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公开(公告)号：CN109615582B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN201811453611.6
申请日：2018-11-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于属性描述生成对抗网络的人脸图像超分辨率重建方法，属于数字图像/视频信号处理领域。其特征在于：训练阶段：包括训练样本准备、网络结构设计和网络训练三部分；网络结构设计采用生成对抗网络框架，由生成网络和判别网络两部分构成；生成网络包括人脸属性编解码模块和超分辨率重建模块；判别网络包括属性分类模块、对抗模块和感知模块；网络训练过程采用生成对抗网络框架的生成网络和判别网络交替对抗训练的方式进行；重建阶段：LR人脸图像和属性描述信息作为输入，经过训练好的生成网络，实现图像编码、属性添加、图像解码以及图像重建。本发明技术不仅能完成低分辨率人脸图像面部信息的增强，还能提高低分辨率人脸识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113792414A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110958637.1
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京工业大学 , 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G06F30/20 , G06F113/26 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种变幅加载下陶瓷基复合材料疲劳寿命的预测方法，包括以下步骤：步骤1.开展陶瓷基复合材料的疲劳实验，建立等寿命曲线；步骤2.拟合刚度退化模型，确定模型中的参数；步骤3.处理变幅载荷谱；步骤4.基于刚度退化下的损伤累积和寿命计算。本发明是基于陶瓷基复合材料的刚度退化来做变幅下的寿命预测，所需要的数据在做基本疲劳试验过程中即可获得，节约了试验成本。
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公开(公告)号：CN108010056B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201711205773.3
申请日：2017-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 一种基于四维医学影像的血管运动跟踪方法属于医学影像处理领域。首先，本发明构建一种层次化与链式结构相结合的血管形态建模方式，实现了三维空间中血管形态结构的参数化表征；其次，针对三维空间中血管的复杂运动情况，从局部血管从外观表现、空间关系与局部结构形态建立了整体血管的视觉描述模型，解决了容积影像中血管的整体模型化描述问题；最后，本发明建立了血管模型状态的动态推演方法，提供了一套从三维影像血管描述到四维影像血管运动跟踪的血管定位整体方案。本发明可在整个呼吸或心动周期内，对感兴趣血管逐段进行鲁棒、精确地三维运动跟踪，跟踪结果不依赖于传统技术中复杂三维配准操作的性能，整体计算的过程高效、简便。
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公开(公告)号：CN113033330A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110243772.8
申请日：2021-03-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于轻型卷积神经网络的舌体姿态异常判别方法属于计算机视觉领域和中医舌诊领域。本发明设计了一个层数较浅、易于训练的卷积神经网络，用于对舌体姿态进行分类判别。该方法包括三个步骤：第一步是构建舌体姿态异常分类数据集；第二步是设计舌体姿态异常分类网络；第三步是利用构建的数据集对分类网络进行训练，得到分类模型，用于对舌体姿态异常进行判别。本发明以多轮实验的方式确定了效果最优的网络架构，用于进行舌体姿态的异常判决，所提出的网络架构在保证有较高分类准确度的同时，具有较少的卷积层和池化层，计算复杂度低，可以满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN112507800A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011273516.5
申请日：2020-11-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于通道注意力机制和轻型卷积神经网络的行人多属性协同识别方法。该方法采用“特征提取+映射”的思路，通过对行人属性标签的组合编码，挖掘行人属性特征之间的内在关联关系，在一个统一的框架下同时对行人的多种属性进行准确识别，有效降低了实现复杂度。通过网络模型的训练，建立行人图像的深度特征和行人属性标签组合编码向量之间的映射关系，用于对行人属性进行准确识别。在行人属性公共数据集PETA和RAP上的实验结果表明，与现有的基于深度学习的行人多属性识别方法相比，采用本发明提出的识别方法可以可以获得最优的识别准确率，分别达到89.09％和88.14％的识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109598727A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811436267.X
申请日：2018-11-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的CT图像肺实质三维语义分割方法，该分割方法包括离线部分和在线部分。离线部分：包括4个步骤：数据集的预处理；全卷积神经网络框架搭建；GRU循环卷积神经网络框架搭建；网络训练。在线部分：包括5个步骤：图像预处理；像素特征提取与融合；体素特征提取与融合；分割输出；分割结果评价。特征融合包括编码层与解码层之间的特征融合，解剖结构层与层之间的特征融合。通过设计带有门控循环单元的深度神经网络模型，利用肺部的解剖结构先验信息，提取空间特征来有效表征断层序列之间的表观演变关系，实现对CT图像中的肺实质进行准确的三维语义分割。
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公开(公告)号：CN109492124A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811397237.2
申请日：2018-11-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/60
Abstract: 本申请实施例提供一种选择性注意线索指导的不良主播检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待测直播音视频；基于所述待测直播音视频生成第二耦合特征；计算所述第二耦合特征与预存的各类型的影音数据对应的第一耦合特征之间的汉明距离，其中，所述第二耦合特征采用与所述第一耦合特征相同的方式生成；将与所述第二耦合特征的汉明距离小于预设阈值的第一耦合特征所对应的影音数据的类型判定为所述待测直播音视频的类型，并输出。由此，可靠地检测出直播音视频的类型。
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公开(公告)号：CN108010056A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711205773.3
申请日：2017-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 一种基于四维医学影像的血管运动跟踪方法属于医学影像处理领域。首先，本发明构建一种层次化与链式结构相结合的血管形态建模方式，实现了三维空间中血管形态结构的参数化表征；其次，针对三维空间中血管的复杂运动情况，从局部血管从外观表现、空间关系与局部结构形态建立了整体血管的视觉描述模型，解决了容积影像中血管的整体模型化描述问题；最后，本发明建立了血管模型状态的动态推演方法，提供了一套从三维影像血管描述到四维影像血管运动跟踪的血管定位整体方案。本发明可在整个呼吸或心动周期内，对感兴趣血管逐段进行鲁棒、精确地三维运动跟踪，跟踪结果不依赖于传统技术中复杂三维配准操作的性能，整体计算的过程高效、简便。
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公开(公告)号：CN107481211A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710697133.2
申请日：2017-08-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于梯度域融合的夜间交通监控增强方法涉及数字图像处理方法。夜晚，由于车灯、路灯、建筑物灯等活跃光源的存在，会产生大量的光晕，以至于它们附近的物体无法被看见。特别是在高速路上，来往车辆的车灯所产生的强光晕，严重影响了交通标志标牌的视觉效果，导致它们的质量退化严重。本发明将图像融合与图像去光晕相结合，在梯度域对图像进行处理，并利用视频的帧间互补信息，使得最终的结果图像中交通标志更加容易辨识。
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公开(公告)号：CN107316307A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710498517.1
申请日：2017-06-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的中医舌图像自动分割方法属于计算机视觉领域和中医舌诊领域。本发明设计了一种卷积神经网络结构，利用采集到的样本数据对该网络的训练，得到网络模型，采用该模型可以对中医舌图像进行自动分割。该方法包含离线训练阶段和在线分割阶段，该方法可以同时适用于封闭式和开放式的舌象采集环境，可以有效提高中医舌图像自动分割的精确度和鲁棒性。本发明具体涉及深度学习、语义分割、图像处理等技术。
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