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公开(公告)号：CN113486757B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110732107.5
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，属于田径计时技术领域。所述方法包括：在各体测人员进入跑道之前，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对跑道和终点线进行识别；为身份认证成功的体测人员分配跑道；在指令抢响起后，开始计时，当跑步模式为非折返跑时，则根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩；对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别，根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配。采用本发明，能够精准、快速地获取各体测人员的成绩和身份信息。
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公开(公告)号：CN113440789B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110732141.2
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多人跳绳测试智能计数方法及系统，该方法包括：在跳绳测试开始之前，通过人脸识别的方式对每一待测者的身份进行验证，将身份验证通过的人作为参加跳绳测试的受测者；在跳绳测试开始之后，实时获取受测者的测试影像，并基于测试影像的第一帧进行受测者与测试位置的绑定；基于测试影像获取每一受测者的骨骼关键点信息，将每位受测者的实时跳跃轨迹保存成一段轨迹波形，通过对每位受测者的轨迹波形进行分析统计，记录每位受测者的实时成绩；将受测人员的身份信息和成绩进行保存处理。本发明使用便捷且成本低，在保留相当精确度的同时使得跳绳计数过程更加快速方便有效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117057985A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310891103.0
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于隐式神经网络的图像超分辨率重建方法及装置，该方法包括：构建样本数据集；所述样本数据集包括多组训练图像组，每一训练图像组均包括第一图像和第二图像，其中，所述第二图像为所述第一图像的超分图像；在隐式神经网络增加双阶段注意力机制，构建图像超分辨率重建模型；基于所述样本数据集对所述图像超分辨率重建模型进行训练；获取待处理图像，将待处理图像输入训练好的图像超分辨率重建模型，利用训练好的图像超分辨率重建模型对待处理图像进行处理，得到重建后的图像。本发明解决了目前图像超分辨率重构精度提升问题，并且可以实现任意尺度超分辨率重建。
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公开(公告)号：CN118298169B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410236797.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V20/56
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型引导的图像分割方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域，该方法包括：构建大模型引导分割网络模型；其中，大模型引导分割网络模型包括大模型优化模块和多任务图像处理模块；大模型优化模块用于对输入图像进行分割与过滤，得到接近真实场景标签的分割掩码，作为引导信息；多任务图像处理模块用于提取输入图像的特征图，并融合所述引导信息，实现图像分割；采用预设类型的图像集对构建的大模型引导分割网络模型进行训练；利用训练好的大模型引导分割网络模型得到待分割图像的图像分割结果。采用本发明的方案，可使模型能够利用大模型的良好分割结果进行引导；同时减少模型对数据标签的依赖，从而增强模型的泛化性能。
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公开(公告)号：CN113486757A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110732107.5
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，属于田径计时技术领域。所述方法包括：在各体测人员进入跑道之前，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对跑道和终点线进行识别；为身份认证成功的体测人员分配跑道；在指令抢响起后，开始计时，当跑步模式为非折返跑时，则根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩；对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别，根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配。采用本发明，能够精准、快速地获取各体测人员的成绩和身份信息。
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公开(公告)号：CN118298169A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410236797.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V20/56
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型引导的图像分割方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域，该方法包括：构建大模型引导分割网络模型；其中，大模型引导分割网络模型包括大模型优化模块和多任务图像处理模块；大模型优化模块用于对输入图像进行分割与过滤，得到接近真实场景标签的分割掩码，作为引导信息；多任务图像处理模块用于提取输入图像的特征图，并融合所述引导信息，实现图像分割；采用预设类型的图像集对构建的大模型引导分割网络模型进行训练；利用训练好的大模型引导分割网络模型得到待分割图像的图像分割结果。采用本发明的方案，可使模型能够利用大模型的良好分割结果进行引导；同时减少模型对数据标签的依赖，从而增强模型的泛化性能。
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公开(公告)号：CN113440789A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110732141.2
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多人跳绳测试智能计数方法及系统，该方法包括：在跳绳测试开始之前，通过人脸识别的方式对每一待测者的身份进行验证，将身份验证通过的人作为参加跳绳测试的受测者；在跳绳测试开始之后，实时获取受测者的测试影像，并基于测试影像的第一帧进行受测者与测试位置的绑定；基于测试影像获取每一受测者的骨骼关键点信息，将每位受测者的实时跳跃轨迹保存成一段轨迹波形，通过对每位受测者的轨迹波形进行分析统计，记录每位受测者的实时成绩；将受测人员的身份信息和成绩进行保存处理。本发明使用便捷且成本低，在保留相当精确度的同时使得跳绳计数过程更加快速方便有效。
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