本发明公开了基于特征谱正则化的格拉斯曼流形判别分析图像识别方法，包括：将标准正交基集合组成的格拉斯曼流形映射到希尔伯特空间得到向量组；依据图嵌入理论框架建立局部保持矩阵并通过权重框架函数执行正则化操作得到变换矩阵，通过变换矩阵对向量组投影得到新的样本空间；对新的样本空间结合权重邻接矩阵求解方程得到降维投影矩阵，根据变换矩阵与其组合得到的最终矩阵提取训练视频图像集合与待识别视频图像集合的降维特征并进行相似度比较得到识别结果。本发明利用特征谱正则化技术解决了GDA方法在判别分析中因类内散度矩阵奇异而导致求逆不稳定、泛化能力差的问题；且加入图嵌入理论框架使得算法能更好地保持局部信息以获得更好的识别结果。
📄 2019109430718
📂 G06V20_40
👤 广州大学
📅 2019-09-30
本发明涉及一种基于动态选择对比实例学习的弱监督视频异常检测方法，属于视频异常检测领域。所述方法，首先构建基于对比学习的实例特征学习模块，以鼓励正常实例的聚合，同时分离异常实例，从而促进正常实例和异常实例之间的区分；接着，构建动态实例选择模块，该模块在异常视频中识别出最可能的正常实例候选，其特征量最小；最后，构建特征域自适应模块，通过域自适应学习进一步增强正常和异常实例之间的可分离性。本发明的方法能够令模型学习到异常视频中的正常片段的特征，从而更精细的区分正常与异常；且本发明方法通过对比学习和域自适应学习充分削弱了场景相似性对模型产生的负面影响，从而提了高异常检测性能。
📄 2025105919025
📂 G06V20_40
👤 闽江学院
📅 2025-05-09
本发明涉及一种基于多子簇记忆原型的无监督视频异常检测方法，属于视频异常检测技术领域。该方法首先使用基于对比学习的视频特征聚类方法学习视频段特征，避免了获取有标签数据难度大成本高的问题；然后，提出了多子簇记忆原型模块，利用正常视频相互间的细粒度特征差异学习记忆原型，并对视频特征进行重建，有效提升了检测性能；此外，还提出了一种高斯滤波特征变换方法，增强了重建过程中正常特征和异常特征的可分离性，有效缓解了之前的方法中异常样本也能被有效重建的问题。
📄 2024106342769
📂 G06V20_40
👤 闽江学院
📅 2024-05-21
本发明属于高压输电线路故障检测技术领域，公开了一种输电线路中多类目标故障检测方法、系统、设备及介质，利用无人机巡检视频制作训练样本和测试样本；其次，在YOLOv5算法框架基础上，通过引入空间与通道卷积注意力模型以抑制复杂背景的干扰；将YOLOv5中neck部位FPN+PAN结构改为BiFPN结构，并设计了多尺度与同尺度特征的自适应加权融合模块，以增强检测网络对遮挡情况下故障目标的检测能力，构建检测模型；输出检测结果；为验证算法的检测精度和实时性，将其与YOLOv5s进行比较。相比于YOLOv5s算法，本发明对输电线路中多类目标故障的检测精准度和召回率都是最高，同时该算法具有较好的实时性。
📄 2021115952727
📂 G06V20_40
👤 西安科技大学
📅 2021-12-19
本发明公开了一种基于稀疏前景先验的视频目标检测方法、存储介质及设备，采用基于正交子空间学习的前景提取方法计算得到视频中每一帧对应的稀疏前景先验图；利用ResNet特征提取网络和特征金字塔结构得到视频帧及其稀疏前景图的语义增强特征图；将稀疏前景先验图的语义增强特征图与当前帧的语义增强特征图级联后，经卷积融合操作得到当前帧的前景先验融合特征；在前景先验融合特征图的每个像素上映射生成候选锚框；将前景先验融合特征和所有锚框输入到训练好的分类和回归子网络，得到目标物体的类别和位置坐标。本发明充分挖掘了视频数据的稀疏前景先验，提高了目标检测准确率。
📄 2020113570827
📂 G06V20_40
👤 西安电子科技大学
📅 2020-11-26
本发明公开了一种基于时序信息和局部特征相似性的视频目标检测方法，主要解决现有技术检测视频目标准确率较低和特征位置不匹配的问题。其实现方案是：用ResNet网络提取视频每一帧的特征图；用局部特征哈希相似性度量计算特征图的相似性，并用该哈希相似性得分表示当前位置特征的变化；对相邻帧的特征图进行加权，并与当前帧特征相加，得到当前帧的修正特征；用基于稀疏分类的区域候选网络得到修正特征的候选目标框；用感兴趣区域池化得到大小统一的特征，并将这些大小统一的特征输入到训练后的分类和回归网络，得到检测结果。本发明提高了检测准确率较高，降低了计算复杂度。
📄 2020100750056
📂 G06V20_40
👤 西安电子科技大学
📅 2020-01-22
本申请涉及一种基于模式识别的防高空抛物行人紧急避险系统。该系统包括：双目相机、风速传感器、温度传感器、GPS位置定位器、警示模块、数据处理终端、红外传感模块，通过双目相机拍摄窗户或阳台外的视频，风速传感器和温度传感器采集楼宇的所在区域的风速数据和温度数据，GPS位置定位器定位双目相机所处的位置信息，红外传感模块感应是否有物体从窗口或阳台掉落，数据处理终端在有物体从窗口或阳台掉落时，根据窗户或阳台外的视频、风速数据、温度数据、双目相机所处的位置信息，分析物体掉落在地面的位置，根据物体掉落在地面的位置，控制警示模块对行人进行提醒，指示行人正确的躲避路线以及安全区域，减少事故发生的概率。
📄 2021226968832
📂 G06V20_40
👤 南京信息工程大学
📅 2021-11-05
本公开公开了目标检测模型的训练方法及装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像处理、图像识别等场景。通过获取训练图像信息将样本图像输入目标检测模型，以获取特征图序列以及预测目标信息，针对特征图序列中任意两个特征图组成的特征图对，对特征图对中的两个特征图按照第一尺度进行区域关系图提取处理，得到区域关系图对，根据各个区域关系图对、样本目标信息、预测目标信息，对目标检测模型进行训练时，采用任意两个特征图对中的区域关系，且区域关系为从尺度较大的特征图中提取得到，能够让目标检测模型中的各个网络层学习到更多更丰富特征，进而提高目标检测模型的检测准确度。
📄 2021108681665
📂 G06V20_40
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2021-07-29
本申请公开了视频分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及大数据分类技术。具体实现方案为：从数据服务器中获取待处理数据集，根据终端设备发送的优化请求对待处理数据集进行优化操作，获得待训练数据集；通过待训练数据集对待训练模型进行训练，获得类别识别网络模型；获取终端设备发送的至少一个待识别体育视频，通过类别识别网络模型对各待识别体育视频进行识别，获得各待识别体育视频对应的体育类别信息；根据各待识别体育视频的体育类别信息对各待识别体育视频进行分类。通过对待处理数据库优化，根据优化后的待训练数据训练获得的模型进行视频分类的技术手段，克服了根据视频对应的关键字进行视频分类，准确率不高的技术问题。
📄 2019108056722
📂 G06V20_40
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2019-08-29
本公开提供了一种雾天的目标检测方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为：从视频流中提取待检测图像；对待检测图像进行目标检测，以获取待检测图像的候选检测框的检测结果，其中，检测结果包括候选检测框内包含目标的置信度和候选检测框对应的雾浓度预测值；根据置信度和雾浓度预测值，对候选检测框进行过滤，以确定待检测图像的目标检测框。由此，能够提高雾天环境下目标检测的准确性，减少误检。
📄 2021109215437
📂 G06V20_40
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2021-08-11
本公开提供了一种图像识别模型的构建方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于人脸识别等场景。该方法包括：获取输入图像集合；利用输入图像集合对初始超分辨模型和初始识别模型进行联合训练，得到训练完成的超分辨模型和识别模型；将训练完成的超分辨模型和识别模型以级联的方式组合，得到图像识别模型。本公开的图像识别模型的构建方法提升了图像识别模型对低质量图像数据的鲁棒性。
📄 2021108565471
📂 G06V20_40
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2021-07-28
本公开提供了模型训练、视频分类方法，装置，设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为：利用预先训练的视频分类模型，确定样本视频中各视频帧的视频分类结果；根据各视频帧的视频分类结果以及样本视频中各视频帧的标注分类结果，确定样本视频中的显著帧；基于显著帧，训练显著帧确定模型。本实现方式可以从视频中选择出显著帧，提高候选视频分类的准确度。
📄 2021109248498
📂 G06V20_40
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2021-08-12
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