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公开(公告)号：CN113705345A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110827413.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于STA‑TSN的人类行为识别方法及系统，包括以下步骤：将视频分为N段，从每一段中提取k帧；根据多尺度空间焦点特征增强策略在原有特征的基础上融合空间焦点特征；在TSN中建立关键帧探索模块探索在每一段视频中的关键帧；增加正则项引导关键帧探索模块进行有目的性的探索关键帧。本发明不仅具备了捕捉视频中长期信息的能力，同时还引入了注意力机制，使模型具有了空间和时间上聚焦的能力，极大地提高了行为识别的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112241759A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010711996.2
申请日：2020-07-22
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种用于多尺度几何分析的金字塔分解方法及系统，通过基于伪极坐标傅里叶变换PPFT，得到带宽任意调整的多分辨率一维非均匀滤波器组；对伪极坐标栅格进行调制之后，将满足条件的一维非均匀滤波器组沿纵轴方向应用于调制后的伪极栅格，反变换后得到的四方框形二维滤波器；先对图像进行自适应分辨率的多分辨率分解，在进行多方向分解，得到自适应分辨率的方向子带。这种新的MGA方法，称之为自适应非下采样轮廓波变换(NSACT)。无论是在去噪实验中，还是在人脸识别实验中，本发明提出的这项技术与至今采用的其他非下采样MGA方法相比，各项性能都有一定的提升，且具有实际实用价值。
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公开(公告)号：CN110532892A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910717932.0
申请日：2019-08-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种非结构化道路单幅图像道路消失点检测方法，包括以下步骤：步骤1，对输入的道路图像尺寸进行调整；步骤2，针对调整后的图通过轮廓波分解提取道路图像的纹理向量集并确定主纹理向量；步骤3，通过提取出的纹理向量集和主纹理向量对像素点进行筛选得到投票点集；步骤4，对投票点集中像素点的纹理幅值进行调制；步骤5，根据线投票方法投票检测出道路消失点。本发明提出的消失点检测方法在保证较好实时性的前提下，有效的提高了消失点检测的准确度，特别是在具有模糊纹理或具有复杂和多方向纹理的道路中，准确度相较之前的方法有更高的准确度。
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公开(公告)号：CN113705345B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110827413.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于STA‑TSN的人类行为识别方法及系统，包括以下步骤：将视频分为N段，从每一段中提取k帧；根据多尺度空间焦点特征增强策略在原有特征的基础上融合空间焦点特征；在TSN中建立关键帧探索模块探索在每一段视频中的关键帧；增加正则项引导关键帧探索模块进行有目的性的探索关键帧。本发明不仅具备了捕捉视频中长期信息的能力，同时还引入了注意力机制，使模型具有了空间和时间上聚焦的能力，极大地提高了行为识别的精度。
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公开(公告)号：CN112241759B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010711996.2
申请日：2020-07-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/778 , G06V40/16 , G06V10/30
Abstract: 一种用于多尺度几何分析的金字塔分解方法及系统，通过基于伪极坐标傅里叶变换PPFT，得到带宽任意调整的多分辨率一维非均匀滤波器组；对伪极坐标栅格进行调制之后，将满足条件的一维非均匀滤波器组沿纵轴方向应用于调制后的伪极栅格，反变换后得到的四方框形二维滤波器；先对图像进行自适应分辨率的多分辨率分解，在进行多方向分解，得到自适应分辨率的方向子带。这种新的MGA方法，称之为自适应非下采样轮廓波变换(NSACT)。无论是在去噪实验中，还是在人脸识别实验中，本发明提出的这项技术与至今采用的其他非下采样MGA方法相比，各项性能都有一定的提升，且具有实际实用价值。
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公开(公告)号：CN110532892B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201910717932.0
申请日：2019-08-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种非结构化道路单幅图像道路消失点检测方法，包括以下步骤：步骤1，对输入的道路图像尺寸进行调整；步骤2，针对调整后的图通过轮廓波分解提取道路图像的纹理向量集并确定主纹理向量；步骤3，通过提取出的纹理向量集和主纹理向量对像素点进行筛选得到投票点集；步骤4，对投票点集中像素点的纹理幅值进行调制；步骤5，根据线投票方法投票检测出道路消失点。本发明提出的消失点检测方法在保证较好实时性的前提下，有效的提高了消失点检测的准确度，特别是在具有模糊纹理或具有复杂和多方向纹理的道路中，准确度相较之前的方法有更高的准确度。
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