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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116092127A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310179132.4
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06F16/583 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于并联式特征融合网络人体动作识别的行人重识别方法，包括以下步骤：1)建立并联式特征融合网络：设置并联式特征融合网络的骨干网络，用于从输入图像中提取多尺度特征，并在该骨干网络的每一层均设置一分支网络，该分支网络用于提高本层图像语义信息的特征表达能力，并累积到骨干网络下一层的分支网络；骨干网络第一层的输出特征作为第一层分支网络的输入特征，从骨干网络第二层开始，骨干网络当前层的输出特征与上一层分支网络的输出特征融合后作为当前层分支网络的输入特征；2)利用并联式特征融合网络提取待检索行人图像的语义信息，将提取的语义信息与候选行人库中所有图像的语义信息一一对比，筛选出候选行人库中与待检索行人图像相似度最高的图像。
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公开(公告)号：CN114974506A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210533572.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种人体姿态数据处理方法及系统，本发明先定义一个初始姿态的初始姿态数据，然后通过设备获取瞬时姿态捕捉数据，将瞬时姿态捕捉数据进行简化得到简化数据，将简化数据与初始姿态数据对比处理得到差异数据，对差异数据进行姿态基数据处理得到姿态基数据，最后输出得到姿态基数据表。本发明的好处在于通过对瞬时姿态捕捉数据的处理，将姿态数据变为同一格式的姿态基数据，方便对数据的处理，同时输出为姿态基数据表，能够直观的反应出一个具体的姿态。
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公开(公告)号：CN119624982A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411847031.0
申请日：2024-12-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性估计的多模态状态空间集成的图像分割方法，该方法包括：获取图像数据和图像数据对应的文本数据；利用CLV‑SSIF模型，根据图像数据和文本数据，对图像进行分割，其中，CLV‑SSIF模型包含多模态空间集成组件和多专家不确定性优化组件，多模态空间集成组件包括图像编码器、文本编码器以及多模态交互式引导解码器；多专家不确定性优化组件用于利用多专家混合模型，生成对图像的初始分割结果并生成专家不确定估计，然后根据专家不确定估计，对初始分割结果进行优化。本发明的方法提升了图像分割的准确度。
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公开(公告)号：CN119723185A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411788583.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于块间阶梯式Transformer的目标重识别方法及系统，该系统提出了一种新颖的特征提取网络，称为基于多子空间特征调整的块间阶梯式Transformer(IBLSFormer)，用于目标重识别。IBLSFormer的核心是多子空间特征调整(MSFA)模块。其可以在欧氏距离子空间、余弦距离子空间和KL散度子空间等多个子空间中通过类‑补丁交互动态调整特征，增强显著补丁标记并削弱非显著补丁标记。此外，在内部编码器块MSFA中嵌入从窄到宽的阶梯式约束以优化特征学习。大量实验表明，IBLSFormer在学习判别性和鲁棒性表示以进行目标重识别方面优于其他方法。
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公开(公告)号：CN114974506B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210533572.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G16H20/30 , G16H50/30 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种人体姿态数据处理方法及系统，本发明先定义一个初始姿态的初始姿态数据，然后通过设备获取瞬时姿态捕捉数据，将瞬时姿态捕捉数据进行简化得到简化数据，将简化数据与初始姿态数据对比处理得到差异数据，对差异数据进行姿态基数据处理得到姿态基数据，最后输出得到姿态基数据表。本发明的好处在于通过对瞬时姿态捕捉数据的处理，将姿态数据变为同一格式的姿态基数据，方便对数据的处理，同时输出为姿态基数据表，能够直观的反应出一个具体的姿态。
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