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最新技术
基于深度学习的行人重识别方法、装置、设备及存储介质
本发明公开了一种基于深度学习的行人重识别方法、装置、设备及存储介质,方法包括:对源图像数据进行人体目标检测,确定目标行人;对所述目标行人进行属性检测,确定所述目标行人的局部区域属性信息;对所述目标行人的局部区域进行特征提取,得到所述局部区域的特征并对特征进行加权求和,确定所述目标行人的特征;确定所述目标行人的特征与行人特征库中各个特征之间的相似度;根据所述相似度确定行人重识别结果。本发明有助于提高识别精度和识别的时效性,可广泛应用于深度学习技术领域。
一种基于三支决策和光流过滤机制的微表情压缩方法
本发明提供了一种基于三支决策和光流过滤机制的微表情压缩方法,该方法包括:首先,对于每段微表情视频的微表情视频片段集合V={v-1,v-2,…,v-t}获取视频片段间的光流O={o-1,o-2,…,o-(t-1)}。接着,计算每张光流的横向位移与纵向位移联合作用函数进行光流加权。然后,联合三支决策调节三支化阈值(α,β)对光流进行NEG域,BND域及POS域光流的迭代筛选,当达到收敛条件联合BND域及POS域按序生成最终光流集合。最后,通过联合BND域及POS域完成视频压缩。本发明将粗糙集概率决策引入微表情领域,通过粗糙集进行信息决策,拓展了微表情研究新方向。本发明依据光流变化权重对图片信息进行去冗余,有效压缩视频片段信息,提升信息间的语义表达。
一种驾驶人身体条件检测方法、系统及终端机
本发明公开了一种驾驶人身体条件检测方法、系统及终端机,该方法包括躯干检测、上肢检测、视力检测、辨色力检测、听力检测、下肢检测和多人检测步骤;躯干检测包括左右转头检测和举手检测;上肢检测设有手指检测;视力检测包括遮眼判断和动态调整视标大小;辨色力检测随机挑选测试图,检测接收的数字或者图形是否与测试图一致;听力检测播放测试音频,检测接收的音源方向及对应的文字内容是否匹配;下肢检测通过检测踏板的转动角度数据和压力数据,判断下肢运动功能。多人检测统计图片瞬时人数,超过阈值时输出多人检验告警。本发明各个项目检测流程全程纪录,防止出现作弊行为,全过程可溯、可控、可查,可应用于驾驶人自助体检服务。
一种基于RGB-D的实时避障系统
本发明公开了一种基于RGB-D的实时避障系统。该系统中,图形采集模块用于采集相机设备原始的深度信息以及RGB信息;标定模块用于标定地面背景,标定相机安装角度以获取地面信息以及相机安装角度信息;普通障碍物检测模块用于处理图像采集模块输出的信息提取出障碍物并输出障碍物的位置信息;验证模块用于二次判断障碍物是否为误检测;特殊障碍检测模块用于检测行人及其他智能移动机器人并输出具体位置信息;避障决策模块用于处理普通障碍物检测模块与障碍物检测模块输出的信息做出相应的避障策略;移动控制模块用于处理避障决策模块输出的避障策略控制机器人的移动实现避障功能。通过各模块配合,从而实现可靠、快速、高精度、低误检的实时避障系统。
行人异常行为检测方法、图像处理装置及存储装置
本申请公开了一种行人异常行为检测方法、图像处理装置及存储装置。其中,行人异常行为检测方法包括分别对摄像器件拍摄得到的多帧图像进行目标检测,得到每帧图像中与目标行人对应的检测区域;分别对每帧图像的检测区域进行光流检测,得到每帧图像的检测区域的光流信息,其中,多帧图像包括目标帧图像和至少一帧样本帧图像;利用至少一帧样本帧图像的光流信息,分析目标帧图像的光流信息;以及基于分析的结果,确定目标行人是否存在异常行为。上述方案,能够准确检测行人异常行为。
一种基于姿态引导生成对抗网络的行人重识别方法
本发明公开了一种基于姿态引导生成对抗网络的行人重识别方法,S1:利用ResNet-50构建行人重识别模型的主干网络,用于提取行人特征;S2:构建多尺度特征提取模块,用于融合不同尺度的行人特征;S3:构建姿态转移模块,用于融合行人的姿态和外观特征;S4:构建基于姿态引导的生成对抗网络,用于生成不同姿态下的行人样本图像;S5:设计联合训练策略,充分挖掘行人外观信息,克服姿态变化产生的影响,并提升生成样本图像的质量。生成对抗网络生成不同姿态下的行人样本图像,对训练样本进行了有效地扩充,同时采用共享网络参数的和生成样本在线训练的联合训练策略,可以有效提升行人重识别网络的表征能力,提升行人重识别模型的性能。
一种基于创新边缘特征提取方法的遥感图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于创新边缘特征提取方法的遥感图像显著性检测方法。本发明包括一个基于ResNet34的编码器,创新的边缘提取方法以及显著信息与显著边缘信息的融合方法。模型输入的是RGB三通道彩色光学遥感图像,首先用以ResNet34为主干的编码器提取特征,之后分别将提取得到的特征输入边缘特征与显著特征两个解码器中,通过连续的卷积对特征进行提取,最终输出显著性预测图。本方法使用了新的方式提取边缘特征,细化边缘,提高了显著目标的质量。并以U型网络提取上下文特征,抑制复杂背景,突出显著目标,从而拥有边缘效果更好的遥感图像显著目标检测结果。
动作评价模型的训练方法、动作评价方法及相关设备
本申请公开了一种动作评价模型的训练方法、动作评价方法、电子设备及计算机可读存储介质。该训练方法包括:获取训练集,训练集中包括多类动作对应的标准动作片段,每个标准动作片段包括多个标准动作帧;对于每个标准动作片段,提取标准动作片段中的每个标准动作帧的关键点特征,组成标准动作片段的关键点特征序列;利用基于时空注意力机制的动作评价模型对标准动作片段的关键点特征序列进行处理,得到标准动作片段的动作特征;基于标准动作片段的动作特征,调整动作评价模型的参数。通过上述方式,能够后续提高动作评价的效果。
一种基于视频的人脸识别方法、装置及存储介质
本发明提供一种基于视频的人脸识别方法、装置及存储介质,方法包括:导入视频数据集,视频数据集包括多个视频数据;分别对各个视频数据进行转换,得到与各个视频数据对应的多个视频帧;分别对各个视频帧进行特征提取,得到与视频帧对应的人脸特征向量和权重,并集合所有的人脸特征向量得到人脸特征向量集;对人脸特征向量集和所有的权重进行评价分析,得到最优特征向量,并将最优特征向量作为人脸识别结果。本发明避免了噪声样本的干扰,且无需参考评估和额外的训练评估模型,简化了处理步骤,减少了对数据数量的依赖性,实现了识别结果与特征表达能力相关,提高了在视频中进行人脸识别的准确性。
监控摄像头远距离建筑物变化检测的方法
本发明涉及自然资源调查监测监管中的建筑物变化检测领域,并具体公开了一种监控摄像头远距离建筑物变化检测的方法,将前时相影像和后时相影像进行双线性插值处理,将前时相影像和后时相影像进行配准,生成高分辨率前时相影像和高分辨率后时相影像,检测高分辨率变化图像中的建筑物,得到高分辨率建筑物变化影像,将高分辨率前时相影像二值化,并对其进行形态学后处理去除斑点噪声,得到高分辨率前时相影像二值图,将其与高分辨率建筑物变化影像进行一比一的像素加权融合,得到建筑物变化区域结果图,通过将低分辨率的影像转为高分辨率的影像,提高目标建筑物的大小,再进行建筑物的变化检测,实现监控摄像头下建筑物的变化检测。