公开(公告)号：CN117152010A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311124855.0

申请日：2023-09-02

Applicant: 杭州电子科技大学 ,  杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司

Inventor： 程世超 ,  刘华圣 ,  张建海

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/10 ,  G06T3/60 ,  G06V10/764 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多个稀疏先验的可学习双层优化实现图像去模糊方法，包括如下步骤：S1、获取数据集并进行预处理；S2、构建上层优化模型，所述上层优化模型使用多尺度编码器‑解码器网络作为生成器，学习从模糊图像到清晰图像的映射；S3、基于多个稀疏约束构建下层优化模型，所述下层优化模型使用双分支鉴别器；S4、优化由上层优化模型和下层优化模型组成的双层模型，采用交替迭代的方式进行优化网格参数；S5、最优参数下测试新样本：基于步骤S4训练得到网络参数θG代入生成器中，并将新样本输入到网络参数为θG的生成器中，得到去模糊之后的清晰图像。该方法平衡生成器和判别器的博弈，提升GAN模型的学习能力，改善图像去模糊效果。

公开(公告)号：CN116823662A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310793102.2

申请日：2023-06-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 程世超 ,  刘华圣 ,  张建海 ,  朱莉 ,  杨昆

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种融合原生特征的图像去噪去模糊方法，属于计算机视觉领域，该方法首先通过摄像机拍摄获取数据集中的原始数据，并进行数据集合成，得到合成后的模糊清晰图像对。其次构建原生图像估计网络，得到估计的原生图像。最后构建融合原生特征的图像去噪去模糊网络，实现去噪和去模糊，输出不同尺度的去噪去模糊后的清晰图像。本发明在联合去噪去模糊方面优于以往的方法，有助于提高图像质量，降低相机成本，减少资源浪费，对智慧交通、人脸识别等领域具有非常重要的意义。

公开(公告)号：CN115527270A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211233140.4

申请日：2022-10-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 程世超 ,  张建海 ,  周俊哲 ,  刘华圣

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种密集人群环境中的特定行为识别方法，包括如下步骤：S1、数据集获取，所述数据集包括行人检测数据集和行为识别数据集；S2、数据集预处理；S3、将预处理后的行人检测数据集中的图像输入至特征图金字塔网络提取出对应的特征，在通过区域生成网络生成候选区域以及该候选区域的类别信息；S4、使用极大值抑制算法去除重叠目标；S5、基于残差网络的分类识别网络进行特定行为目标的识别；S6、训练分类识别网络的网格参数；S7、通过步骤S6得到最优网格参数，并导入分类识别网络中，通过行为识别数据集进行测试。该方法对密集人群这一特殊环境，通过融合检测与识别任务的两阶段，实现密集人群环境中特定行为的检测识别任务。