公开(公告)号：CN117036202A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311146133.5

申请日：2023-09-06

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 段立娟 ,  公智 ,  刘兆英 ,  同磊

IPC: G06T5/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V20/13 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种面向遥感图像类不平衡的混合增强方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：根据训练数据集中每个类占总数的比例选择不同的剪裁方法，对遥感图像分别进行剪裁，得到剪裁后的图像；设置置信度矩阵存储每个类当前阶段的表现好坏情况，并初始化置信度矩阵，使所有类的初始置信度值相同；根据剪裁后的图像训练分割模型，动态更新置信度矩阵中各类别的置信度值；每一轮训练结束后，根据每个类当前的置信度值，减少置信度值高的类别的采样学习，同时，将置信度低的类别对应的图像在训练集中进行粘贴增强；对分割模型进行迭代训练，得到最终的分割模型。本发明通过先验增强和置信度混合，解决了遥感图像中稀有类缺乏表达的问题。

公开(公告)号：CN114463840A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202111669207.4

申请日：2021-12-31

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 傅思齐 ,  同磊 ,  段娟 ,  肖创柏

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开了基于骨架的移位图卷积网络人体行为识别方法，利用移位图卷积减少了模型的参数并对模块进行密集残差连接，具体步骤如下：步骤一、人体骨架提取；步骤二、建立网络模型；由9层移位图卷积模块构成，模块之间利用密集残差连接相连。步骤三、模型学习；将人体骨架数据送入构建好的网络模型中开始训练。经过移位图卷积模块后输出特征，最后通过softmax分类器进行分类。本发明克服了传统图卷积方法计算量较大，模型参数过多与人体骨骼点之间只考虑了物理固有连接，难以挖掘潜在的连接关系的缺点，采用移位图卷积减少了模型参数，利用人体骨架各个关节点信息，在模块间采用密集残差连接，提高分类准确率。

公开(公告)号：CN111881750A

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN202010588978.X

申请日：2020-06-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 古雪 ,  同磊 ,  肖创柏 ,  段娟

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于生成对抗网络的人群异常检测方法，通过引入背景去除、多尺度光流结构和自注意力机制来改进GAN，进而预测未来帧，得到了更逼真的未来帧图像，实现了异常数据的有效检测。首先，引入背景去除技术，得到了图像更多的外观信息；其次，通过多尺度光流来引入时序信息；最后，引入自注意力机制来捕捉图像的几何结构和分布。将预测出的异常帧与真实情况进行比对，得到检测结果。本发明技术具有较高的人群异常检测精度。本方法克服了传统方法中只通过重建当前帧来进行建模的局限和GAN生成图像质量不高问题，用改进后的GAN来预测未来帧，能描绘出更细致逼真的未来帧图像，提高了人群异常检测的准确率。

公开(公告)号：CN111353463A

公开(公告)日：2020-06-30

申请号：CN202010169109.3

申请日：2020-03-12

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 高正 ,  同磊 ,  邓米克 ,  禹晶 ,  肖创柏

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于随机深度残差网络的高光谱图像分类方法，本发明实现步骤如下：步骤一、首先对数据进行预处理。步骤二、模型构建，主要由两部分组成，光谱特征提取与空间信息特征提取。步骤三、模型训练。步骤四、高光谱图像分类。将数据输入网络，进行类别的预测，得到分类的高光谱图像。步骤五、输出分类图像；本发明充分利用了高光谱图像的空谱特征和光谱特征，提高了分类精度，并且在残差网络的基础上应用了随机深度，相较于传统的残差网络极大的缩减了训练时间与测试时间。

公开(公告)号：CN112633386B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202011569729.2

申请日：2020-12-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 陈志涛 ,  同磊 ,  禹晶 ,  肖创柏

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

Abstract: 本发明公开了基于SACVAEGAN的高光谱图像分类方法，在CVAEGAN的基础加入了一个潜在向量分类器模块用于对高光谱数据对应的潜在向量进行分类，使其与解码器和样本分类器协作训练，解决了GAN网络中随机产生的潜在向量与类别难以对应的问题，进而提高了准确性。在解码器，编码器以及判别器中应用了自注意力机制以及谱正则化的方法，自注意力机制能够使得网络模型能够更好的提取高光谱数据的特征，谱正则化方法能够提高模型的稳定性。在样本分类器中从空间和光谱两个角度进行提取特征，加入了残差网络的结构，提高模型分类的效果。

公开(公告)号：CN112418227B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202011169502.9

申请日：2020-10-28

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 隋凯华 ,  同磊 ,  段娟 ,  肖创柏

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52

Abstract: 本发明公开了基于双自注意力机制的监控视频卡车分割方法，本方法充分利用特征图的空间信息与通道信息，采用EM算法减少计算量，同时在分割效果上提升性能，实现目标的像素级别分割。将本方法运用于重型卡车数据集上，对比其他方法，平均分割准确率提高了2.07％；将本方法运用于公开数据集Pascal VOC 2012上，平均分割准确率也高于其他方法，体现了本方法的优越性。本方法提出的空间注意力模块中融合了全局上下文信息，减少了空间维度的信息损失；通道注意力模块采用低秩重建的方式重构特征图，减少重复无用特征图的干扰。实验证明，双自注意力机制在卡车分割上精度上有一定提升。

公开(公告)号：CN114463840B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202111669207.4

申请日：2021-12-31

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 傅思齐 ,  同磊 ,  段娟 ,  肖创柏

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开了基于骨架的移位图卷积网络人体行为识别方法，利用移位图卷积减少了模型的参数并对模块进行密集残差连接，具体步骤如下：步骤一、人体骨架提取；步骤二、建立网络模型；由9层移位图卷积模块构成，模块之间利用密集残差连接相连。步骤三、模型学习；将人体骨架数据送入构建好的网络模型中开始训练。经过移位图卷积模块后输出特征，最后通过softmax分类器进行分类。本发明克服了传统图卷积方法计算量较大，模型参数过多与人体骨骼点之间只考虑了物理固有连接，难以挖掘潜在的连接关系的缺点，采用移位图卷积减少了模型参数，利用人体骨架各个关节点信息，在模块间采用密集残差连接，提高分类准确率。

公开(公告)号：CN114241053B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202111662790.6

申请日：2021-12-31

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 杨志伟 ,  同磊 ,  段娟 ,  肖创柏

IPC: G06T7/73 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/98 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于改进的注意力机制FairMOT多类别跟踪方法，本发明充分利用无人机拍摄的视频，通过引入通道和空间注意力机制的多目标多类别目标追踪算法，对无人机拍摄的视频序列中存在的目标进行追踪及其运动轨迹可视化显示。具体包括如下步骤，首先对无人机数据集进行预处理；构建模型；训练网络；多类别多目标追踪算法的性能评估；在FairMOT的DL34‑base的基础上添加了注意力机制，使网络更好的学习图像中的语义信息和空间信息。还对网络的其它结构进行了修改，在目标检测分支中修改heatmap检测头与box size检测头，使得目标检测分支对于目标中心点位置和目标尺寸的预测的精确度更高，进而对整个模型的追踪性能有了不错的提升，本发明具有更高的追踪精准度。

公开(公告)号：CN114821164A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210385028.6

申请日：2022-04-13

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 许德梅 ,  同磊 ,  段娟 ,  肖创柏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于孪生网络的高光谱图像分类方法，包含三个部分：设计基于空间光谱信息的孪生残差网络分类模型；设计基于多尺度特征融合并行分支的孪生残差特征提取网络；设计基于空间和通道注意力机制的孪生残差特征提取网络；本发明利用多尺度特征融合扩大特征提取网络的感受野，能够捕获像素之间的全局依赖性，同时增加网络的宽度获得更多的非线性特征，进而得到更好的分类效果。利用基于空间和通道注意力的特征提取网络，应用通道注意力、空间注意力模块于高光谱图像光谱、空间信息的特征提取网络上，通过使用注意力机制增强空间或光谱重要特征抑制不必要的特征，在增加少量计算量的情况下获得更明显的性能提升。

公开(公告)号：CN108196836A

公开(公告)日：2018-06-22

申请号：CN201810093543.0

申请日：2018-01-31

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 费博文 ,  李胜奇 ,  同磊 ,  肖创柏

IPC: G06F8/20 ,  G06F8/38 ,  G06F17/30

Abstract: 基于SSM框架的企业内博客系统属于互联网行业，其中的Spring+Spring MVC+Mybatis这三大框架是本文一个重点。开发过程中，力求将这三大框架的优点有机地融合在一起，本文从理论和实践两个角度出发，通过对一个企业内部博客系统的设计与实现进行分析,构建一个集先进性与实用性与一体的企业内部博客系统。该企业内部博客系统的主要功能除了诸如博文发布、空间管理、留言评论、日志推荐、友情链接、博文关注等传统博客系统的功能之外；还具备论坛功能，使得企业员工可以就某一技术专题或者生活见闻开展讨论，同时还提供会议记录的功能；以及支持界面主题及样式更换，支持页面模块的用户个性化定制和即时通讯服务的功能。