公开(公告)号：CN114882430B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202210465142.X

申请日：2022-04-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  杨晨悦

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的轻量化早期火灾检测方法，包括建立室内外多场景火灾初期图像样本数据集；设计基于Transformer的轻量化主干网络，在Transformer结构中引入线性增强注意力机制，并通过序列与图像的转换和深度可分离卷积，将局部性引入前馈网络中，实现对图像的全局和局部特征处理，并通过逆残差块进行下采样，得到不同分辨率的特征图；通过特征加强和多尺度特征融合结构进一步加强特征提取，最终在混合后的特征图中进行检测，得到火焰目标检测结果。本发明结合了Transformer和卷积神经网络的优势，在优化特征提取的同时，减少了网络的参数和计算量，构建了轻量的检测模型，在保证较高检测精度的同时，实现了较快的检测速度，可以较好地实现多场景火灾早期目标的检测。

公开(公告)号：CN110503014B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910728917.6

申请日：2019-08-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  姜胜芹

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度掩码感知回馈卷积神经网络的人数统计方法，包括如下步骤：(1)搜集制作人数统计数据库；(2)生成训练和测试样本；(3)对训练和测试集的样本进行数据预处理；(4)构建人数统计的深度网络模型；(5)将生成的训练样本送入构建好的深度网络模型进行训练，通过Adam优化方法对网络的参数进行优化；(6)测试深度网络模型。本发明使用了一个多任务学习的策略来构建人数统计网络，网络将掩膜估计分支的结果，融合到图片特征中，而后获得鲁棒的人数统计模型；使用了一个简单的融合策略和一个基于空洞卷积的多尺度学习策略，实现了较为准确和稳定的检测结果，这避免了应用中复杂的配置以及内存消耗。

公开(公告)号：CN110135327B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910391169.7

申请日：2019-05-11

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  陆明琦 ,  张德明

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/84 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明设计了一种基于多区域特征学习模型的驾驶员行为识别方法，涉及计算机视觉中的行为识别领域。本发明结合图片多个有判别力的区域，比如手、方向盘、头等局部区域，与整体图片相结合作为驾驶员行为识别的依据。本发明在RCNN模型的基础上，使用Bing算法用于区域生成，测出图片中多个具有判别力的局部区域，随后将局部区域与整体图片分别送入卷积神经网络模型中提取相关特征，最后将特征融合进行行为分类。本发明所设计的网络可以高效快速地提取驾驶员行为的多区域特征，进一步提高驾驶员行为识别准确率。发明在交通安全领域有重要的应用价值。

公开(公告)号：CN109064396B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201810666177.3

申请日：2018-06-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  谢超 ,  曾维理 ,  姜胜芹

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于深度成分学习网络的单幅图像超分辨率重建方法，包括：扩充训练样本图像并进行区域抽取以及退化操作，得到对应的高分辨率和低分辨率图像训练集；构建一个具有成分学习结构的深层网络，该网络先对输入的低分辨率图像进行全局成分分解，再利用从中提取的残差成分预测其在高分辨率空间的对应图像；在训练集上使用批处理随机梯度下降法和反向传播算法对构建的深度成分网络进行迭代训练，得到权值优化后的模型；利用训练好的成分网络重建低分辨率图像；将重建结果恢复到原先的彩色空间，得到超分辨率重建的最终输出。本发明方法不仅能够提升重建后超分辨率图像的质量，还能提高模型的运算速度。

公开(公告)号：CN115457270A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211082600.8

申请日：2022-09-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  苏仕祥

IPC: G06V10/26 ,  G06T7/194 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于形状引导的轨道扣件图像分割方法，具体步骤包括S1：获取轨道扣件图像；S2：从所有标签图像中获取1张左侧形状图像和1张右侧形状图像；S3：将形状图像与对应方向的扣件图像配对；S4：将扣件图像和配对的形状图像输入分割模型，迭代训练分割模型直到满足迭代终止条件，得到训练完成的分割模型；S5：获得分割结果。本发明提供了用于轨道扣件图像快速、准确分割的方法，改善了复杂环境下轨道扣件图像难以准确分割的问题，极大提高了轨道扣件图像分割的效率，具有重要的实际应用意义。

公开(公告)号：CN113506269B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202110786295.X

申请日：2021-07-12

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  彭鑫冯 ,  魏运

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G01B11/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的道岔与非道岔轨道紧固件定位方法，包括以下步骤：使用携带高清相机的巡检车获得轨道图像，并对图像数据集进行人工标注；构建改进的FasterR‑CNN深度学习模型，模型进行了多尺度特征融合、添加注意力模块等优化；根据标注的待检测目标的实际尺寸，修改模型中的预定义锚框；对改进的FasterR‑CNN模型进行训练，并选择最优模型；将待检测图像输入训练好的模型即可得到精确、稳定的紧固件定位结果。本发明可以适用于道岔路段与非道岔路段场景的图像，能够同时对多种类型的紧固件进行准确的定位检测。

公开(公告)号：CN112131975B

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202010935702.4

申请日：2020-09-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  胡耀聪 ,  陆明琦

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 基于Retinex分解和生成对抗网络的人脸光照处理方法，框架包含光照分解模块、人脸重构模块、判别器模块和人脸验证模块。光照分解模块由一个卷积神经网络构成，输入一对人脸图像，通过无监督学习将人脸图像分解为反射分量和光照分量；人脸重构模块由一个编解码卷积神经网络构成，其输入包含低光照人脸图像的反射分量、光照分量及目标光照等级标签，该模块可以将低光照图像的光照分量调整到目标光照等级；判别器模块通过对抗学习判别输入人脸图像的真实性并分类光照等级；人脸验证模块包含一个预训练的人脸分类器以保证生成的人脸图像和目标人脸图像具有相同的身份信息。本发明鲁棒性高，人脸重构效果好，可适用于夜间光照昏暗条件下的人脸光照处理。

公开(公告)号：CN109145732B

公开(公告)日：2022-02-15

申请号：CN201810781463.4

申请日：2018-07-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  陶焕杰

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于Gabor投影的黑烟车检测方法，包括：步骤1：从车辆监控视频中检测运动目标；步骤2：利用滤波积分投影和数据拟合来确定关键区域位置和大小；步骤3：基于所建模型提取车辆关键区域的Gabor投影特征，并进行多序列融合形成最终特征向量；步骤4：利用SVM分类器对所提特征向量进行分类，识别黑烟帧，从而进一步检测黑烟车利用本发明的技术方案，能够提高黑烟车监控的效率，同时，采用数据拟合的方法提取关键区域能自适应获取关键区域的大小，降低误报率；而本发明提出的Gabor投影特征可以减轻车辆阴影的干扰，进一步降低了黑烟车误报率。

公开(公告)号：CN109241824B

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN201810786681.7

申请日：2018-07-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  陶焕杰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于码本和平滑转换自回归模型的黑烟车智能监控方法，包括如下步骤：(1)利用码本模型检测视频中的运动目标，确定目标后方关键区域；(2)提取关键区域的Tamura特征，中心对称局部二值模式直方图特征和灰度直方图特征，组合形成关键区域的三类静态特征；(3)利用平滑转换自回归模型对三类静态特征的时间序列分别进行建模，并将模型的解作为最终特征向量，用于刻画关键区域的动态特征；(4)三类特征训练得到三个SVM分类器，对三个分类结果加权融合，得到当前关键区域的识别结果，并通过连续多个关键区域识别结果的分析，对当前视频段是否有黑烟车做出判断。本发明能够提高道路监控视频中黑烟车的检测效率，降低误报率。

公开(公告)号：CN108875674B

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN201810692685.9

申请日：2018-06-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 路小波 ,  胡耀聪 ,  陆明琦

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于多列融合卷积神经网络的驾驶员行为识别方法，包括：构建驾驶员行为识别数据集；对数据集的图片做数据增强；构建深度学习架构；训练设计好的深度学习模型；测试模型得出识别结果。本发明采用了深层的深度学习架构，有利于提取出更抽象的分层特征用于驾驶员行为分类；采用了多个不同滤波核的卷积神经网络分支融合的深度学习架构，有利于提取出图像多尺度特征，用于驾驶员行为分类。本发明中所设计的多列融合卷积神经网络有更抽象的局部特征表示能力，可进一步提高驾驶员行为识别的准确率，在公共安全和智能交通中有重要的应用价值。