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公开(公告)号：CN111310591A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010064545.4
申请日：2020-01-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种多类型样本数据制作装置，其特征在于，用于对导入的视频数据进行自动地目标检测以及多类型处理从而生成样本数据，包括：视频处理部，用于对视频数据进行预处理从而去除视频数据中模糊、无目标物体的帧并得到作为原始样本集的多个预处理帧；分辨率处理部，用于根据预设的放缩比例并利用双线性差值算法对预处理帧进行分辨率的放缩从而得到作为多尺度样本集的多个不同尺度的图像帧；对比度处理部，用于对预处理帧进行降低对比度处理从而得到作为低对比度样本集的多个不同对比度的图像帧；噪声处理部，用于对预处理帧进行添加噪声处理从而得到作为噪声样本集的多个被添加随机噪声的图像帧；数据命名存储部，用于对图像帧进行统一命名并存储为样本数据。
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公开(公告)号：CN110866487A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911102007.3
申请日：2019-11-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种大规模行人检测与重识别样本集构建方法，用于对需要标注的原始视频进行预识别，并在识别后让用户根据预识别目标对原始视频完成人工标注从而形成符合标注规范的样本集，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对原始视频进行预处理从而得到预处理视频帧；步骤S2，搭建一个基于特征融合的特征提取网络以及一个目标检测网络；步骤S3，使用行人检测数据集训练特征提取网络，并使用训练时特征提取网络提取出的特征图训练目标检测网络；步骤S4，将预处理视频帧输入特征提取网络以及目标检测网络从而得到预识别目标；步骤S5，将预处理视频帧以及相应的预识别目标传输给预设的标注工具中让用户进行人为标注。
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公开(公告)号：CN110866487B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201911102007.3
申请日：2019-11-12
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种大规模行人检测与重识别样本集构建方法，用于对需要标注的原始视频进行预识别，并在识别后让用户根据预识别目标对原始视频完成人工标注从而形成符合标注规范的样本集，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对原始视频进行预处理从而得到预处理视频帧；步骤S2，搭建一个基于特征融合的特征提取网络以及一个目标检测网络；步骤S3，使用行人检测数据集训练特征提取网络，并使用训练时特征提取网络提取出的特征图训练目标检测网络；步骤S4，将预处理视频帧输入特征提取网络以及目标检测网络从而得到预识别目标；步骤S5，将预处理视频帧以及相应的预识别目标传输给预设的标注工具中让用户进行人为标注。
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