公开(公告)号：CN118570718A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410583947.3

申请日：2024-05-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 高陈强 ,  徐昕 ,  陈睿昕 ,  谭卓林

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/28 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明涉及一种基于元学习的跨场景测试时自适应人群计数方法和装置，包括：获取不同场景的图像，对每张图像进行标记，获得图像的密度图文件和分割图文件；在元学习框架下按图像的场景将获取的图像划分为元训练集和元测试集；利用元训练集和元测试集对人群计数模型进行元训练；对训练好的人群计数模型使用测试时自适应方法进行优化，通过优化后的人群计数模型对目标场景下的图像进行人群计数；本发明采用元学习和测试时自适应相结合的方式训练人群计数模型，使人群计数模型可以快速适应到新的目标场景，以提高人群计数模型在应用到目标场景下的识别准确率。

公开(公告)号：CN117523611A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311533309.2

申请日：2023-11-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 高陈强 ,  陈睿昕 ,  朱常杰

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/86 ,  G06V20/52 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明属于图像处理与计算机视觉领域，涉及一种基于头部姿态与全局信息融合的学生行为检测方法，包括：获取待检测图像，对待检测图像进行预处理；采用粗糙特征提取模块对图像进行浅层特征提取，得到浅层大特征图；在浅层特征图上分别进行头部姿态特征提取以及精细特征提取，得到头部姿态特征向量以及高级语义特征序列；将二者输入到特征交互模块中进行融合，得到融合后的特征图；将融合特征输入到分类器中，得到学生行为识别结果；本发明针对教育场景下动作者数量多，分辨率低，遮挡严重的问题做了针对性设计，采集了真实教育场景下的数据进行训练，能有效实现在教育场景下的学生行为检测。

公开(公告)号：CN116543338A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310539724.2

申请日：2023-05-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 高陈强 ,  朱常杰 ,  陈欣悦 ,  陈睿昕 ,  段伟

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V40/20 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于注视目标估计的学生课堂行为检测方法；包括构建并训练学生课堂行为检测模型，获取监控摄像头采集的课堂实时视频并输入训练好的学生课堂行为检测模型，得到课堂上所有学生的行为检测结果；所述学生课堂行为检测模型包括时空特征金字塔网络、动态实例交互头、注视目标估计模块、ROI映射模块和融合模块；本发明为一个端到端的单阶段学生课堂行为检测方法，可以有效的提高预测的实时性；使用动态实例交互头，并采用一对一标签分配方法，实现了教学场景下的拥挤目标检测，并有效减少重复预测。