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公开(公告)号：CN116777926B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311053453.6
申请日：2023-08-21
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像分割领域，公开了基于左右分和式轻量卷积神经网络的裂缝分割方法及装置，方法包含以下步骤：S1，原始裂缝图片输入到左右分和式轻量卷积神经网络；S2，所述左分式结构输出特征映射#imgabs0#；S3，所述右分式结构输出特征映射#imgabs1#；S4，第i层神经构件融合左分式结构的输出特征映射#imgabs2#与右分式结构的输出特征映射#imgabs3#，输出融合特征#imgabs4#，作为下一层神经结构的输入特征映射#imgabs5#；最后一层神经构件输出的融合特征#imgabs6#作为最终输出，表达裂缝语义分割特征。本发明的左分式采用卷积与最大池化层运算，右分式采用轻量异质卷积与平均池化层运算，将左右两个分式的输出特征相加，既增强了左右分式特征学习的互补性，又实现了网络轻量化。
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公开(公告)号：CN116777926A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311053453.6
申请日：2023-08-21
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像分割领域，公开了基于左右分和式轻量卷积神经网络的裂缝分割方法及装置，方法包含以下步骤：S1，原始裂缝图片输入到左右分和式轻量卷积神经网络；S2，所述左分式结构输出特征映射#imgabs0#；S3，所述右分式结构输出特征映射#imgabs1#；S4，第i层神经构件融合左分式结构的输出特征映射#imgabs2#与右分式结构的输出特征映射#imgabs3#，输出融合特征#imgabs4#，作为下一层神经结构的输入特征映射#imgabs5#；最后一层神经构件输出的融合特征#imgabs6#作为最终输出，表达裂缝语义分割特征。本发明的左分式采用卷积与最大池化层运算，右分式采用轻量异质卷积与平均池化层运算，将左右两个分式的输出特征相加，既增强了左右分式特征学习的互补性，又实现了网络轻量化。
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公开(公告)号：CN112668502A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011625617.4
申请日：2020-12-31
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于级联匹配的快速再辨识方法与快速再辨识系统，训练阶段构造多级复杂程度递增的级联的深度学习网络，并对各级深度学习网络独立训练，然后各级深度学习网络进行自举微调；测试阶段使用级联深度学习网络逐级对查询图像和注册图像集的图像进行级联匹配，直到历经所有级联深度学习网络，最终得到匹配链表即为基于级联匹配的快速再辨识结果。本发明中，随着深度学习网络级数的增加，对应的深度学习网络所处理的样本组合数量递减。因此，本发明能够有效地实现大规模的行人或车辆再辨识任务的快速执行，有效提升匹配速度，可应用于大规模的行人或车辆再辨识任务的快速执行。
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公开(公告)号：CN111526371A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010366824.6
申请日：2020-04-30
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/117 , H04N19/146 , H04N19/14
Abstract: 本发明涉及一种基于Gabor特征和灰度共生矩阵的视频帧内编码快速算法，属于视频编码领域。本方法利用灰度共生矩阵非零值个数与编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)分割深度的关系，设定阈值预判编码模块的分割深度，得到不同阈值对应的深度区间；然后对深度范围内的编码单元(Coding Unit,CU)利用Gabor特征进行分类，并进行平坦块和复杂块的划分，最后根据不同的CU类型选择不同编码方案。本发明一种基于Gabor特征和灰度共生矩阵的屏幕内容视频帧内编码快速算法能够减少编码器计算开销，在保持视频质量基本不变的情况下，减少编码时间。
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公开(公告)号：CN111510721A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010278978.X
申请日：2020-04-10
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/39 , H04N19/132 , H04N19/59 , H04N19/124 , H04N19/61
Abstract: 本发明提供了一种基于空间下采样的多描述编码高质量边重建方法，包括，制作数据集：选取视频，通过空间下采样分成两个描述，在量化参数QP值设定下，编码，解码，将解码后的视频和相应的原始视频作为训练集；训练SD-VSRnet网络：每五帧视频作为网络的输入，依次进行特征提取，恢复高频细节，像素重排，再与输入的中间帧进行跳跃连接得到重建的视频帧，逐帧重建获得最后的重建视频，实现SD-VSRnet网络的训练。本发明提出的方法制作了适用于空间下采样的多描述编码高质量边重建的数据集，另外，采用视频超分辨率的神经网络，分别测试4种QP值，可以有效提高不同压缩程度的边缘解码视频重建质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106780452B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201611114594.4
申请日：2016-12-07
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种结合小波和角点特征的全参考屏幕图像质量评估方法。该方法首先分别提取参考屏幕图像和失真屏幕图像的角点特征相似性图，并以小波变换系数幅值来权衡参考屏幕图像的视觉敏感度，基于该视觉敏感度对角点特征相似性图进行加权融合，从而计算得到失真屏幕图像质量分数。本发明充分利用了角点特征对于图像局部结构的描述能力且考虑到了人眼视觉感知对屏幕图像中不同区域的视觉敏感程度不同，具有较好的屏幕图像质量评估性能，且计算简单。
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公开(公告)号：CN110072113A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910414604.3
申请日：2019-05-17
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/109 , H04N19/503 , H04N13/161
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法，属于视频编码领域，本方法包括CU尺寸判决和模式快速选择。首先，提取当前CU划分或者不划分时，遍历完DIS模式的RDcost作为特征，通过离线训练高斯模型，并且计算损失函数，将后验概率与损失函数作比较，判断当前CU是否为最佳尺寸；其次，提取最优模式是否是SKIP或者DIS时，遍历完SKIP或者DIS的RDcost作为特征，引入全零块，通过最小错误贝叶斯判决，判断当前最优模式是否是SKIP或者DIS。本发明一种基于贝叶斯决策的3D-HEVC深度图帧间快速算法能够减少编码器计算开销，在保持编码性能基本不变的情况下，减少编码时间。
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公开(公告)号：CN108875906B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201810359791.5
申请日：2018-04-20
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种多尺度逐步累加的卷积神经网络学习方法，可广泛应用于机器视觉和人工智能领域，例如目标检测、目标分类、目标识别等。首先，本发明采用均值池化操作对输入图像构建多尺度图像金字塔；然后，将各个不同尺度的图像逐步送入卷积神经网络，让卷积神经网络随着网络深度的逐步深入，能够在多种不同尺度的图像上进行学习并进行特征逐步累加，从提高了而卷积神经网络的特征学习能力。
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公开(公告)号：CN109525847A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811345416.1
申请日：2018-11-13
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/625 , H04N19/176 , H04N19/137 , H04N19/14
Abstract: 本发明涉及一种恰可察觉失真模型阈值计算方法，其包括：对原始图像进行DCT变换，计算相应的亮度自适应模块值和空间对比敏感度函数模块值；利用8×8DCT块的频率能量分布特点，对图像的纹理块进行更为细致的分类，获取对比度掩蔽因子，计算出对比度掩蔽模块值；利用DCT系数的空间频率分布提取出当前图像块的纹理特征，计算两个不同块之间的纹理差异，得到不同块的视觉感知调整因子；整合上述模块，得到最终的JND阈值。本发明所提的算法，在保证视觉质量的前提下，所提JND模型能容纳更多的噪声。该模型可广泛用于感知图像/视频编码、水印以及质量评价等。
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公开(公告)号：CN108875754A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810426492.9
申请日：2018-05-07
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多深度特征融合的车辆再识别方法，包括：提取训练车辆图像的深度ID特征，提取训练车辆图像的深度颜色特征，提取训练车辆图像的深度车型特征，将提取的三种深度特征进行组合，获得融合特征，通过Softmax分类函数对融合后的深度特征进行分类。本发明对输入的车辆图像提取深度ID特征、深度颜色特征和深度车型特征并进行有效地融合，实现三种深度特征的互补，获得更有表征能力的融合特征，从而实现准确的车辆再识别。
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