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公开(公告)号：CN112507997B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110170037.9
申请日：2021-02-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度卷积和感受野特征融合的人脸超分辨系统，该系统包括依次连接的粗超分辨率模块、粗上采样模块、第一多尺度卷积模块、高低频增强模块、精超分辨率模块、精上采样模块、第三度尺度卷积模块、图像增强模块和对抗网络；人脸关键点提取网络和高低频增强模块分别与融合模块连接，所述融合模块、粗超分辨率模块分别与精超分辨率模块连接。该系统适用于人脸的增强，尤其是小分辨率的人脸，通过高低频特征交互增强和人脸先验知识的利用，具有放大倍数高，高频细节还原度高的特点；采用感受野模块有助于提取细节特征并降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN112597979A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110236301.4
申请日：2021-03-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提出了一种实时更新余弦夹角损失函数参数的人脸识别方法，属于计算机视觉中的人脸识别领域。该方法包括：（1）收集人脸图像，并将人脸图像按个体分类，并对每个人脸图像进行数据标注；（2）对人脸图像进行图像预处理，得到人脸图像数据集；（3）初始化余弦夹角损失函数的的余弦值放大尺度和余弦夹角间隔；（4）将图像数据集送入卷积神经网络，实时计算更新余弦值放大尺度和余弦夹角间隔，直至完成对卷积神经网络的训练，（5）将需要进行比对判断的人脸图像输入训练好的卷积神经网络中，输出人脸特征向量，用于进行人脸识别匹配。本发明的人脸识别方法具有训练收敛速度快，识别准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN112581626A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202110198676.6
申请日：2021-02-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数化和多注意力机制的复杂曲面测量系统，主要针对形貌随机复杂的2.5D连续曲面，该系统包括依次连接的基于被测对象几何形状的曲面特定核函数设计模块、高斯过程（GP）点云自适应采样模块、曲面配准和稀疏误差重建模块、像素化和归一化模块、多尺度多注意力超分辨模块、解归一化模块、点云空间映射模块，最终将稀疏的点云数据进行增强得到高质量高密度的点云数据。该系统针对接触式形貌测量传感器测量效率较低的问题，通过结合高斯过程和多注意力机制的超分辨技术，利用较少的测量点即可以完成对连续复杂的2.5D曲面的高精度测量和重建，具有测量效率高、点云上采样精度高和曲面细节还原性高的优点。
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公开(公告)号：CN112070075B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011264121.9
申请日：2020-11-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于协同回归的人体检测方法，该方法首先预训练深度卷积神经网络骨干模型；然后在模型的输出特征层分别预测人头中心点、人体中心点及对应人体宽高；同时在模型的输出特征层分别回归指向人体中心点的向量和指向人头中心点的向量；训练最小化损失函数，得到人体检测模型；最后将测试集图片输入训练好的模型，利用人头中心点、人体中心点预测值及两者互相指向的向量确定人体位置，结合人体宽高预测值得到人体检测结果。本发明通过充分考虑人群密集场景人体检出率低的问题，利用人群密集场景中人头相较于人体不易产生互相遮挡的特点，提出基于人头中心点、人体中心点协同回归的人体检测方法，在人群密集场景中的人体检出率高。
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公开(公告)号：CN111768342B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010915168.0
申请日：2020-09-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和多级反馈监督的人脸超分辨方法，采用两个阶段学习极低分辨率的人脸图像到高分辨率图像的映射，并且学习一个额外的反馈回归映射，估计下采样核并重建低分辨率图像，形成一个闭环来提供额外的监督。首先利用残差网络和通道注意力机制对原始图像进行特征提取，利用亚像素卷积进行上采样，得到质量较好的图像并进行反馈监督，然后输入到精细超分辨网络中得到目标高分辨图像，并对其提取人脸五官解析图，将解析图和主网络图像特征融合后送到一个精细的超分辨解码器来恢复高分辨图像，并进行反馈监督。本发明针对原始图片无法提取较好的人脸几何形状，采用两级超分辨网络和反馈回归映射进一步增强人脸特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111768342A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010915168.0
申请日：2020-09-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和多级反馈监督的人脸超分辨方法，采用两个阶段学习极低分辨率的人脸图像到高分辨率图像的映射，并且学习一个额外的反馈回归映射，估计下采样核并重建低分辨率图像，形成一个闭环来提供额外的监督。首先利用残差网络和通道注意力机制对原始图像进行特征提取，利用亚像素卷积进行上采样，得到质量较好的图像并进行反馈监督，然后输入到精细超分辨网络中得到目标高分辨图像，并对其提取人脸五官解析图，将解析图和主网络图像特征融合后送到一个精细的超分辨解码器来恢复高分辨图像，并进行反馈监督。本发明针对原始图片无法提取较好的人脸几何形状，采用两级超分辨网络和反馈回归映射进一步增强人脸特征。
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公开(公告)号：CN117934624A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311729964.5
申请日：2023-12-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于平面单应性矩阵的相机位姿校正方法和系统，方法包括以下步骤：获取相机细微运动前后两张图像并利用已知相机内参对两张图像去畸变；对去畸变后的两张图像提取并匹配特征点得到初始二维坐标点对集合；使用对极几何约束和平面约束对二维坐标点对进行过滤筛选得到优选二维坐标点对集合；基于优选二维坐标点对集合和平面单应性矩阵通过构建非线性优化问题求解相机的微细刚性运动；根据求解的相机的微细刚性运动进行相机位姿校正。本发明能自动估计相机的任意微细刚性运动，包括相机的旋转和平移，无需任何标定物或标记物，减少大量人工、时间和硬件成本，尤其适用于固定场景下对已标定的多相机系统进行相机位姿校正。
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公开(公告)号：CN113793380B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110995023.0
申请日：2021-08-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于单目相机的头部三维坐标的摔倒检测方法，首先估计单目视频中头部三维坐标，再根据头部三维坐标的变化检测人员是否摔倒。单目头部三维坐标估计通过相机标定获得相机内参矩阵，通过头部检测获得头部在图像中的矩形框，利用相机内参、头部矩形框和预设的头部基本几何参数构建头部三维坐标求解方程，求解在相机坐标系下的头部三维坐标。通过系统标定获得世界坐标系到相机坐标系的变换矩阵，经过坐标变换，得到在世界坐标系下的头部三维坐标。当头部坐标z分量小于一定阈值时判定人员为摔倒状态。本方法利用单个摄像头即可估计头部的三维坐标，并判断人员是否摔倒，硬件成本低，可广泛应用于智能监控等领域。
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公开(公告)号：CN116580767B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202310461742.3
申请日：2023-04-26
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种基于自监督与Transformer的基因表型预测方法，通过基因芯片技术和人工测量分别获取农作物SNP数据及对应表型样本，以构建数据集；首先，将SNP数据预处理及编码后，送入自监督模型，并通过DeepLIFT算法，计算各SNP位点对表型的贡献得分；然后，使用该SNP各位点贡献度得分改进Transformer嵌入编码方式，并结合自注意力机制，有效提取基因与表型相关性特征图；最后将特征图送入预测回归头预测表型值。本发明还包括一种基于自监督与Transformer的基因表型预测系统。本发明使Transformer模型获取SNP位点贡献度先验知识，更关注贡献度高的位点，减少维度干扰，有效提高预测准确度，适用于农作物基因表型预测。
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