公开(公告)号：CN113220926A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110489372.5

申请日：2021-05-06

申请人： 安徽大学 ,  南京市公安局刑事侦查局 ,  杭州创恒电子技术开发有限公司

发明人： 朱明 ,  江畅 ,  于小勇 ,  唐俊 ,  王年 ,  宫臣 ,  张艳 ,  鲍文霞 ,  骆刚

IPC分类号： G06F16/583 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于多尺度局部注意力增强网络的足迹图像检索方法，与现有技术相比解决了足迹图像检索准确率低、速度慢的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取和预处理；构建足迹图像检索模型；训练足迹图像检索模型；待检索足迹图像的获取；足迹图像检索结果的获得。本发明能够提取到更多有效的细粒度特征，进一步挖掘图像的特征表征能力，提高足迹图像检索的速度和准确率。

公开(公告)号：CN113220926B

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202110489372.5

申请日：2021-05-06

申请人： 安徽大学 ,  南京市公安局刑事侦查局 ,  杭州创恒电子技术开发有限公司

发明人： 朱明 ,  江畅 ,  于小勇 ,  唐俊 ,  王年 ,  宫臣 ,  张艳 ,  鲍文霞 ,  骆刚

IPC分类号： G06F16/583 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于多尺度局部注意力增强网络的足迹图像检索方法，与现有技术相比解决了足迹图像检索准确率低、速度慢的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取和预处理；构建足迹图像检索模型；训练足迹图像检索模型；待检索足迹图像的获取；足迹图像检索结果的获得。本发明能够提取到更多有效的细粒度特征，进一步挖掘图像的特征表征能力，提高足迹图像检索的速度和准确率。

公开(公告)号：CN114155264B

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202111492681.4

申请日：2021-12-08

申请人： 安徽大学

发明人： 朱明 ,  骆刚 ,  王年 ,  周旭东 ,  张艳

IPC分类号： G06T7/13 ,  G06T7/181

摘要： 本发明公开了基于双模块的足迹信息提取方法，涉及图像处理技术领域，解决了人力分析足迹特征所带来的不稳定性的技术问题；包括：拍摄现场足迹图像；对拍摄的现场足迹图像进行预处理，利用基于中值滤波的改进的Canny算法既去除椒盐噪声，同时又保留足迹图像的轮廓信息，然后通过提高亮度使足迹轮廓更加清晰，将图像处理成二值化图像；通过轮廓信息提取模块提取足迹的轮廓信息以及重压信息提取模块提取足迹的重压信息；本发明充分考虑了现场足迹图像的特点，将人工的主观性和系统的客观性充分结合起来，实现了对现场足迹图像的信息提取，大大提高在刑侦现场进行足迹压力信息分析的速度和准确性。

公开(公告)号：CN115687679A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211428910.0

申请日：2022-11-15

申请人： 安徽大学

发明人： 朱明 ,  田中干 ,  王年 ,  唐俊 ,  鲍文霞 ,  张艳 ,  傅枭鑫 ,  骆刚

IPC分类号： G06F16/583 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774

摘要： 本发明公开了一种基于多特征密集连接注意力增强网络的足迹图像检索方法，其步骤包括：1、足迹图像数据集的采集和预处理；2、建立基于多特征密集连接注意力增强网络的足迹图像检索模型，包括：初始特征提取模块、多特征密集连接网络模块、多尺度特征融合模块、注意力增强模块、特征输出模块；3、对足迹图像检索模型进行训练。本发明能更深入的挖掘足迹图像信息的细节特征，从而能提高足迹图像的检索准确率和速度。

公开(公告)号：CN116089647A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310065163.7

申请日：2023-02-06

申请人： 安徽大学

发明人： 朱明 ,  骆刚 ,  蔺智挺 ,  王年 ,  唐俊 ,  张艳 ,  鲍文霞

IPC分类号： G06F16/583 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80

摘要： 本发明公开了一种基于多类特征融合的动态足迹检索方法，属于足迹检索领域，解决了如何基于足迹图像挖掘图像与图像之间的内在联系以及足迹更深层次的信息，以此来提高足迹检索结果的问题；步骤一：采集动态足迹数据，构建检索网络的训练集和测试集；步骤二：将获取的训练集数据输入至多类特征融合网络模型进行训练；卷积神经网络提取输入的信息获取分帧特征，经过表观特征融合模块获取全局表观特征，通过分帧特征聚合模块的时间聚合支路构建长距离时间关系，长短距离融合支路将短距离特征代入计算，求得含有长短距离时间信息的时空特征，将表观特征和时空特征融合进行检索任务；步骤三：将测试集输入至训练好的多类特征融合网络模型进行测试。

公开(公告)号：CN114155264A

公开(公告)日：2022-03-08

申请号：CN202111492681.4

申请日：2021-12-08

申请人： 安徽大学

发明人： 朱明 ,  骆刚 ,  王年 ,  周旭东 ,  张艳

IPC分类号： G06T7/13 ,  G06T7/181

摘要： 本发明公开了基于双模块的足迹信息提取方法，涉及图像处理技术领域，解决了人力分析足迹特征所带来的不稳定性的技术问题；包括：拍摄现场足迹图像；对拍摄的现场足迹图像进行预处理，利用基于中值滤波的改进的Canny算法既去除椒盐噪声，同时又保留足迹图像的轮廓信息，然后通过提高亮度使足迹轮廓更加清晰，将图像处理成二值化图像；通过轮廓信息提取模块提取足迹的轮廓信息以及重压信息提取模块提取足迹的重压信息；本发明充分考虑了现场足迹图像的特点，将人工的主观性和系统的客观性充分结合起来，实现了对现场足迹图像的信息提取，大大提高在刑侦现场进行足迹压力信息分析的速度和准确性。