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公开(公告)号：CN114154626B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202111530279.0
申请日：2021-12-14
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明属于深度神经网络模型压缩与加速领域，具体涉及一种用于图像分类任务的滤波器剪枝方法，在对滤波器重要性进行评估时，综合考虑滤波器剪枝对于当前层的直接影响和对于下一层的间接影响，使得新的评估结果能够更准确的反映滤波器的重要性，在给定剪枝率的情况下，优化待剪枝滤波器的选择，保持剪枝后模型的性能与剪枝前相当。该方法可全面评价滤波器剪枝对当前层的直接影响和对下一层的间接影响、实现对滤波器重要性的准确评估；可以在保持深度神经网络模型性能的前提下，实现深度网络模型的大幅压缩和加速，对深度神经网络模型在计算与存储资源受限设备上的轻量化部署与快速运行，具有重要的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN114154626A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111530279.0
申请日：2021-12-14
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明属于深度神经网络模型压缩与加速领域，具体涉及一种基于滤波器权重综合评估的深度神经网络滤波器剪枝方法，在对滤波器重要性进行评估时，综合考虑滤波器剪枝对于当前层的直接影响和对于下一层的间接影响，使得新的评估结果能够更准确的反映滤波器的重要性，在给定剪枝率的情况下，优化待剪枝滤波器的选择，保持剪枝后模型的性能与剪枝前相当。该方法可全面评价滤波器剪枝对当前层的直接影响和对下一层的间接影响、实现对滤波器重要性的准确评估；可以在保持深度神经网络模型性能的前提下，实现深度网络模型的大幅压缩和加速，对深度神经网络模型在计算与存储资源受限设备上的轻量化部署与快速运行，具有重要的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN109409212A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811062012.1
申请日：2018-09-12
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开一种基于级联BGP的人脸识别方法，步骤包括：S1.对输入的人脸图像数据采用BGP算法依次进行多级BGP特征提取，其中由上一级提取得到的BGP特征向量作为下一级BGP特征提取的输入，最终得到对应各级的多个BGP特征向量；S2.对得到的多个BGP特征向量进行拼接融合，得到多级BGP特征向量；S3.使用多级BGP特征向量进行人脸识别，输出识别结果。本发明具有实现方法简单、能够提取更丰富纹理信息，同时增强特征的判别性和鲁棒性，且识别精度、效率高等优点。
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公开(公告)号：CN109359530B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201811061880.8
申请日：2018-09-12
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开一种智能视频监控方法及装置，该方法步骤包括：S1.对目标视频进行实时监测，从视频图像中实时检测出人脸图像输出；S2.对步骤S1检测到的人脸图像进行编码，得到待检图像编码；S3.将待检图像编码分别与预先由数据库人脸图像得到的数据库编码进行匹配比较，得到识别结果输出；该装置包括人脸实时监测模块、图像智能编码模块以及人脸快速检索模块。本发明能够实现智能视频监控，提升视频监控智能水平，同时大大缩减视频数据存储和传输占用空间。
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公开(公告)号：CN113705731A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111125805.5
申请日：2021-09-23
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于孪生网络的端到端图像模板匹配方法，该方法将模板匹配任务作为一个分类回归问题进行处理，能够更好的解决模板与参考图像之间存在的尺度差异问题，有效提高复杂情况下模板匹配的鲁棒性。具有以下有益效果：1.将模板匹配任务作为一个分类回归任务进行处理，能够更好的解决尺度差异问题，有效提高复杂情况下模板匹配的鲁棒性；2.将深度互相关操作与通道注意力机制相结合，提出了一种用于特征融合的新的互相关操作，能够有效提高模板定位的精度；3.在损失函数的设计中，使用DIoU代替常用的IoU来构建回归损失，能够使得训练过程的稳定，加快收敛，同时进一步提高模板匹配的性能。
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公开(公告)号：CN115330876A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211131672.7
申请日：2022-09-15
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明属于图像处理和深度学习技术领域，具体涉及一种基于孪生网络和中心位置估计的目标模板图匹配定位方法，包括如下步骤：S1构建目标模板图匹配定位网络；S2训练目标模板图匹配定位网络；S3应用训练好的目标模板图匹配定位网络模型进行目标模板图匹配定位。与传统模板匹配方法相比，本发明提供的基于孪生网络和中心位置估计的目标模板图匹配定位方法，能够充分利用深度孪生网络强大的特征提取与表征能力以及中心位置估计网络的高精度定位能力，在涵盖异源、尺度、旋转、视角等大差异的训练图像集基础上，通过训练得到应对上述复杂差异的目标模板图匹配定位网络模型，具体实施示例表明本方法具有良好的鲁棒性和定位准确性。
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公开(公告)号：CN109063693A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811061979.8
申请日：2018-09-12
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/00677
摘要： 本发明公开一种金字塔式编码的BGP人脸快速检索方法，步骤包括：S1.对数据库中各人脸图像分别进行多级BGP特征提取，并对每级BGP特征提取得到的特征向量进行编码，得到对应各级BGP的多层编码，各层编码的长度按顺序逐级缩短形成金字塔式编码结构，得到数据库图像编码；S2.对待检图像进行多级BGP特征提取，并对每级BGP特征提取得到的特征向量进行编码，得到对应各级BGP的多层编码，各层编码的长度按顺序逐级缩短形成金字塔式编码结构，得到待检图像编码；S3.将待检图像编码与数据库图像编码进行逐层比较，由比较结果识别出目标人脸。本发明具有实现方法简单、检索效率及精度高、实时性好等优点。
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公开(公告)号：CN118736045A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410821678.X
申请日：2024-06-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请属于图像对生成技术领域，涉及像素级红外可见光图像对生成方法、装置、设备和介质。方法包括：同步获取日间点云序列以对应的可见光图像序列，同步获取夜间点云序列及对应的红外图像序列；构建三维点云地图，将日间及夜间点云序列分别匹配，得到雷达位姿，并对红外图像序列进行匹配，得到匹配图像对；将日间或夜间点云序列分别投影到匹配图像对上，得到可见光稀疏深度图以及红外稀疏深度图并分别优化，得到可见光稠密深度图以及红外稠密深度图；根据可见光稠密深度图上每个像素点的颜色，对红外稠密深度图上对应的每个像素点进行着色，生成像素级对齐的图像对。本申请能够构建红外可见光图像对数据集。
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公开(公告)号：CN115330876B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211131672.7
申请日：2022-09-15
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06T7/73 , G06N3/0464 , G06V10/75 , G06V10/82
摘要： 本发明属于图像处理和深度学习技术领域，具体涉及一种基于孪生网络和中心位置估计的目标模板图匹配定位方法，包括如下步骤：S1构建目标模板图匹配定位网络；S2训练目标模板图匹配定位网络；S3应用训练好的目标模板图匹配定位网络模型进行目标模板图匹配定位。与传统模板匹配方法相比，本发明提供的基于孪生网络和中心位置估计的目标模板图匹配定位方法，能够充分利用深度孪生网络强大的特征提取与表征能力以及中心位置估计网络的高精度定位能力，在涵盖异源、尺度、旋转、视角等大差异的训练图像集基础上，通过训练得到应对上述复杂差异的目标模板图匹配定位网络模型，具体实施示例表明本方法具有良好的鲁棒性和定位准确性。
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公开(公告)号：CN108106597B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201711232635.4
申请日：2017-11-30
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明属于全捷联半主动激光导引头领域，具体涉及一种全捷联半主动激光导引头在目标出线性视场情况下的角度测量方法；本发明通过融合最近一帧目标在线性视场时的目标角度信息，以及该时刻与目标出线性视场或出视场时刻之间的GPS与惯导姿态角增量信息，实时估计和测量出目标相对导引头光轴的角度。本发明能够解决全捷联半主动激光导引头目标出线性视场或目标出视场情况下的测角问题，对全捷联半主动激光制导武器的研制具有重要的应用价值。
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