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公开(公告)号：CN118799923B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411282680.0
申请日：2024-09-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于掩膜引导双流网络的行人重识别方法及装置，涉及图像识别领域，构建行人重识别模型、第一教师模型和第二教师模型，行人重识别模型包括轮廓单元和暴露单元，将轮廓空间注意力模块作为第一学生模型并与第一教师模型进行蒸馏学习，构造轮廓流中由掩码引导的注意力损失；将暴露空间注意力模块作为第二学生模型并与第二教师模型进行蒸馏学习，构造暴露流中由掩码引导的注意力损失；构造面部信息损失和REID损失；根据轮廓流中由掩码引导的注意力损失、暴露流中由掩码引导的注意力损失、面部信息损失和REID损失构造总损失函数并对行人重识别模型进行训练，得到经训练的行人重识别模型以进行行人重识别，解决背景和衣服因素的干扰问题。
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公开(公告)号：CN118799923A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411282680.0
申请日：2024-09-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于掩膜引导双流网络的行人重识别方法及装置，涉及图像识别领域，构建行人重识别模型、第一教师模型和第二教师模型，行人重识别模型包括轮廓单元和暴露单元，将轮廓空间注意力模块作为第一学生模型并与第一教师模型进行蒸馏学习，构造轮廓流中由掩码引导的注意力损失；将暴露空间注意力模块作为第二学生模型并与第二教师模型进行蒸馏学习，构造暴露流中由掩码引导的注意力损失；构造面部信息损失和REID损失；根据轮廓流中由掩码引导的注意力损失、暴露流中由掩码引导的注意力损失、面部信息损失和REID损失构造总损失函数并对行人重识别模型进行训练，得到经训练的行人重识别模型以进行行人重识别，解决背景和衣服因素的干扰问题。
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公开(公告)号：CN118196840B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410610290.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义偏好挖掘的行人再辨识方法，涉及人工智能、机器视觉领域，包括：利用预训练的语义分割模型将行人图像处理为语义分割图，将语义分割图空间划分为若干部件语义块，计算不同语义在语义分割图与部件语义块中的比例，根据不同语义的比例对部件语义块分组进行语义对齐，获得各部件语义块分组对应的部件序号；基于部件序号对部件特征分组，利用自注意网络将各部件特征组投影到公共嵌入空间并进行偏好挖掘，继而利用偏好信息对各部件特征组进行自适应聚合，增强行人再辨识准确性。
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公开(公告)号：CN112329636A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011227949.7
申请日：2020-11-06
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种联合支持向量机和模糊推理的视频质量评估方法和系统，该方法首先提取了视频质量主要影响因素，利用优化的非线性支持向量机模型，对视频质量进行分类，然后再将分类好的影响因素分成两组，分别按每个分类对应的规则进行模糊推理，然后把推理的结果值再做加权处理，得到最终的客观值。实验结果表明，该方法能够有效地提高视频质量评估的主客观相似度。
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公开(公告)号：CN117456561B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311779478.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N10/20 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开一种基于部件量子学习的行人再辨识方法，涉及量子计算、人工智能领域，包括：用深度神经网络从行人图像中提取特征映射，并用自适应空间平均池化把特征映射分解为多个部件特征；用多分支通道型量子卷积网络，每个分支对应从一个部件特征上进行量子学习，获得部件量子特征；把所有部件量子特征求和并输入通道型量子卷积网络进行部件量子特征融合，获得最终的行人特征向量，用于行人再辨识。本发明利用量子叠加与纠缠特性实现行人特征学习，能提高特征学习效果，进而提升行人再辨识的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117315430B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311595144.1
申请日：2023-11-28
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明一种面向大范围车辆再辨识的不完备模态特征融合方法，涉及图像处理技术领域，包括：训练包括三通道模型和单通道模型的双模态模型，对可见光车辆图像，采用三通道模型提取主特征，辅以图像灰度化，采用单通道模型提取辅助特征；对红外光车辆图像，采用单通道模型提取主特征，辅以通道复制扩展，采用三通道模型提取辅助特征；将主特征和辅特征叠加获得完整特征，利用KL散度优化完整、主、辅特征三者之间后验概率分布差异，优化特征融合效果。本发明能解决在长时间大范围的监控场景中车辆因活动轨迹复杂多变出现的模态不完备问题，即可见光和红外车辆图像不完备而无法直接实现可见光和红外图像的特征融合问题，提升车辆再辨识准确性。
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公开(公告)号：CN117315516B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311616489.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V20/17 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度注意力相似化蒸馏的无人机检测方法及装置，涉及目标检测领域，包括：构建多尺度注意力图生成模块、教师网络及待训练的学生网络，通过多尺度注意力图生成模块分别将教师网络和学生网络的中间层特征映射转换为教师空间注意力信息和学生空间注意力信息，并建立注意力信息相似度优化损失函数，将注意力信息相似度优化损失函数与全局性的后验概率蒸馏函数以及学生网络的无人机目标分类损失函数和目标框回归损失函数结合以建立总损失函数，基于总损失函数对待训练的学生网络进行训练，得到经训练的学生网络；将图像输入经训练的学生网络，得到无人机检测结果，解决现有技术无人机检测准确率低、实时性差的问题。
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公开(公告)号：CN114914651A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210619240.4
申请日：2022-06-01
Applicant: 华侨大学 , 福建毫米电子有限公司
IPC: H01P1/22
Abstract: 本发明提供了一种应用于5G通信的石墨烯微带可调谐衰减器,包括介质基片，所述介质基片上设有微带传输线、石墨烯电阻和接地导片，所述微带传输线覆盖在介质基板上，所述微带传输线为匹配50Ω输入输出阻抗传输线；所述石墨烯电阻位于微带传输线两侧，且与所述微带传输线直接连接，所述接地导片设置在石墨烯电阻外侧，且与石墨烯电阻相连，所述接地导片中心设有用于与地电极连接的金属过孔，所述金属过孔穿透接地导片与介质基片。本发明可调谐衰减器可以通过调节施加在信号端与地电极间的直流偏置电压从而调节石墨烯的电导率来调节衰减器的衰减量，使其能够应用在5G通信领域中。
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公开(公告)号：CN112906043B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110372256.5
申请日：2021-04-07
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了图像加密技术领域的一种基于混沌映射和混沌S盒代换的图像加密方法，包括：步骤S10、获取彩色图像文件并进行哈希计算得到哈希值，基于哈希值计算系统参数；步骤S20、基于哈希值生成四维超混沌映射的四个初始值，进而得到四组混沌伪随机序列；步骤S30、基于混沌伪随机序列以及系统参数提取序列Wz，利用序列Wz以及使用AES算法的S盒生成混沌S盒；步骤S40、对彩色图像文件进行Arno l d置乱得到置乱图像，利用混沌S盒对置乱图像进行字节代换得到代换图像；步骤S50、利用混沌伪随机序列以及系统参数，对代换图像中RGB的三个分量进行图像扩散加密得到三个密文数据，基于各密文数据得到加密图像。本发明的优点在于：极大的提升了图像加密的安全性。
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公开(公告)号：CN112073716A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010975993.X
申请日：2020-09-16
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N17/00 , H04N21/44 , H04N21/647
Abstract: 本发明提供了通信技术领域的一种双层模糊推理的视频质量评估方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、设定影响视频质量的影响因素包括应用指标以及图像指标；步骤S20、将所述应用指标输入第一模糊推理自学习控制器进行模糊推理，生成第一推理结果；将所述图像指标输入第二模糊推理自学习控制器进行模糊推理，生成第二推理结果；步骤S30、将所述第一推理结果以及第二推理结果输入第三模糊推理自学习控制器进行模糊推理，生成视频质量的客观评估值，完成视频质量的评估。本发明的优点在于：较大地提升了视频质量评估的适用范围以及准确性。
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