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公开(公告)号：CN116959485A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310762433.X
申请日：2023-06-26
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于Sym8小波包变换的音频复制粘贴检测方法，包括如下过程：通过对原音频信号进行分帧加窗操作，生成多帧信号；计算多帧音频信号中每帧信号的Sym8小波包变换系数，生成每帧信号的特征；根据每帧信号特征，计算每帧信号特征之间相关性，生成相关系数矩阵；根据相关系数矩阵，确定相关性阈值，将相关性阈值与相关系数矩阵进行比较，得到原音频信号篡改情况及篡改位置。本发明提供的方法相对于现有技术，通过减少静音段检测部分，新的提取特征的方式，以及设计合适的相似度比较算法检测音频的复制粘贴篡改，不仅在篡改检测的准确度上有了很大提升，在定位上也有更优秀的表现，而且在检测经过后处理的音频文件上仍然有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113709455B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202111138182.5
申请日：2021-09-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/20 , H04N19/30 , H04N19/42
Abstract: 本发明公开一种使用Transformer的多层次图像压缩方法，以Transformer模块为主，辅之以卷积层神经网络的多层次的图像压缩框架，Transformer模块包括多层编码器组件组件、解码器组件，编码端采用编码器组件，解码端采用解码器组件；解码器拥有交叉注意力机制，该交叉注意力机制将解码器的输入的自注意力特征与编码器的自注意力特征进行联合计算，对压缩压缩框架编码器的编码端学习到的特征充分利用。本发明保留了Transformer中的解码器组件及其交叉注意力机制，应用在解码端以实现对编码端学习到的特征的充分利用，达到更好的效果。且本发明框架对硬件的需求更小。
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公开(公告)号：CN111260565B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010002973.4
申请日：2020-01-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/13 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种本发明实施例的基于畸变分布图的畸变图像矫正方法及系统，用以解决畸变图像矫正的相机模型及特征提取局限性问题。所述畸变图像矫正方法，通过构建畸变分布图，提取畸变分布图引导的语义特征，再与结构特征进行多模特征融合，在局部结构特征和全局语义特征之间进行有意义的信息传递，根据语义‑结构混合向量输出矫正图像。本发明基于畸变分布图的畸变图像矫正方法，同时适用于多种相机模型，具有普适性，同时能够有效地提取和感知图像的语义和结构特征，从而有效地去除不同类型的几何畸，更合理地还原真实的物理场景，自动且灵活地矫正任意畸变图像，提高了矫正效果。
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公开(公告)号：CN116206106A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310042767.X
申请日：2023-01-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种基于不确定伪标签修正的半监督图像分割方法。该方法包括使用标注数据集对初始化的语义分割模型进行训练，得到教师模型；使用教师模型为无标注数据集生成伪标签，形成具有伪标签的无标注数据集，将无标注数据集与原始有标注数据集混合得到混合标注训练集；利用混合标注训练集和标注数据集通过不确定性伪标签修正算法训练学生模型，将待分类的原始图像输入到训练好的学生模型，学生模型生成掩码分割结果，根据掩码分割结果对原始图像进行分类。本发明方法引入有标注图像和其可靠的标注信息对伪标签中的噪声进行有效祛除，实现了不同尺度效果的无标注图像训练样本生成，从不同区域规模上抑制了伪标签中的噪声和错误。
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公开(公告)号：CN114362998B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111462142.6
申请日：2021-12-02
Applicant: 北京交通大学 , 北京方正数码有限公司 , 北京市天元网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于边缘云系统的网络安全保护方法。该方法包括：通过加密算法对云计算平台下发到边缘计算服务器的命令进行对称加密，通过哈希算法对云计算平台下发到边缘计算服务器的命令和云计算平台的身份标识符进行数字签名；通过加密算法对边缘计算服务器上传至云计算平台的回复进行对称加密，通过哈希算法对边缘计算服务器上传至云计算平台的回复和边缘计算服务器的身份标识符进行数字签名；对于边缘计算服务器和物联网设备之间的通信设立安全服务器，安全服务器为不同的物联网设备与边缘计算服务器之间的通信分配不同的密钥。本发明实现了边缘计算服务器之间和边缘计算服务器和物联网设备之间的安全通信，保障了系统的网络安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115620101A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211081469.3
申请日：2022-09-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于混合标签的弱监督显著性检测方法及训练策略。本发明提出了一个两阶段的网络来分别对粗糙标签进行修正以及对RGB图像中显著性物体的检测框架及方法：在修正网络中，设计了带有引导和聚合机制的混合器模块，在不同阶段对特征进行聚合和修正；此外提出了一个特殊的迭代训练策略，实现对准确标签的充分利用。本发明所述的测试框架与方法在多个公开基准数据集上均达到了具有竞争力的性能。在多目标、复杂背景、低对比度等条件下，本发明均能在粗糙标签的加持下有比较好的预测结果。
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公开(公告)号：CN115471452A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210981098.8
申请日：2022-08-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于由粗到细匹配的跨视角拼接检测方法，包括：对待测图像进行特征提取，得到特征点；设置粗匹配阈值，对特征点进行匹配，得到粗匹配集合，粗匹配集合包括正确匹配对和错误匹配对；对粗匹配集合进行建模，得到混合模型，对混合模型进行最大后验概率估计，对正确匹配对和错误匹配对进行区分，得到输出正确匹配对集合；根据正确匹配对集合，对待测图片的拼接篡改区域定位，得出检测结果。
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公开(公告)号：CN115115511A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210640004.0
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种彩色引导的深度图超分辨率重建方法，方法包括以下步骤：1、通过特征提取模块从LR深度图和HR彩色图提取多层次的彩色特征和深度特征；2、在基于注意力的特征投影模块、低层细节嵌入模块和高层语义引导模块的协同下，实现彩色引导的深度特征学习和细节恢复；最终得到精度准确、细节丰富的超分辨率重建深度图。本发明从低层和高层特征两方面实现了彩色信息对深度超分辨率的分治引导，抑制无价值冗余，提高重建性能。实例表明，本发明的方法在许多具有挑战性的场景中实现了出色的视觉效果，在物体边界以及微小物体的细节处都有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN114881849A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110803976.2
申请日：2021-07-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种联合单目深度估计的深度图像超分辨率重建方法，包括：S1、将低分辨率深度图像输入深度图像超分辨率重建子网络，将相应于低分辨率深度图像的高分辨率彩色图像输入单目深度估计子网络；S2、对深度图像超分辨率重建子网络和单目深度估计子网络同时训练；S3、深度图像超分辨率重建子网络输出高分辨率重建深度图像，单目深度估计子网络输出高分辨率估计深度图像。本申请从单目深度估计子网络中选择高频信息引导深度图像超分辨率重建子网络，通过抑制冗余避免纹理复制。在不引入其他监督信息的情况下，本发明的方法在多个公开基准数据集上均达到具有竞争力的性能，能够准确恢复出深度图像的细节。
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公开(公告)号：CN114596657A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210125630.6
申请日：2022-02-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G07C9/37 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/02 , G06T7/00 , G06T7/62 , G01D21/02 , A61B5/107
Abstract: 本发明公开了一种基于深度数据的闸机通行系统，包括：数据采集模块、数据对齐模块、行人定位模块、身高检测模块、距离检测模块、数据储存模块；其中，数据采集模块用于数据深度采集，数据对齐模块是将RGB颜色图和深度数据的对齐，行人定位模块将深度相机采集到的彩色照片通过YOLOv3目标检测算法进行识别，框出行人并保存框的位置信息；身高检测模块用于采集行人的身高数据；距离检测模块用于计算行人间的距离；数据储存模块将所有采集和检测数据直接存储到数据库系统中，进行留存和后期取证使用。利用本系统可以计算身高以区分成人与儿童，同时测量前后行人间距，识别连续通行者，实现更为智能化的闸机通行检测。
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