本发明涉及一种结合头部和整体信息的行人检测方法，属于目标检测领域。首先，使用卷积神经网络提取目标的特征信息并获得多个具有不同分辨率以及激活程度的特征图。其次，使用这些特征图构建特征金字塔，通过融合不同子结构的输出分别为行人头部和整体检测提供有针对性的特征信息。然后，在行人检测的基础上添加头部检测分支并从对应的特征图中预测行人头部和行人整体。最后，使用改进的非极大值抑制算法融合两个分支的输出并得到最终结果。本发明充分利用了行人的特征信息，有效提升了遮挡行人的检测准确性。
📄 2021103028085
📂 G06V40_10
👤 重庆邮电大学
📅 2021-03-22
本发明公开了基于层次聚类及边噪学习的无监督跨模态行人再识别方法，包括：采集行人的可见光图像和红外图像，提取可见光特征向量和红外特征向量；对于每个可见光特征向量，在红外特征空间内检索最优匹配的红外特征向量，构建统一图并进行特征传播，得到增强特征向量；然后进行分簇，划分噪声节点与非噪声节点；在同簇不同模态的噪声节点之间构建边界协同特征；基于动态阈值筛选噪声节点，并进行加权聚合形成噪声协同特征；构建截断高斯分布模拟行人的加入与退出情况，将同一簇中的所有行人视为一个伪聚类群体，并获得伪聚类群体中心；构建损失函数并进行训练。本发明专注于在已有伪标签的基础上，显式地挖掘和协调边界、噪声，以增强鲁棒性。
📄 2026106386200
📂 G06V40_10
👤 南京信息工程大学
📅 2026-05-11
一种基于昇腾处理器的指节纹和指静脉身份识别装置，包括昇腾处理器图像处理子系统以及指节纹和指静脉图像采集子系统，系统以搭载昇腾310处理器的Atlas200模块为核心设计嵌入式平台，构建了昇腾处理器图像处理子系统；以650nm和850nm光波长的LED阵列和摄像头为核心搭建指节纹和指静脉图像采集子系统，光强可调；同时，在图像采集过程中通过预处理和图像评估获得最佳质量图像，并使用Triplet Loss函数神经网络进行高效的特征匹配，实现身份识别。本发明有效地解决不同环境下指节纹和指静脉图像差异明显、手指图像识别算法难以实时实现以及低功耗和小型化条件下系统开发的难题。
📄 2021103185067
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-25
本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于多特征分层融合学习的跨模态行人重识别方法。包括将数据集划分为自然光集与红外线集；设置一个模态特征增强模块，将原始的行人图像进行模态增强；构建四流Resnet 50主干网络模型；将生成的增强图像作为主干网络的输入，提取特征图；设置一个基于时序的特征融合模块，将特征图进行层级时序融合；联合优化损失训练模型；查询图像和图库中图像分别经模型提取特征后进行匹配。本发明有效缓解了模态差异，提高重识别准确度。
📄 2024111013723
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2024-08-12
本发明公开了一种基于时空上下文特征感知的三维人体姿态估计方法，从视频每一帧中提取相应的二维人体姿态，并组成二维人体姿态骨架数据序列，利用空间上下文感知模块依次处理二维骨架序列从中获取人体结构隐含的几何约束信息特征，通过时间上下文感知模块从整个二维人体骨架序列数据中提取内在的时间特征，最后利用回归模块从前述模块生成的特征中回归出相应的三维人体姿态。本发明显著地提升三维人体姿态估计精度，并且消耗的计算资源更少，有较强的鲁棒性。
📄 2021113736634
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2021-11-19
本发明公开了基于行人身体子区域颜色直方图的行人重识别预匹配方法，包括如下步骤：步骤1.1：给定待匹配图像Pd，以及查找集中的任意一张图像Pc；步骤1.2：通过Openpose算法得到图像Pd和Pc中的行人骨架；步骤1.3：根据骨架将图像Pd、Pc中的行人分为左右躯干以及上下腿部这四部分；步骤2.1：分别计算子图像HSV颜色直方图；步骤3.1：计算子图像的相似度；步骤3.2：计算图像Pd与图像Pc距离；步骤4.1：给定阈值T，若D(Pd,Pc)＜T，认定图像为相似；本发明的优点是：利用计算机视觉以及图像过处理领域简单有效的方法在行人重识别之前做了行人预识别的工作。
📄 2019107654216
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2019-08-19
本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多特征联合渐进学习的跨模态行人重识别方法。本发明将给定的图像集分成可见光图像集和红外线图像集；构建多特征联合渐进式学习网络，包括双流Resnet‑50网络、轮廓特征加强模块和批量自适应模块，双流Resnet‑50网络包含两个分支分别用于提取可见光图像和红外线图像的特征；通过三个训练阶段分别计算损失，并联合优化总体损失，通过反向传播对参数进行优化；输入一个行人查询图像和一个图像库，利用输出的人物特征计算查询图像与图像库中所有图像的相似度，完成重识别过程。本发明从多样化特征的角度帮助多特征联合渐进式学习网络从粗粒度到细粒度进行学习，有效缓解了模态差异。
📄 2023114301145
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2023-10-31
本发明公开了一种基于特征交集的跨模态行人重识别方法，属于图像处理技术领域，本发明利用构建双流重识别模型处理自然光图像和红外图像，并利用一个层级式局部池化模块旨在提升模型捕获细节特征的能力，还利用一个特征交集损失，其从特征交集的角度重新考虑分类与检索过程，将分类器的超参数引入度量计算，在消除偏见的同时，缓解了表征与度量学习间的差异。
📄 202310598749X
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2023-05-25
本发明公开了一种基于姿态估计和非局部网络的行人重识别方法，先通过获取行人图像，提取关节点热力图和全局特征图，将全局特征图与关节点热力图进行元素间相乘，得到关节点局部特征。然后将关节点局部特征拼接并经过卷积操作得到第一特征图，将第一特征图通过非局部神经网络捕获每个关节点像素之间的相关性，得到局部前景特征图。最后融合全局特征图和局部前景特征图，将融合特征图进行全局平均池化得到的行人特征向量，采用行人特征向量进行比对，输出识别结果。本发明克服全局特征与局部特征的单一性问题，提高了行人重识别的准确率。
📄 2022102874495
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2022-03-22
本发明公开了一种应用于助行康复机器人的行人脚部识别方法，针对助行康复机器人低成本的RGB‑D相机仅仅采集人体下半身的脚部姿态时，本发明仅利用行人脚部的特征进行脚部识别和位姿分析，设计一种采用基于椭圆拟合的脚部识别方法，增加了椭圆长短轴比，面积和颜色相似性的约束，并设计一种左右脚分类方法。与标定好的位姿对比，计算误差，有效的判断识别满足工程需要。本发明提出的应用于助行康复机器人的行人脚部识别方法，使其可以应用到助行康复机器人对行人脚部的图像识别中，提高了图像识别的实时性与准确性。
📄 2023108580112
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2023-07-13
本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市人流小目标检测方法，对带有标注了人像小目标检测框的图像训练数据集进行Mosaic数据增强和MixUp数据增强，将增强后图像训练数据集调整为输入图片大小，输入到骨干网络中获取骨干网络四种大小的特征图，将四种大小的特征图输入到特征融合网络BIAFPN中进行特征处理，将融合后的特征图分别传入各自对应的预测头，分别进行分类分支与回归分支的卷积后沿通道部分进行连接，再将连接得到的特征图拉伸为一维，然后将拉伸后的特征图进行连接，得到最终的特征图，计算损失并进行反向传播更新网络参数，完成网络的训练。本发明引入浅层细粒度特征，再采用特征融合网络来检测目标，能够有效提高城市人像小目标检测的精度。
📄 2022105743880
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2022-05-24
本发明公开了一种姿态引导注意力的抗遮挡行人重识别方法，分别通过提取行人图像的关节点热力图、关节点置信度和全局特征图，将全局特征图与关节点热力图进行元素间相乘，得到关节点局部特征图，然后将关节点局部特征图和全局特征图通过姿态引导空间注意力模块得到空间注意力特征图；再将关节点局部特征图和空间注意力特征图通过姿态引导通道注意力模块得到通道注意力特征图，计算待检索行人图像与图库图像之间的相似度距离，选择最相似的图库图像作为最终识别结果。本发明克服单纯使用全局特征和局部特征的单一性问题，以及特征之间不匹配的问题，提高遮挡行人重识别的准确率。
📄 2022106456934
📂 G06V40_10
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-08
柿子坊 · 知识产权运营
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