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公开(公告)号：CN114743053A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210390708.7
申请日：2022-04-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络和自注意力的磁共振影像辅助处理系统，包括依次连接的MRI数据预处理模块和若干个基于自注意力的长短距离特征融合图神经网络SALS‑GNN，每个SALS‑GNN包括依次连接的自注意力特征提取模块和特征融合模块，每一个自注意力特征提取模块由多个并联的基于多头自注意力的不同距离的特征提取子网络SA组成。本发明通过把大脑的网络图结构纳入考量范围，并以此构建相应的数据和模型；通过优化设计图神经网络模型，基于自注意力机制，综合考虑脑网络结构的长短距离依赖，提取大脑的全局和局部特征，并进行特征融合，显著提高了神经网络的特征提取能力和分类性能。
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公开(公告)号：CN114511399A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210138272.2
申请日：2022-02-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q40/02
Abstract: 本发明公开了用于互联网金融风控的异常数据筛选方法，涉及互联网金融领域，包括S1获取训练数据集，并确定训练数据集的属性权重；S2建立二叉树，并将训练数据集划分为正常数据和异常数据；S3建立基础模型，导入训练数据集进行优化训练，获取最优的异常数据集；S4待筛选数据集根据最优的异常数据集筛选剔除异常数据；基于属性权重构建二叉树集合，通过该二叉树集合对异常数据进行识别，可以更加精准地划分异常数据，使得在计算异常分数时会根据不同的属性来赋值，可以更加精准地识别异常数据；采用基础模型在训练中对异常数据进行实时更新，单个样本的惩罚权重达到设定值后将该样本从数据集从删除，去除异常样本，使模型充分挖掘到数据的信息。
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公开(公告)号：CN112215767A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011036966.2
申请日：2020-09-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抗块效应的图像视频增强方法，属于计算机视觉和图像增强领域。该方法首先将压缩图像或视频帧进行颜色空间转换，通过神经网络结合图像或视频编码模型学习编码块的块效应可能出现的位置和强度，对增强的强度做出自适应调整，在满足图像和视频被有效增强的同时，抑制或消除可能被增强算法放大的块效应，提升增强图像的视觉观感和后续处理质量。
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公开(公告)号：CN112104868A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011219665.3
申请日：2020-11-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/186 , H04N19/96 , H04N19/593
Abstract: 本发明属于视频编码领域，具体提供一种针对VVC帧内编码单元划分的快速决策方法，用以解决现有通用视频编码（VVC）存在复杂度过高的问题。本发明主要利用梯度算子对当前帧内亮度编码块的纹理内容进行分析，评估亮度编码单元纹理的复杂程度，之后利用分区像素差异进一步的加强对纹理的预测，最后通过提取当前亮度编码单元的纹理信息，提前判断当前亮度编码单元的预测趋势，跳过可能性小的划分模式，减少了候选列表中划分模式数量，提前跳出划分模式的递归过程，有效的降低了VVC帧内编码的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN112019704A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202011100020.8
申请日：2020-10-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N5/213 , H04N9/64 , H04N21/845 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于视频处理领域，尤其涉及视频增强技术，具体提供一种基于先验信息和卷积神经网络的视频去噪方法。本发明基于卷积神经网络对噪声视频进行去噪，构建由两个部分连接构成的去噪神经网络，其中，第一部分为依次连接的4层1×1卷积核，每个卷积核后均连接ReLU激活函数；第二部分为依次连接的15层3×3 Octave卷积核，第1到14层卷积核后均连接批标准化及ReLU激活函数；同时，充分在训练集构建及待处理噪声视频数据预处理过程中，充分利用前后帧信息。综上所述，本发明与传统方法相比，无需人工手动调整参数，去噪效果好，能很好的保持视频中纹理细节，使用方便，运行速度快，鲁棒性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111654705A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010505297.2
申请日：2020-06-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N19/186 , H04N19/625
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体提供基于新型色彩空间转换的马赛克图像压缩方法，用以解决现有技术恢复图像质量低、算法复杂且仅适用于某一特定格式的RGGB型CFA图像的问题。本发明将CFA的G1RBG2转换为四通道模型，然后使用新型色彩空间转换，消除像素之间的相关性，大大降低了编码码流的位数，使之能够直接通过传统编码框架进行编码；并且，本发明适用于任意格式的RGGB型CFA；同时，本发明中色彩空间转换矩阵和逆转换矩阵均为真实值，而不是近似结果，消除了转换矩阵带来的舍入误差；另外，本发明通过数学优化的方式更新需要编码的亮度分量，带来更好的恢复质量。
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公开(公告)号：CN107705327B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201710757729.7
申请日：2017-08-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多相机网络时空模型的候选目标提取方法，首先通过运动前景分割和单相机目标跟踪获取每个相机中每个目标进出时间数据及其运动轨迹，根据时间数据计算不同相机对之间不同目标的转移时间，根据其判定相机对之间是否连通从而获得相机网络的空间拓扑结构；然后对连通相机之间的转移时间建模，并通过学习方式拟合模型参数，最终得到相机网络的时间模型；时间模型与空间结构组合得到相机网络时空模型。在候选目标提取时，根据相机网络空间结构确定相机节点之间的连通性，再根据转移时间概率模型计算连通相机中的搜索时间窗口，最后提取候选目标。本发明在缩小目标的搜索范围同时保证候选目标提取的可靠性，而且极大地降低了搜索复杂度。
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公开(公告)号：CN110516643A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910818457.6
申请日：2019-08-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合热力图的人脸3D关键点检测方法及系统，包括：将数据库中人脸关键点的N个3D参考坐标向量在三个二维平面进行降维投影，每个二维平面中包括N个与所述N个3D参考坐标向量相对应的2D参考坐标向量；构建联合热力图人脸3D关键点检测模型；利用联合热力图人脸3D关键点检测模型将每个二维平面下的N个2D参考坐标向量联合编码为2D联合热力图；并将三个二维平面下的2D联合热力图叠加为3D联合热力图；并将3D联合热力图解码为N个3D检测坐标向量。本方法结合了现有的2D及3D人脸关键点检测方法的优点，所采用的联合热力图表示方法减小了计算量和模型复杂度，在保持较高检测精度的同时，减小模型参数量、提高模型运行速度。
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公开(公告)号：CN106373096B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610763677.X
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多特征权值自适应的阴影消除方法。本发明首先获取待处理视频帧图像的背景图像及初始前景区域，然后基于其获取色度、光谱方向和纹理特征的前景掩膜，并从不同角度切入，设置前景分割图像的质量评价函数，对不同特征下的前景掩膜进行质量评估，根据评估的结果设置三种前景掩膜的融合系数并进行加权融合得到对应的时域前景概率谱，通过时域相关性对当前的检测结果进行约束，实现了一种基于多特征的权值自适应的车辆阴影消除方法。本发明避免了单一特征或者多特征级联方法中特征间无法相互弥补各自不足的问题。在尽可能提取出所有阴影的同时，降低了阴影的误检，更加完整、准确地消除车辆阴影。
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公开(公告)号：CN107705327A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710757729.7
申请日：2017-08-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多相机网络时空模型的候选目标提取方法，首先通过运动前景分割和单相机目标跟踪获取每个相机中每个目标进出时间数据及其运动轨迹，根据时间数据计算不同相机对之间不同目标的转移时间，根据其判定相机对之间是否连通从而获得相机网络的空间拓扑结构；然后对连通相机之间的转移时间建模，并通过学习方式拟合模型参数，最终得到相机网络的时间模型；时间模型与空间结构组合得到相机网络时空模型。在候选目标提取时，根据相机网络空间结构确定相机节点之间的连通性，再根据转移时间概率模型计算连通相机中的搜索时间窗口，最后提取候选目标。本发明在缩小目标的搜索范围同时保证候选目标提取的可靠性，而且极大地降低了搜索复杂度。
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