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公开(公告)号：CN118506168B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410954584.X
申请日：2024-07-17
Applicant: 华侨大学 , 杭州电子科技大学 , 厦门亿联网络技术股份有限公司
IPC: G06V10/98 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/13 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开一种基于多重特征网络的沉浸式视频质量评价方法及装置，涉及图像处理领域，包括：在沉浸式视频质量评价模型中，通过视频预处理网络对待评价的沉浸式视频包含的多个视点的纹理视频和深度视频进行视点筛选，得到筛选后视点的纹理视频和深度视频，通过时空特征提取网络对筛选后视点的纹理视频和深度视频进行特征提取并计算得到对应视点的纹理视频的质量分数和深度视频的质量分数；通过权重计算网络计算得到筛选后视点的时空轨迹权重，将筛选后视点的时空轨迹权重与对应视点的纹理视频的质量分数和深度视频的质量分数输入质量分数计算模块计算得到沉浸式视频的质量分数。本发明解决现有沉浸式视频质量评价算法效果较差的问题。
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公开(公告)号：CN118609034A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411080625.3
申请日：2024-08-08
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于帧级时间聚合策略的沉浸式视频质量评价方法及装置，涉及视频处理领域，方法包括：通过帧抽样策略去除视频冗余信息，采用卷积网络对沉浸式视频（即多视点纹理加深度视频）不同区域进行多尺度特征提取；接着使用注意力模型对特征进行加权，通过帧级时间聚合策略自适应地筛选沿时间维度的质量分数；最终结合六自由度（Degree of Freedom，DoF）时空轨迹权重获取失真沉浸式视频质量分数。本发明具有较好的沉浸式视频质量评价效果，稳定性和鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN118552409A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411017310.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 华侨大学 , 信泰(福建)科技有限公司 , 福建省万物智联科技有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和Transformer的轻量级图像超分辨率方法及装置，涉及图像处理领域，包括：将待重建的低分辨率图像和上采样因子输入经训练的图像超分辨率模型，待重建的低分辨率图像输入第一卷积层，得到第一卷积层的输出特征并输入第一个基于小波变换的Transformer模块，经过若干个基于小波变换的Transformer模块的特征提取，将最后一个基于小波变换的Transformer模块的输出特征与第一卷积层的输出特征相加，得到第二相加结果，第二相加结果依次经过亚像素卷积层和第二卷积层，得到高分辨率重建图像，其中亚像素卷积层的尺度因子为上采样因子。本发明可解决现有Transformer方法计算复杂度过高的问题。
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公开(公告)号：CN118397659A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410828405.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局特征与头肩特征多核融合的行人识别方法及装置，涉及图像识别领域，包括：采用经训练的行人头肩部检测模型对行人图像进行头肩部检测，得到行人头肩部图像；在行人识别模型中，将行人图像和行人头肩部图像分别输入全局特征提取分支和头肩特征提取分支，得到全局特征向量和头肩特征向量并输入多核融合模块进行融合，得到融合特征向量，根据全局特征向量、头肩特征向量和融合特征向量构建损失函数，以训练行人识别模型，得到经训练的行人识别模型；将待识别的行人图像及其对应的行人头肩部图像输入经训练的行人识别模型，得到对应的融合特征向量，再进行行人识别。本发明解决鱼眼摄像机下图像特征差异大、准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN118196731A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410605567.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于通道与空间量子注意力学习的车辆再辨识方法及装置，涉及车辆再辨识领域，包括：利用深度网络从车辆图像中提取车辆的特征映射；设计通道量子注意力学习分支和空间量子注意力学习分支，分别对残差模块输出的特征映射学习通道量子注意力掩码和空间量子注意力掩码，并将两种注意力掩码融合为通道‑空间复合量子注意力掩码，用于增强车辆的特征映射，使深度网络能够更全面捕捉特征映射中的重要特征。本发明利用量子叠加与纠缠特性实现车辆注意力学习，能够提高特征学习效果，改善车辆再辨识的准确率，解决了传统机器学习模型难以学习这些复杂的非线性关系的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117196960A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311475299.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种全尺度特征细化轻量级图像超分辨率方法及装置，涉及图像处理领域，该方法包括：构建全尺度特征细化轻量级图像超分辨率模型并训练，得到经训练的全尺度特征细化轻量级图像超分辨率模型，将低分辨率图像输入经训练的全尺度特征细化轻量级图像超分辨率模型，先经过第一卷积层得到第一特征图，第一特征图经过串联的K个特征蒸馏提取模块，每一个特征蒸馏提取模块的输出均传送至第二卷积层，并经过第三卷积层，得到第二特征图，第二特征图与第一特征图相加，得到最终特征图，最终特征图输入上采样模块，重建得到高分辨率图像，解决原有超分辨率模型提取的特征信息过于单一的问题，通过蒸馏剔除冗余特征，使模型更加轻量化。
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公开(公告)号：CN117173609A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311112440.1
申请日：2023-08-31
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征和通道注意力的无参考屏幕视频质量评价方法及装置，该方法包括：获取视频中采用随机抽样方式抽取的视频帧；构建视频质量评价模型并进行训练，得到经训练的视频质量评价模型，视频质量评价模型包括依次连接的特征提取模块、通道注意力模块、视频时序特征提取模块和平均池化层，特征提取模块用于提取视频帧中的多尺度特征，通道注意力模块用于对多尺度特征进行特征加权，视频时序特征提取模块用于进行特征提取得到时空维度特征，并经过平均池化层计算视频对应的质量分数；将视频帧输入经训练的视频质量评价模型，得到视频的质量分数，具有较好的屏幕视频质量评价效果。
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公开(公告)号：CN116452631A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310306107.8
申请日：2023-03-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种多目标跟踪方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：读取视频信息；对视频信息中的帧图像进行目标分割，得到目标的像素级信息和表观特征信息；基于卡尔曼滤波算法对各帧图像中的轨迹进行预测；基于前一帧图像中的轨迹和当前帧图像中目标的表观特征信息，计算两者之间的外观相似度，提取外观相似度大于相似度阈值的轨迹和目标作为预匹配轨迹和预匹配目标，将预匹配目标存入匹配目标集；计算预匹配轨迹与预匹配目标之间的代价矩阵，计算未匹配轨迹与未匹配目标之间的Mask‑IoU分数，将两者融合得到最终代价矩阵；通过匈牙利算法得到轨迹匹配结果。本发明相比于现有方法可以兼具效率与性能。
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公开(公告)号：CN116405683A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310449794.9
申请日：2023-04-24
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/176 , H04N19/149 , H04N19/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于3D‑HEVC深度图模式预测的深度图编码方法、装置及可读介质，通过构建基于卷积网络的DMM模式预测模型并进行训练，得到经训练的DMM模式预测模型；将待编码深度图序列划分得到第一级别尺寸下的若干个当前待编码块，将当前待编码块输入经训练的DMM模式预测模型，输出的网络预测值为当前待编码块的编码过程中是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表的标签值；采用3D‑HEVC编码器对当前待编码块进行编码，在编码过程中调用网络预测值，并确定当前待编码块在对应尺寸下的最佳模式；以判断是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表，可避免直接将DMM模式加入全率失真代价计算列表，导致对DMM模式冗余的率失真计算过程。
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公开(公告)号：CN115546251A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211279274.X
申请日：2022-10-19
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明一种基于GIoU门限机制的在线多目标跟踪方法、设备和存储介质，提出一种加入到级联匹配过程的GIoU门限机制GIGM，以提高关联性能、解决长距离标识切换问题，当目标和检测距离较远时，GIGM可以有效防止匹配和长距离标识切换，CIoU匹配被用作第二关联策略，以获得更好和更合理的跟踪结果。即使检测目标在外观上高度相似，但当它们的位置相距很远时，GIGM可以防止该错误匹配。
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