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公开(公告)号：CN112036511B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202011060588.1
申请日：2020-09-30
申请人： 上海美迪索科电子科技有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N20/20
摘要： 本发明提供一种基于注意力机制—图卷积网络以及课程学习的基于内容的图像检索方法，包括下列步骤：根据数据集的特征分布情况划分数据集，将数据集划分为简单、中等和困难以及不可使用四种字集，利用课程学习原理由易到难将四种子集输入到深度学习神经网络中。然后使用基于图卷积的深度学习网络模块提取图片的显著特征，构建图片的空间特征图并进行推理得到最终的特征表示。最后使用最终的特征表示进行关联匹配进行图像检索。
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公开(公告)号：CN112036511A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011060588.1
申请日：2020-09-30
申请人： 上海美迪索科电子科技有限公司 , 上海交通大学
摘要： 本发明提供一种基于注意力机制—图卷积网络以及课程学习的基于内容的图像检索方法，包括下列步骤：根据数据集的特征分布情况划分数据集，将数据集划分为简单、中等和困难以及不可使用四种字集，利用课程学习原理由易到难将四种子集输入到深度学习神经网络中。然后使用基于图卷积的深度学习网络模块提取图片的显著特征，构建图片的空间特征图并进行推理得到最终的特征表示。最后使用最终的特征表示进行关联匹配进行图像检索。
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公开(公告)号：CN110332929A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910619114.7
申请日：2019-07-10
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供了一种车载行人定位系统及方法，该方法包括：根据预设的采样周期获取包含行人的视频图像；通过训练好的神经网络获取所述视频图像中的行人坐标；根据所述视频图像获取图片视差，并根据图片视差与深度值的关系，以及所述视频图像中的行人坐标预估行人相对车辆的距离；获取车辆的实时位置信息；将车辆的实时位置信息转换为本地坐标系下的坐标值，并结合所述行人相对车辆的距离，得到行人的GPS坐标信息；根据行人的GPS坐标信息，在地图上实时显示车辆和行人的位置。本发明简洁易行，对设备、环境的依赖较少，且可以实时的输出车辆及行人在地图上的位置。
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公开(公告)号：CN109753901B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201811573978.1
申请日：2018-12-21
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于行人识别的室内行人寻迹方法，该种室内行人寻迹方法首先判断场景图像中行人的身份信息，在确定后该行人的身份信息之后，再使用深度学习的方法判断标记有该身份信息的行人全身图与连续的场景图像中的行人是否为同一人，如果为同一人则求出该行人的像素坐标，之后将该像素坐标转换为室内的世界坐标，对室内的世界坐标进行曲线拟合即可得到室内行人的轨迹，利用深度学习的算法，行人识别及定位的精度高，运算量小，本方法也不需要行人随身携带用于辅助定位的设备(如移动传感器等)。本发明还提供了一种基于行人识别的室内行人寻迹装置、计算机设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN109753901A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811573978.1
申请日：2018-12-21
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种基于行人识别的室内行人寻迹方法，该种室内行人寻迹方法首先判断场景图像中行人的身份信息，在确定后该行人的身份信息之后，再使用深度学习的方法判断标记有该身份信息的行人全身图与连续的场景图像中的行人是否为同一人，如果为同一人则求出该行人的像素坐标，之后将该像素坐标转换为室内的世界坐标，对室内的世界坐标进行曲线拟合即可得到室内行人的轨迹，利用深度学习的算法，行人识别及定位的精度高，运算量小，本方法也不需要行人随身携带用于辅助定位的设备(如移动传感器等)。本发明还提供了一种基于行人识别的室内行人寻迹装置、计算机设备及存储介质。
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