公开(公告)号：CN116682043B

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202310696092.0

申请日：2023-06-13

Applicant: 西安科技大学

Inventor： 叶鸥 ,  赵青 ,  杨宝 ,  霍小泉 ,  付燕 ,  于振华 ,  邓军

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于SimCLR无监督深度对比学习异常视频清洗方法，包括步骤：一、从视频数据集任意选取一个视频作为正样本输入视频，其余视频作为负样本输入视频，分别输入到两个分支均由C3D深度神经网络模型构成的编码器中进行高层特征提取；二、通过投影变换网络降低特征向量的维度；三、计算两个特征向量的对比损失值；四、计算局部离群因子LOF；五、基于局部离群因子LOF进行异常视频的自动清洗。通过上述方法，创新性的实现在视频数据无标注条件下，有效自动删除异常的视频数据。

公开(公告)号：CN116682043A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310696092.0

申请日：2023-06-13

Applicant: 西安科技大学

Inventor： 叶鸥 ,  赵青 ,  杨宝 ,  霍小泉 ,  付燕 ,  于振华 ,  邓军

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于SimCLR无监督深度对比学习异常视频清洗方法，包括步骤：一、从视频数据集任意选取一个视频作为正样本输入视频，其余视频作为负样本输入视频，分别输入到两个分支均由C3D深度神经网络模型构成的编码器中进行高层特征提取；二、通过投影变换网络降低特征向量的维度；三、计算两个特征向量的对比损失值；四、计算局部离群因子LOF；五、基于局部离群因子LOF进行异常视频的自动清洗。通过上述方法，创新性的实现在视频数据无标注条件下，有效自动删除异常的视频数据。

公开(公告)号：CN220164615U

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202320629230.9

申请日：2023-03-28

Applicant: 西安科技大学

Inventor： 杨宝

IPC: B65D43/16 ,  B65D25/24 ,  B65D25/52

Abstract: 本实用新型涉及测绘工程辅助测绘技术领域，且公开一种测绘工程辅助测绘机构，包括箱体，所述箱体的左侧通过合页铰接有支撑板，箱体的后侧通过合页铰接有盖板，所述箱体底部四角处均固定安装有铰接座，左侧两个铰接座的内侧均与第一支撑架铰接，右侧两个铰接座的内侧铰接有第二支撑架，所述箱体的底部固定安装有位于第一支撑架和第二支撑架之间的弹性n形板，箱体可稳定的固定在测量现场，同时箱体的顶部可形成一个平整的记录平台，同时还可翻转支撑板，对绘图平台的使用空间进行进一步的扩大，方便记录的同时还增加其实用性，且各种各样记录所需的工具均可收纳在容纳箱的内侧，方便使用时进行拿取。