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公开(公告)号：CN112347859A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011100396.9
申请日：2020-10-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种光学遥感图像显著性目标检测方法，步骤包括：步骤S1、建立稠密注意力流网络，所述稠密注意力流网络包括注意力流引导的特征编码模块和渐进式特征解码模块；步骤S2、导入光学遥感图像；步骤S3、采用注意力流引导的特征编码模块对光学遥感图像进行处理，生成更具判别力的增强特征，注意力流引导的特征编码模块主要包括全局上下文感知注意力模块和稠密注意力流结构，步骤S4、采用渐进式特征解码模块对步骤S3的增强特征进行解码，在特征解码阶段，将深层特征与浅层特征逐步融合，并在显著性图和显著性边缘图的监督下，生成多个侧输出和最终输出。
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公开(公告)号：CN112116620A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010973672.6
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种室内图像语义分割与涂装展示的方法，获取一张包含目标墙体的室内家居图像并发送给服务器，通过服务器软件接收图像数据并且使用基于神经网络算法的语义分割处理程序获得图像数据的特征，根据用户设定的RGB参数值对图像数据中所获得的目标墙体像素进行颜色涂装。涂装完成的室内家居图像数据，由服务器软件发送给Android手机客户端软件，并展示在客户端软件上。本发明提供的方法使用了卷积神经网络算法来进行墙体语义标签的像素级预测，通过卷积神经网络算法，对目标图像数据进行像素级预测，调用OpenCV函数库对包含墙体语义标签的像素进行颜色自动填充，最终获得目标墙体颜色涂装后结果图，无需大量人力物力参与复杂的建模过程。
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公开(公告)号：CN111611912A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010424789.9
申请日：2020-05-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体关节点的行人低头异常行为的检测方法，包括如下步骤：步骤一，获取视频流中的每帧图像，将视频流展开为图像序列，针对序列中的每一帧，采用人体检测算法检测视频帧中的每个行人，并裁剪人体区域框；步骤二，在生成的人体区域框内，采用人体姿态算法独立估计每个行人的姿态；步骤三，将估计的人体姿态映射回原图，微调人体区域框，直至生成准确的人体关节点的坐标信息；步骤四，重复步骤一、二、三，直至人体区域框位置不再发生变化；步骤五，训练时，采用异常行为拟合算法将准确的具有正常行为的人体关节点信息拟合为异常行为，生成负样本，拟合前的正常行为为正样本，正负样本构成训练集训练行为分类器，生成最优模型；步骤六，测试时，将生成的准确关节点的坐标信息直接送入训练好的行为分类器中，检测并输出结果。本发明解决复杂环境中多个行人的异常行为检测容易出现的准确率低下的问题，实现在复杂场景中高准确率的多人实时检测的效果。
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公开(公告)号：CN110310289A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910521449.5
申请日：2019-06-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的肺部组织图像分割方法，属于医学图像分割技术领域。该方法将X光胸片图像输入到分割模型中，其中，该分割模型使用多组训练数据训练得到，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：X光胸片图像和对应用来标识肺部组织的金标准；获取所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述X光胸片图像中肺部组织的分割结果。本发明通过改进的Deeplabv3+的深度学习方法来实现对X光胸片肺部组织的分割，解决了使用传统方法分割肺部组织时遇到的局部收敛和假阳性分割的问题；在公开数据集和尘肺数据集上分别获得95.3％的MIoU和94.8％的MIoU；解决了FCN网络的假阳性问题，提高了SCAN网络方法中胸膈角处及X光胸片上对肋骨的分割准确率。
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公开(公告)号：CN108344432B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201810122044.X
申请日：2018-02-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种获取布里渊光纤分布式传感系统的传感信息的方法。该方法包括：将信号光注入到布里渊光纤分布式传感系统的传感光纤，通过光接收设备采集布里渊光纤分布式传感系统发出的反射光；通过所述光接收设备两次采集所述反射光，分别得到反射光中携带的布里渊传感信息的参考谱、测量谱，将所述测量谱减去所述参考谱，得到相减谱；对相减谱进行分析，获取布里渊光纤分布式传感系统中携带传感信息的谱块区域，分析谱块区域并提取传感信息。本发明通过将布里渊频谱中的测量谱减去原始谱，可以将未发生频谱偏移也就是应力和温度等没有改变的光纤段去除，而仅仅处理携带传感信息的部分，从而减小工作量、降低数据处理时间、快速获取分布式传感信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948307A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910155201.1
申请日：2019-03-01
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于像素多尺度预测的可逆数据隐藏方法，包括：计算载体图像上每一个像素在所在区域的邻域复杂度，根据像素的邻域复杂度对所有的像素进行分类；对分类后的一定范围邻域复杂度的像素集合进行多尺度预测得到预测值，进而得到预测误差值和对应的预测误差直方图；利用直方图拓展-平移嵌入算法，对预测误差直方图的峰值处的预测误差对应的像素值进行拓展和平移，将隐秘数据嵌入到像素值的预测误差上，进而得到嵌入隐秘数据的图像；将辅助信息通过LSB隐写算法嵌入到嵌入隐秘数据的图像中，得到含有隐秘数据的加密图像。本方法在保证一定嵌入容量的情况下，通过充分利用像素之间的信息冗余，有效降低载体图像的嵌入失真。
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公开(公告)号：CN106485642B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201610871123.1
申请日：2016-09-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种在三维网格模型中嵌入可见水印的方法。该方法主要包括：利用TTF字符库生成水印信息，对原始三维网格模型的平滑度进行分析，选出适合标记水印的平滑区域，对平滑区域进行细分操作，将细分后的平滑区域投影到二维平面得到二维平滑区域，将水印信息嵌入到二维平滑区域中，将嵌入水印信息后的二维平滑区域投影回原始三维网格模型中。本发明提出的在三维网格模型中嵌入可见水印的方法，能够按照投影后平滑区域内的三角形与水印信息不同的位置关系进行不同的自适应细分处理，能够在嵌入水印信息后的三维网格模型中清楚地看到水印信息，并且嵌入的水印信息多样，边界处处理的十分平滑且具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103581682B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201310353998.9
申请日：2013-08-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04N19/159 , H04N19/593
Abstract: 本发明公开了一种HEVC帧内编码的快速模式决策算法及其应用。HEVC中定义35中帧内预测模式，本发明根据粗略模式决策的结果，设计实现了一种预测编码的滤波方法，以减少率失真优化的模式决策过程的候选模式的数量，从而减少帧内编码的复杂度。本发明能够在不降低编码效率的情况下，有效地减少编码时间。
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公开(公告)号：CN102630012B
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201210091619.9
申请日：2012-03-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04N19/39
CPC classification number: H04N19/105 , H04N19/132 , H04N19/137 , H04N19/139 , H04N19/172 , H04N19/176 , H04N19/39 , H04N19/463 , H04N19/587 , H04N19/66
Abstract: 本发明公开了一种基于多描述视频编解码方法、装置和系统编码方法，包括如下步骤：奇数帧偶数帧被分开来产生初始的描述并编码；利用不同描述间的宏块级的相关性产生不同模式的边信息并编码；信道传输。本发明还公开了一种基于多描述视频编码装置，及解码方法、装置和系统，可用于实时视频传输的场合。
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公开(公告)号：CN103581687A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310414049.7
申请日：2013-09-11
Applicant: 北京交通大学长三角研究院
IPC: H04N19/597 , H04N19/36
Abstract: 本发明提供了一种基于压缩感知的自适应深度图像编码方法，包括以下过程：首先对深度图像进行隔点采样，采用0.5的下采样率；然后用canny算子提取出下采样后深度图像的边缘，根据不同的边缘信息对图像块进行自适应选取采样率，最后根据采样值以高概率重构出深度图像，再通过上采样得到和原来分辨率相同的深度图像。
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