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公开(公告)号：CN110569760B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910794798.4
申请日：2019-08-27
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于近红外和远程光电体积描记术的活体检测方法，属于计算、推算、计数的技术领域。该方法：定位待检测对象的面部区域进行人脸识别；对通过人脸识别的对象获取面部的近红外光图像，通过检测近红外光图像获取红外光图像为翻拍自屏幕介质的评分；获取通过屏幕翻拍检测的对象的面部图像序列，利用远程光电体积描记术对待测图像序列进行生命体征信号的提取，辨别待检测对象是否为活体人脸。本发明提高了活体检测的鲁棒性，具备更强的分类和学习能力，能较好地应对三维面具、视频、照片翻拍等表示攻击，区分结果准确率较高。叠加最短周期信号提取生命特征信号的改进型远程光电体积描记术则无需先验知识，能够适应实际使用场景的需求。
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公开(公告)号：CN109740419A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811397129.5
申请日：2018-11-22
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Attention-LSTM网络的视频行为识别方法。通过光流图序列生成模块对输入的RGB图序列进行变换，得到光流图序列；将光流图序列与原RGB图序列输入时域注意力取帧模块，分别选取两种图序列中非冗余的关键帧；将两种图的关键帧序列输入AlexNet网络特征提取模块，分别提取出两种帧图的时序特征和空间特征，通过特征分权加强模块，对最后一层卷积层输出的特征图执行加重与动作相关性强的特征权重的操作；将两个AlexNet网络特征提取模块输出的特征图输入LSTM网络行为识别模块，分别对两种图片进行识别，并将两种识别结果通过融合模块按比例融合，得到最终的视频行为识别结果。本发明不仅能实现从视频中识别行为的功能，且能提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109711532A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811486547.1
申请日：2018-12-06
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种针对硬件实现稀疏化卷积神经网络推断的加速方法，包括面对稀疏硬件加速架构的分组剪枝参数确定方法、针对稀疏硬件加速架构的分组剪枝训练方法和针对稀疏化卷积神经网络前向推断的部署方法：根据硬件架构中乘法器数量确定分组剪枝的分组长度和剪枝率，基于量级裁剪方式将压缩率以外的权值进行裁剪，通过增量训练方式提升剪枝后的网络准确率及压缩率，剪枝过的网络经微调后保存非剪枝位置的权值和索引参数并送入硬件架构下的计算单元中，计算单元同时获取分组长度的激活值完成稀疏网络前向推断。本发明基于硬件架构出发设定算法层面的剪枝参数与剪枝策略，有益于降低稀疏加速器的逻辑复杂度提高稀疏加速器前向推断的整体效率。
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公开(公告)号：CN109711433A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811451465.3
申请日：2018-11-30
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于元学习的细粒度分类方法，步骤是：建立外部数据集，将数据集分为训练集、验证集和测试集，三者之间的样本类别互不相交，且测试集的样本类别小于训练集；对数据集中的样本进行数据增强；建立卷积神经网络，该卷积神经网络的输入为彩色图片，输出为彩色图片所属类别，分类层的长度等于外部数据集的类别数，损失函数采用softmax loss；采用训练集训练细粒度分类网络；利用测试集对预训练好的卷积神经网络进行测试，并根据测试结果对卷积神经网络进行微调。此种方法可以快速生成一个良好的通用初始化模型，可以使得在测试相关但不同的类别时，仅用较少的样本就可以取得较好的分类效果，来解决细粒度分类时没有大数据集的问题。
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公开(公告)号：CN109447014A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811317221.6
申请日：2018-11-07
Applicant: 东南大学-无锡集成电路技术研究所 , 东南大学 , 南京三宝科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的视频在线行为检测方法。首先，通过光流图片序列生成模块对输入的RGB图进行变换，得到光流图；其次，将得到的光流图与原RGB图通过双通道分别输入至两个相同的轻量双卷积核SSD网络中，分别提取出两种图的时序特征和空间特征以及检测框和置信分值；然后，通过融合模块对两种图片生成的检测框和置信分值进行融合，形成带检测框和置信分值的图片；最后，将带有检测框和置信分值的图片输入在线动作管道，从视频的角度给出最终的行为检测结果。本发明通过设计轻量双卷积核SSD网络，大幅度简化了深度学习网络，提高了行为检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108806243A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810371782.8
申请日：2018-04-24
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于Zynq‑7000的交通流量信息采集终端，属于交通控制系统信号装置的技术领域。该终端以Zynq‑7000芯片为载体，搭建了包含视频图像采集传感器、外部存储器模块、HDMI显示器的架构，使用AXI4总线进行PS模块和PL模块内部互联，设计了加速卷积神经网络计算的IP核，采用MCU驱动AXI4‑VDMA IP核和AXI4‑DMA IP核的通信架构实现了PS模块和PL模块的实时数据交互，将视频图像采集、存储、目标检测、流量统计、显示输出等功能集成单芯片上，集成度高，高速度和低延迟的数字图像处理和数据传输能够满足交通流量统计的实时性要求。
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公开(公告)号：CN107766812A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710945484.0
申请日：2017-10-12
Applicant: 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 东南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/00288 , G06K9/00986
Abstract: 本发明公开了一种基于MiZ702N的实时人脸检测识别系统，包括图像传感器、MiZ702N开发板、VGA显示器；MiZ702N开发板包括视频输入模块、存储器、CPU、神经网络加速器、视频输出模块；图像传感器采集视频信息并将信息发送到视频输入模块，之后将单帧图像存储到存储器中；CPU从存储器获取图像信息，进行图像预处理后将预处理后的图像存储到存储器中；神经网络加速器从存储器中获取预处理后的图像进行人脸检测运算和人脸识别运算，然后将运算结果返回存储器；CPU根据运算结果处理图像；视频输出模块从存储器中获取经CPU处理后的图像，最后输出数据到VGA显示器。本发明具有内部总线数据传输速度快，神经网络并行度高，实时准确检测识别人脸的优点。
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公开(公告)号：CN109711532B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201811486547.1
申请日：2018-12-06
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种针对硬件实现稀疏化卷积神经网络推断的加速方法，包括面对稀疏硬件加速架构的分组剪枝参数确定方法、针对稀疏硬件加速架构的分组剪枝训练方法和针对稀疏化卷积神经网络前向推断的部署方法：根据硬件架构中乘法器数量确定分组剪枝的分组长度和剪枝率，基于量级裁剪方式将压缩率以外的权值进行裁剪，通过增量训练方式提升剪枝后的网络准确率及压缩率，剪枝过的网络经微调后保存非剪枝位置的权值和索引参数并送入硬件架构下的计算单元中，计算单元同时获取分组长度的激活值完成稀疏网络前向推断。本发明基于硬件架构出发设定算法层面的剪枝参数与剪枝策略，有益于降低稀疏加速器的逻辑复杂度提高稀疏加速器前向推断的整体效率。
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公开(公告)号：CN108304786A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810043902.1
申请日：2018-01-17
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于二值化卷积神经网络的行人检测方法，属于用于行人检测的电数字数据计算推算的技术领域。本发明将卷积层的输入数据以及卷积核组的权重参数二值化后转换为无符号的整型数组，通过整型数组的XNOR位操作和BITCOUNT操作来实现卷积计算，大幅降低计算量，具有占用内存少、访问内存时间短、卷积速度快的优点，既能够在PC上实现，又能适用于嵌入式系统，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN107679469A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710863757.7
申请日：2017-09-22
Applicant: 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 东南大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/00228 , G06K9/3208
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的非极大值抑制方法，针对深度学习目标检测算法预测窗口的特点，定义了一种新的置信度指数。提出了改进的窗口筛选准则和依据置信度指数对窗口参数进行加权平均的方法。相比于传统方法有着更高的定位精度，更高的召回率以及更佳的鲁棒性。本方法首先找到每个目标对应的置信度最高的窗口为主窗口，然后在每个窗口附近找到置信度大于阈值且与主窗口的交叠率大于阈值的一批窗口作为子窗口。根据子窗口的位置参数和置信度调整主窗口的位置参数，得到新的窗口。多种情况下的实验表明，在相同的目标检测算法下，本方法得到的窗口更接近于真实窗口。
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