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公开(公告)号：CN116259068A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211094491.1
申请日：2022-09-08
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积进行增量学习的行人重识别方法，包括训练阶段和测试阶段两部分。在训练阶段，该方法包括：将获取到的行人图片输入特征提取网络E中提取特征，并使用注意力机制A分离为身份特征和衣着特征；使用标注的身份标签和衣着标签监督模型训练；利用提取的身份特征和衣着特征分别构建身份特和衣着征增量知识图身份和衣着特征当前batch知识图和分别与和通过图卷积不断迭代更新来交互知识。在测试阶段，该方法包括：将需要识别的行人图片输入E和A提取身份信息来进行身份检索。本发明可以在一定程度上削弱行人换装消极影响以及实现在学习新的任务时不遗忘旧的知识从而可以更好的在实际场景应用行人重识别。
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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
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。
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公开(公告)号：CN115331732B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211238697.7
申请日：2022-10-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G16B20/30 , G16B40/00 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络的基因表型训练、预测方法及装置，根据现有公开的基因位点与表型的相关性，构建图神经网络：节点代表基因位点，边代表两个基因位点同时与某个表型相关，且边的权重代表基因位点之间的关联程度；采集样本的基因数据，并收集各个样本对应的表型数据；训练过程中，对输入的基因数据基于其位点探测概率值进行编码；将编码数据输入构建的图神经网络；采用均匀采样进行节点邻域选择，并通过邻域节点的权重与卷积核参数更新各个节点；将每个节点的输出结果进行拼接，并将其输入多层感知器，输出表型分类结果；将分类结果与真值进行比较，训练与验证图神经网络；再将待分类的基因数据输入训练好的图神经网络进行表型分类。
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公开(公告)号：CN115019297B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210930831.3
申请日：2022-08-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色增广的实时车牌检测识别方法和装置，该方法包括：步骤一，获取包含车牌的汽车图像，作为车牌检测训练集，通过训练好的车牌检测模型推理得到车牌检测结果；步骤二，对检测得到的车牌进行视图矫正变换，得到车牌正面视角的图像；步骤三，将得到的车牌正面视角的图像，作为车牌识别训练集，使用基于深度神经网络的车牌识别模型进行模型训练，再通过训练好的车牌识别模型进行车牌识别得到车牌识别结果；步骤四，将车牌检测结果和车牌识别结果在原测试图像上进行展示或者按需要输出，完成对图像中的车牌的检测和识别。本发明实现方法简单，可移植性强，提高了车牌检测模型和车牌识别模型的准确率，增强了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN115019215B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210947014.9
申请日：2022-08-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开一种基于高光谱图像的大豆病虫害识别方法和装置，该方法包括：步骤一，利用无人机搭载的高光谱相机与RGB相机采集高光谱数据集及其对应的RGB数据集；步骤二，对采集的高光谱数据集进行数据增广；步骤三，对RGB图像进行植株区域分割后与对应的高光谱图像进行像素点相乘得到含植株区域的图像，对该图像进行预处理计算出各类别平均光谱特性曲线；步骤四，输入高光谱数据集至大豆病虫害识别网络模型，采用课程学习方式以及各类别平均光谱特性曲线进行模型训练；步骤五，采用训练好的大豆病虫害识别网络模型，对采集输入的高光谱图像进行预测分类，输出最终预测的虫害类别。本发明能有效提高大豆病虫害识别的准确度。
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Patent Agency Ranking
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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN113269715B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110377657.X
申请日：2021-04-08
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种广义Bedrosian准则下的各向同性图像分解方法，属于计算机视觉中的图像分解技术，对于任意的各向同性图像提出广义Bedrosian准则，可以实现任意各向同性图像的π/2相移，利用广义Bedrosian准则的特性和经验给定的辅助分量可以突破二倍频限制以实现任意相近频率分量的各向同性图像的分解，还可以实现各向异性图像的分解，可以实现任意频率接近但又不相同的各向同性图像的分解。
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公开(公告)号：CN114820329A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210764209.X
申请日：2022-07-01
Applicant: 之江实验室 , 中国铁建重工集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于高斯过程大核注意力装置引导的曲面测量方法及装置，依次进行初始点采样、曲面上采样、曲面重建和误差评定、采样点选择，其中曲面上采样由高斯过程模型和基于大核注意力机制的预训练上采样模型组成，通过上述操作获得关键的点云数据，通过这些数据，可以用非常有限的数据完成目标精度的曲面重建；同时，针对高精度接触式形貌测量传感器测量效率较低的问题，通过局域高斯过程和深度学习的上采样模型，进行点云的自适应采样，然后再对这些数据进行重建，可以在保证重建精度和细节还原度的同时提高复杂曲面的测量效率。
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公开(公告)号：CN114399640B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210292106.8
申请日：2022-03-24
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种不确定区域发现与模型改进的道路分割方法及装置，首先使用来自源域的标记数据来学习初始分割模型，然后初始分割模型在目标域中进行自训练得到不同分割模型，通过对比来自不同分割模型的分割结果确定目标域图像中的不确定区域并进行标记，从而解决伪标签中的冗余和噪声导致的分割模型性能下降问题；然后再根据标记信息对模型进行优化，采用师生模块，学生模型专注于合并新的标记信息，而教师模型平衡历史模型和标记信号以防止对标记区域的过度拟合；新优化分割模型再次进行自训练得到不同分割模型，重复上述步骤，直到达到设定的停止条件。
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