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公开(公告)号：CN113827234B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111412880.X
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/1455 , A61B5/00 , G06V40/16 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于非接触式生理信号检测领域，涉及一种基于高光谱人脸视频的远程脉搏波重建方法，首先利用高光谱相机录制人脸视频，将录制好的人脸视频输入到光谱通道选择网络中，经过处理得到降维之后的特征；进一步的，将上一步得到的降维之后的特征输入进特征提取网络，输出为一段特征向量，最终将特征向量输入到信号重建网络中，得到重建的脉搏波信号。本发明通过光谱通道选择网络对大量的高光谱数据进行降维，提高了之后的推理速度；其次，在特征提取网络中，通过在组合数据集上的预训练加速了模型的收敛，并且通过注意力机制提高了网络对重要特征的关注程度；最后，在信号重建网络中，利用多层LSTM提取到网络的时序特征并以此对信号进行重建。
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公开(公告)号：CN116030272B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310323818.6
申请日：2023-03-30
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于人工智能算法技术领域，涉及一种基于信息抽取的目标检测方法、系统和装置，该方法包括：步骤一，对原始输入图片进行序列化处理，得到图片序列，即将图片按行或列转换成两组序列：行序列和列序列；步骤二，对行序列和列序列进行标签标注，得到对应序列的真实标签；步骤三，利用所述真实标签，输入所述的图片序列，训练一个基于循环神经网络的信息抽取模型，对行序列和列序列分别进行目标信息的抽取，得到行序列和列序列的预测标签；步骤四，根据行序列和列序列的预测标签，确定目标在图片中的位置。本发明利用序列信息抽取的方法来进行目标检测，能够提取原始图片的全局信息进行目标检测，同时不需要生成侯选框，提高算法的精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115019296A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210930782.3
申请日：2022-08-04
IPC: G06V20/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于级联的车牌检测识别方法和装置，该方法包括：步骤一，通过摄像头获取视频图像，使用车牌检测模型，输出每张图像中检测到的车牌矩形边界框和包络框的位置；步骤二，基于步骤一车牌检测的结果，采用仿射变换以得到车牌的正面视角图；步骤三，将所述车牌的正面视角图输入到基于深度卷积神经网络的二分类器中，判断车牌是否为真正的车牌，是则保留，否则移除；步骤四：将步骤三去除假样例后的车牌，通过车牌识别技术实现车牌号码识别，获取检测图像中的所有车牌位置及号码。本发明实现方法简单，可移植性强，能够实现不限于移动摄像头拍摄的公路上、停车场、小区出入口等场所中车牌的精准识别。
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公开(公告)号：CN114022727A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111221950.3
申请日：2021-10-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了本发明公开一种基于图像知识回顾的深度卷积神经网络自蒸馏方法，该方法首先针对目标网络设置辅助网络，在目标网络的下采样层引出分支，采用知识回顾的思路依次融合和连接各个分支，在训练过程中，通过监督学习以及采用目标网络的下采样层向引出分支层进行学习的方式，达到自蒸馏的目的。本发明在深度卷积神经网络自蒸馏领域引入知识回顾的思路，提高了深度卷积神经网络的训练精度；采用辅助网络的形式进行自蒸馏，相对使用数据增强来拉进类内距离的自蒸馏方法，在实际应用中更加简洁方便。
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公开(公告)号：CN114022727B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111221950.3
申请日：2021-10-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了本发明公开一种基于图像知识回顾的深度卷积神经网络自蒸馏方法，该方法首先针对目标网络设置辅助网络，在目标网络的下采样层引出分支，采用知识回顾的思路依次融合和连接各个分支，在训练过程中，通过监督学习以及采用目标网络的下采样层向引出分支层进行学习的方式，达到自蒸馏的目的。本发明在深度卷积神经网络自蒸馏领域引入知识回顾的思路，提高了深度卷积神经网络的训练精度；采用辅助网络的形式进行自蒸馏，相对使用数据增强来拉进类内距离的自蒸馏方法，在实际应用中更加简洁方便。
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公开(公告)号：CN116030272A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310323818.6
申请日：2023-03-30
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于人工智能算法技术领域，涉及一种基于信息抽取的目标检测方法、系统和装置，该方法包括：步骤一，对原始输入图片进行序列化处理，得到图片序列，即将图片按行或列转换成两组序列：行序列和列序列；步骤二，对行序列和列序列进行标签标注，得到对应序列的真实标签；步骤三，利用所述真实标签，输入所述的图片序列，训练一个基于循环神经网络的信息抽取模型，对行序列和列序列分别进行目标信息的抽取，得到行序列和列序列的预测标签；步骤四，根据行序列和列序列的预测标签，确定目标在图片中的位置。本发明利用序列信息抽取的方法来进行目标检测，能够提取原始图片的全局信息进行目标检测，同时不需要生成侯选框，提高算法的精度和效率。
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公开(公告)号：CN113827234A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111412880.X
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于非接触式生理信号检测领域，涉及一种基于高光谱人脸视频的远程脉搏波重建方法，首先利用高光谱相机录制人脸视频，将录制好的人脸视频输入到光谱通道选择网络中，经过处理得到降维之后的特征；进一步的，将上一步得到的降维之后的特征输入进特征提取网络，输出为一段特征向量，最终将特征向量输入到信号重建网络中，得到重建的脉搏波信号。本发明通过光谱通道选择网络对大量的高光谱数据进行降维，提高了之后的推理速度；其次，在特征提取网络中，通过在组合数据集上的预训练加速了模型的收敛，并且通过注意力机制提高了网络对重要特征的关注程度；最后，在信号重建网络中，利用多层LSTM提取到网络的时序特征并以此对信号进行重建。
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