地定位瞳孔，结合两种方法可以在不同层次上对瞳孔进行定位，从而提高整体的定位精度，具有高精确度、高鲁棒性的特点。
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公开(公告)号：CN117172763A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311166067.8
申请日：2023-09-08
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多粒度溯源的数字人民币流通监管方法，该方法融合数字人民币溯源与多粒度思想，实现数字人民币“小额匿名，大额依法可溯”。根据用户之间的相似性指标对用户进行聚类，将同一类别用户表示为一个抽象用户；经过聚类迭代，生成层次化的多粒度用户结构；通过获取不同粒度层上的数字人民币溯源，管理者能够获得不同粒度的数字人民币流通过程，并以此对数字人民币流通进行监管。本发明通过粗粒度数字人民币溯源获取数字人民币的流通走向，在当前粒度溯源无法满足甄别需求时，管理者可以细化溯源粒度，在满足甄别需求的同时做到对用户交易的可控匿名。
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公开(公告)号：CN110766041B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910830378.7
申请日：2019-09-04
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的害虫检测方法，主要应用于粮仓害虫的检测。通过轻量化SSD中的VGG16模型，并减少对应卷积核、池化核和特征图的维数，修改特征层，另外在损失函数中加入用于分类和回归任务的加权target，使用标记的粮仓害虫图片进行训练，将训练完成的模型对害虫进行检测。本发明可由低到高的多层次特征学习，并优化了模型训练的收敛速度，平衡了正负样本数量，提高了训练效率，快速实现高精度的粮仓害虫检测。
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公开(公告)号：CN115171049A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210921764.9
申请日：2022-08-02
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉中视频异常监测领域，具体涉及一种基于对象元的视频异常检测方法。通过对一段任意场景的正常视频图像进行光流计算和对象检测，生成对象元。接下来将对象元输入多级记忆搜索引导自动编码器进行训练，得到图像重建模型。之后将图像重建模型应用于同一场景的待检测视频上，对其中的对象进行图像重建。最后将重建对象映射回原视频帧，根据图像间差异实现异常检测。本发明通过光流计算、对象检测和实例分割准确提取出视频帧中的对象像素，并将其与计算得到的类型信息、位置信息和光流图进行维度融合，生成对象元这种新型数据，之后将对象元输入多级记忆搜索引导自动编码器进行训练和重建，实现从多个维度进行视频异常检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111178141B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201911235078.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于注意力机制的LSTM人体行为识别方法。将人体关节点坐标信息作为输入数据，将人体关节点根据人体结构分为5组，并将其坐标信息送入5个LSTM‑Attention模块进行特征提取，将提取到的新特征进行3次局部融合，并将其送入相应的LSTM‑Attention模块进行特征提取以获得整个人体特征，将整个人体特征送入全连接层以及softmax层输出人体行为识别结果；本发明在LSTM中引入注意力机制，使得LSTM能够较好的保留和处理数据中的时序信息，特征向量传入Attention层中能够自适应地感知对识别结果有较大影响的网络权重，提高了人体行为识别的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN104899559B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201510271027.9
申请日：2015-05-25
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频监控的快速行人检测方法，检测方法包括图像采样、参数设定和图像预处理、运动检测、利用CENTRIST描述符和线性SVM分类器进行行人检测等步骤。本发明提出的基于视频监控的快速行人检测方法，有效减少了实际监控中的开销，实现对视频实时监控以及快速、准确的行人检测。
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公开(公告)号：CN109257360A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811168158.4
申请日：2018-10-08
Applicant: 江苏大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/721 , H04L12/751
Abstract: 本发明涉及一种SDN网络中基于传输路径的隐蔽信息发送和解析方法，利用SDN控制器设置不同的传输路径，通过分组的不同传输路径代表要发送的隐蔽信息位；接收方通过分组的传输时间判断传输路径，进一步的解析出隐蔽信息位；本发明实现了SDN网络环境下任意两台主机之间隐蔽信息的传输，通过分组的传输路径携带隐蔽信息，提高了信息的隐蔽性。
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公开(公告)号：CN104899559A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510271027.9
申请日：2015-05-25
Applicant: 江苏大学
CPC classification number: G06K9/00724 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及一种基于视频监控的快速行人检测方法，检测方法包括图像采样、参数设定和图像预处理、运动检测、利用CENTRIST描述符和线性SVM分类器进行行人检测等步骤。本发明提出的基于视频监控的快速行人检测方法，有效减少了实际监控中的开销，实现对视频实时监控以及快速、准确的行人检测。
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公开(公告)号：CN104243916A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410442720.3
申请日：2014-09-02
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩传感的运动目标检测和跟踪方法，包括对视频序列进行融合支撑集和残差补偿的序列重建，利用基于压缩传感的背景减法进行目标检测，并根据改进的粒子滤波算法对运动目标进行跟踪。在进行背景提取时，压缩传感域的计算量将远远小于空间域的计算量，这就节省了大量的存储和技术开销，同时将图像序列中的各帧图像间的相关性作为先验信息用于压缩传感的重构过程，可以减少搜索空间，提高重构算法的重构精度。融合压缩传感理论、遮挡判断和基于动态权值选择的改进的跟踪算法在光照阴影、遮挡情况下的跟踪性能更精确，对退化问题的改善更显著。
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