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公开(公告)号：CN115311475A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210752086.8
申请日：2022-06-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于内容安全的图像识别方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机视觉技术领域，所述方法包括：获取待识别图像；将待识别图像输入至多尺度纹理感知模型，输出用于表征图像是否伪造的图像种类识别结果；其中，多尺度纹理感知模型是基于图像样本数据以及对应的图像种类标签进行训练后得到的，多尺度纹理感知模型用于基于待识别图像的多尺度纹理特征任意两通道之间的相关性，对待识别图像进行种类识别。本发明可结合多尺度纹理特征以及各特征不同通道之间的细微差异，以提高图像种类识别精准度，且提高鲁棒性和泛化性。
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公开(公告)号：CN114241144A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111467249.X
申请日：2021-12-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请公开了一种处理三维点云的方法、装置及存储介质。其中，方法包括：至少两个处理模块中的任一处理模块，接收三维点数据集，三维点数据集来自于处理模块之前所有层级的处理模块，分别获取三维点数据集中至少两个空间区域的区域特征数据，聚集至少两个空间区域的区域特征数据得到三维点数据集的特征数据，从而降低了三维点云的计算过程较复杂度，提高了计算速度，若处理模块是处理模型中中间层的处理模块，将三维点数据集的特征数据分别输出至到处理模块之后每一层的处理模块中，若处理模块是处理模型中最后一层处理模块，将三维点数据集的特征数据作为三维点云对应的几何表征，从而不会出现几何信息缺失，提升了三维点云得到的数据准确率。
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公开(公告)号：CN114219936A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111266514.8
申请日：2021-10-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 人民中科(济南)智能技术有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种目标检测方法、电子设备、存储介质和计算机程序产品，方法包括获取包含待检测目标的待检测图像；将所述待检测图像输入至目标检测模型，进行目标检测，获得所述目标检测模型输出的目标检测结果，所述目标检测模型是基于候选框及其对应的正负标签训练得到的，所述正负标签是基于所述候选框与所述候选框对应的真实框的交并比，以及动态变化的交并比阈值确定得到的。本发明通过动态变化的交并比阈值，动态变化候选框的正负标签，以使最后分配给候选框的正负标签为准确标签，从而提高候选框的标签分配准确度，进而提高目标检测模型的召回率，最终实现高性能的目标检测。
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公开(公告)号：CN112991476B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110190015.9
申请日：2021-02-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种基于深度压缩域特征的场景分类方法、系统、装置，旨在解决现有的场景分类方法由于图像的分辨率高数据庞大而导致的计算资源浪费、实时性差以及存储空间占用过多的问题。本发明包括：通过JPEG压缩方法对待测图像进行部分解码，获得待测图像的三通道DCT系数，通过反卷积调节所述三通道DCT系数的尺寸，获得尺寸匹配的三通道DCT系数，将所述尺寸匹配的三通道DCT系数进行拼接融合，获取深度压缩域特征，基于所述深度压缩域特征，通过训练好的压缩域特征分类网络，获取所述待测图像的场景类别。本发明避免了将图像全部解码造成额外计算成本增加和存储介质浪费，降低了时间消耗和计算资源消耗。
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公开(公告)号：CN112991476A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110190015.9
申请日：2021-02-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种基于深度压缩域特征的场景分类方法、系统、装置，旨在解决现有的场景分类方法由于图像的分辨率高数据庞大而导致的计算资源浪费、实时性差以及存储空间占用过多的问题。本发明包括：通过JPEG压缩方法对待测图像进行部分解码，获得待测图像的三通道DCT系数，通过反卷积调节所述三通道DCT系数的尺寸，获得尺寸匹配的三通道DCT系数，将所述尺寸匹配的三通道DCT系数进行拼接融合，获取深度压缩域特征，基于所述深度压缩域特征，通过训练好的压缩域特征分类网络，获取所述待测图像的场景类别。本发明避免了将图像全部解码造成额外计算成本增加和存储介质浪费，降低了时间消耗和计算资源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990273A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110190037.5
申请日：2021-02-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , G06N3/02 , G06N3/08 , G06F16/951
Abstract: 本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种面向压缩域的视频敏感人物识别方法、系统、设备，旨在解决现有的敏感人物识别方法低效和浪费资源的问题。本发明包括：对待检测视频部分解码获取压缩域多模态信息，将压缩域多模态信息进行检测和校准，将校准后的压缩域人脸多模态信息通过训练好的多模态人脸识别网络获取多模态人脸特征，将多模态人脸特征与敏感人脸特征库进行比对，确认是否存在敏感人脸。其中，压缩域人脸多模态信息通过I分支、MV分支和Res分支分别提取不同的特征再进行多模态特征融合得到唯一的多模态人脸特征。本发明只需要进行部分解码就能完成特征提取，解决了现有技术低效和资源浪费的问题，同时保有较高的识别精度。
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公开(公告)号：CN112950576A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110220740.6
申请日：2021-02-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 人民中科(济南)智能技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的输电线路缺陷智能识别方法及系统，所述智能识别方法包括：获取待测输电线路图像；根据所述输电线路图像，基于多分辨率融合金字塔，确定粗粒度多分辨率层特征信息；根据所述粗粒度多分辨率层特征信息，基于细粒度交互金字塔，得到细粒度多分辨率层特征信息；根据所述细粒度多分辨率层特征信息，基于特征增强金字塔，得到增强特征图像；根据增强特征图像，确定待测输电线路的缺陷类别及缺陷位置，可提高对多尺度目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN110135562B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910360632.1
申请日：2019-04-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国网通用航空有限公司
Abstract: 本发明属于计算机视觉及机器学习领域，具体涉及了一种基于特征空间变化的蒸馏学习方法、系统、装置，旨在解决学生网络无法学习教师网络全局知识的问题。本发明方法包括：按照蒸馏学习教师网络的参数结构构建对应的学生网络；分别选取预设的网络层，计算每一层的特征空间表示以及特定两个层间的跨层特征空间变化矩阵；计算基于特征空间变化的损失函数，根据真实标签计算分类损失函数；通过两个损失函数的加权将教师网络的特征空间变化作为知识迁移到学生网络中。本发明将教师网络层与层之间的特征空间变化刻画为一种新的知识，从而，使得学生网络在学习层与层之间的特征空间变化时，就学习到整个教师网络全局的知识。
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公开(公告)号：CN111612143A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010440475.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种深度卷积神经网络的压缩方法及系统，所述压缩方法包括：根据滤波器重要性选择方式和/或模型压缩率，确定待压缩深度卷积神经网络中不重要的滤波器；对不重要的滤波器施加渐进式稀疏约束，作为正则项加入到网络训练的损失函数中，得到优化损失函数；根据正则项，采用阈值迭代算法及反向传播算法联合求解，得到待压缩深度卷积神经网络的更新参数；基于所述优化损失函数及更新参数，获得具有滤波器稀疏形式的卷积神经网络模型；利用结构化剪枝算法，对所述具有滤波器稀疏形式的卷积神经网络模型进行剪枝，得到网络精度较高的压缩后的卷积神经网络模型。
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公开(公告)号：CN110215216B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910500528.8
申请日：2019-06-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于骨骼关节点分区域分层次的行为识别方法、系统、装置，旨在为了解决有效提高行为识别准确率同时减少网络层数的问题。本发明方法包括：获取输入视频的各帧图像，从各帧图像中分别提取骨骼关节点；对每一帧图像，将其中所提取的所述骨骼关节点划分至所划分的各人体区域，并通过图卷积操作获取对应的特征表示，得到第一层特征表示集；对每一帧图像，按照所述各人体区域，基于所述第一层特征表示，通过池化、图卷积方法逐层减少关节点数量，直至通过多层聚合得到一个特征向量，并将该特征向量输入到两个全连接层得到行为类别。本发明提高了行为识别的准确率，加快了训练速度与检测速度。
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