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公开(公告)号：CN111523410B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010273756.9
申请日：2020-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于注意力机制的视频显著性目标检测方法。所述方法为通过静态卷积网络提取静态特征，对多帧的视频图像进行初步的空间上的特征提取；将提取到的特征送入到嵌入注意力机制的双向convLSTM模块，学习时空一致性特征的同时保持特征的结构和空间结构；在网络深层提取的特征中加入通道注意力CA模块，在网络浅层提取的不同尺度的特征中加入空间注意力SA模块；通过通道注意力CA模块指导空间注意力SA模块学习，生成检测结果，得到网络检测视频帧中的显著图像；根据生成的检测结果和真值计算损失函数，反向传递误差，更新网络参数。本发明在基于注意力机制的视频显著性目标检测方法为视频的显著性检测提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN110488718B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910829334.2
申请日：2019-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 超多通道全同步数据采集系统,属于信号采集领域，具体涉及多通道动态信号采集相关的测试任务。解决了现有技术中单一数据采集设备内的多路通道数据采集以及多个数据采集设备间的数据采集同步精度低的问题。本发明通过不同数据采集卡之间的所有采集通道上的时钟信号和采样触发信号同步，从而实现不同数据采集卡之间所有通道的数据采集同步及同一数据采集卡上所有通道数据采集同步，从而提高数据采集同步精度。本发明主要用于对电神经信号数据、风洞传感器数据、以及麦克风阵列数据等的采集。
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公开(公告)号：CN110488718A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910829334.2
申请日：2019-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 超多通道全同步数据采集系统,属于信号采集领域，具体涉及多通道动态信号采集相关的测试任务。解决了现有技术中单一数据采集设备内的多路通道数据采集以及多个数据采集设备间的数据采集同步精度低的问题。本发明通过不同数据采集卡之间的所有采集通道上的时钟信号和采样触发信号同步，从而实现不同数据采集卡之间所有通道的数据采集同步及同一数据采集卡上所有通道数据采集同步，从而提高数据采集同步精度。本发明主要用于对电神经信号数据、风洞传感器数据、以及麦克风阵列数据等的采集。
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公开(公告)号：CN111523410A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010273756.9
申请日：2020-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于注意力机制的视频显著性目标检测方法。所述方法为通过静态卷积网络提取静态特征，对多帧的视频图像进行初步的空间上的特征提取；将提取到的特征送入到嵌入注意力机制的双向convLSTM模块，学习时空一致性特征的同时保持特征的结构和空间结构；在网络深层提取的特征中加入通道注意力CA模块，在网络浅层提取的不同尺度的特征中加入空间注意力SA模块；通过通道注意力CA模块指导空间注意力SA模块学习，生成检测结果，得到网络检测视频帧中的显著图像；根据生成的检测结果和真值计算损失函数，反向传递误差，更新网络参数。本发明在基于注意力机制的视频显著性目标检测方法为视频的显著性检测提供了一种新的思路。
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