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公开(公告)号：CN107577990B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710675398.2
申请日：2017-08-09
Applicant: 武汉世纪金桥安全技术有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU加速检索的大规模人脸识别方法，涉及计算机视觉领域，包括人脸检测与对齐、人脸特征提取、哈希特征获取、人脸索引数据库建立、多GPU加速的粗糙匹配、基于哈希的候选集获取、基于距离度量的精确匹配和投票获取最匹配人等步骤。本发明公开的基于GPU加速检索的大规模人脸识别方法基于哈希索引和多GPU加速计算的两阶段特征匹配，能利用GPU强大的并行计算能力加速候选特征向量的筛选，大幅降低大规模数据集上检索时耗，能很好地满足以深度卷积神经网络的实现为基础且实时性要求较高的各类应用需求。
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公开(公告)号：CN107577990A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710675398.2
申请日：2017-08-09
Applicant: 武汉世纪金桥安全技术有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU加速检索的大规模人脸识别方法，涉及计算机视觉领域，包括人脸检测与对齐、人脸特征提取、哈希特征获取、人脸索引数据库建立、多GPU加速的粗糙匹配、基于哈希的候选集获取、基于距离度量的精确匹配和投票获取最匹配人等步骤。本发明公开的基于GPU加速检索的大规模人脸识别方法基于哈希索引和多GPU加速计算的两阶段特征匹配，能利用GPU强大的并行计算能力加速候选特征向量的筛选，大幅降低大规模数据集上检索时耗，能很好地满足以深度卷积神经网络的实现为基础且实时性要求较高的各类应用需求。
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公开(公告)号：CN107609497B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201710775594.7
申请日：2017-08-31
Applicant: 武汉世纪金桥安全技术有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉跟踪技术的实时视频人脸识别方法，涉及计算机视觉跟踪技术领域，包括本发明将视频分为图像组来处理，在每一个图像组中，第1帧作为关键帧，其他帧为非关键帧，其中，关键帧中使用人脸检测与对齐、人脸特征提取和人脸匹配得到人脸识别结果，非关键帧中对关键帧检测到人脸进行跟踪得到人脸跟踪结果，相邻的两个图像组通过对相邻的两个视频帧采用空间位置匹配，若匹配一致，将该人脸作为后一个图像组的人脸识别结果；若空间位置匹配不一致，以与待识别人脸的人脸特征值相似度更高的人脸作为后一个图像组的人脸识别结果，极大提高了人脸识别的速度，且可以实现及时修正前一组人脸识别结果的目的。
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公开(公告)号：CN107609497A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710775594.7
申请日：2017-08-31
Applicant: 武汉世纪金桥安全技术有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉跟踪技术的实时视频人脸识别方法，涉及计算机视觉跟踪技术领域，包括本发明将视频分为图像组来处理，在每一个图像组中，第1帧作为关键帧，其他帧为非关键帧，其中，关键帧中使用人脸检测与对齐、人脸特征提取和人脸匹配得到人脸识别结果，非关键帧中对关键帧检测到人脸进行跟踪得到人脸跟踪结果，相邻的两个图像组通过对相邻的两个视频帧采用空间位置匹配，若匹配一致，将该人脸作为后一个图像组的人脸识别结果；若空间位置匹配不一致，以与待识别人脸的人脸特征值相似度更高的人脸作为后一个图像组的人脸识别结果，极大提高了人脸识别的速度，且可以实现及时修正前一组人脸识别结果的目的。
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公开(公告)号：CN113723442A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110772874.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种电子鼻气体识别方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：基于气体传感器阵列采集待识别气体的多通道一维时间序列数据；对待识别气体的多通道一维时间序列数据进行数据增强和数据变换，基于单一尺度的时间序列数据，生成多组尺度不同的时间子序列数据；将多组尺度不同的时间子序列数据输入预设气体识别网络，获取预设气体识别网络输出的待识别气体的类别。本发明对电子鼻气体识别问题进行了深入研究，通过数据变换方法得到多个分支提取不同频率和时间尺度的特征，可得到更加丰富的特征信息，结合分类器得到待测气体的种类标签，可实现高效、快速的气体识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105611270A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510962106.4
申请日：2015-12-18
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: H04N13/302 , H04N13/111 , H04N13/128
Abstract: 本发明公开了一种双目视觉自由立体显示系统，包括双目相机、接口转换电路、FPGA加速电路、自由立体显示器，其中双目相机对现实场景进行采集，将采集到的视频通过HDMI接口传输到接口转换电路，接口转换电路将接收到的视频通过LVDS接口传输到FPGA加速电路，FPGA加速电路接收视频，逐帧进行处理，依次进行立体匹配、多视点生成、立体图像合成，将最终合成的立体图像输出到自由立体显示器，观看者站在立体显示器前相应位置观看，就能感知到立体感。该自由立体显示系统利用FPGA支持并行和流水处理的特性实现实时的自由立体显示。实验结果表明，本发明显示1920×1080分辨率的立体视频的帧速约为每秒30帧。
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公开(公告)号：CN113760574A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110812087.2
申请日：2021-07-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F9/54 , G06F16/28 , G06K9/00 , H04L29/06 , H04N21/234
Abstract: 本发明实施例提供一种旅客行李智能服务系统，该系统包括：消息队列层、存储层、用户界面UI层、接口层和服务层；所述消息队列层用于所述系统中各个组件与模块之间的信息通信；所述存储层用于存储结构化数据和非结构化数据；所述用户界面UI层用于展现所述系统的主要功能与服务；所述接口层用于针对功能和业务进行细分以及功能的扩展；所述服务层用于执行视频分析流程。本发明实施例在模块化分解的基础上，增加模块配置项，提高模块的灵活性，灵活的细分模块通过组合构成整体业务逻辑；引入AI技能的概念，AI技能是由算法模型与规则来定义，有限的算法模型与不同的规则可以组合得到多种不同的AI技能，从而满足不同情况下的应用。
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公开(公告)号：CN113688667A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110776666.6
申请日：2021-07-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的行李取放动作识别方法和系统，其方法包括：获取待检测的视频或图像；从待检测的视频或图像中识别出一个或多个目标和姿态信息；将所述一个或多个目标和姿态信息进行匹配，融合其中属于同一个行人的类别特征和姿态信息；根据所述同一个行人的类别特征和姿态信息识别该行人的行李取放动作。本发明通过两种不同的识别网络来分别识别待检测图像中的目标和姿态，并将目标的识别结果和姿态信息进行融合，然后将融合信息作为行李取放动作识别模型的训练样本，从而提高了该模型识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113688665A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110773831.2
申请日：2021-07-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于半监督迭代学习的遥感影像目标检测方法及系统，方法包括：收集遥感影像目标检测数据集，目标检测数据集包括有标签数据集和海量无标签数据集；基于有标签数据集训练目标检测器模型，获取训练后的初始目标检测器模型；将海量无标签数据集划分为多个无标签数据子集；基于有标签数据集和多个无标签数据子集，对所述初始目标检测器模型进行迭代优化训练，得到最终目标检测器模型。根据本发明，使用少量的有标签遥感影像数据，联合海量无标签数据的辅助优化下极大的提高了目标检测的精度，降低了人工标注成本。
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公开(公告)号：CN107368375B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201610308843.7
申请日：2016-05-11
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于MapReduce的K‑means聚类算法FPGA加速系统，该加速系统主要包括Map任务数据收发子系统、Map任务加速子系统、Reduce任务数据收发子系统和Reduce任务加速子系统，Map任务数据收发子系统传送来自PCIe端的相应数据给Map任务加速子系统，并将Map任务加速子系统的最终计算结果回传给PCIe端；Reduce任务数据收发子系统传送来自PCIe端的相应数据给Reduce任务加速子系统，并将Reduce任务加速子系统的最终计算结果回传给PCIe端。按照本发明实现的加速系统，将所需要进行的耗时计算过程从上层中分离出来，采用专用的硬件系统来进行相应的计算，并且系统中的各模块采用流水线设计和并行处理方法，大大提高了运算处理速度。
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