公开(公告)号：CN115392474A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210671735.1

申请日：2022-06-14

申请人： 南京理工大学 ,  北京空间飞行器总体设计部

发明人： 王丹 ,  穆京京 ,  李源源 ,  崔振 ,  许海燕 ,  高阳特

IPC分类号： G06N20/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

摘要： 本发明公开了一种基于迭代优化的局部感知图表示学习方法，在每次迭代过程中，通过将全局统计标签图和个体标签分布图进行融合，为每个图像样本动态地构建不同的标签图，实现标签节点之间相关性的自适应。对每个图像学习特定的节点特征表示，同时利用过去的预测结果作为指导，来预测图像的多标签。并且，在迭代优化的模型框架中，通过构建重复的网络模块，实现了多标签预测结果的从粗糙到精细的优化过程。本发明采用上述的一种基于迭代优化的局部感知图表示学习方法，可以实现更加鲁棒的多标签预测。

公开(公告)号：CN115115654A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210670321.7

申请日：2022-06-14

申请人： 北京空间飞行器总体设计部 ,  南京理工大学

发明人： 王丹 ,  穆京京 ,  蒋帅 ,  王会斌 ,  藏洁 ,  余晟 ,  崔振 ,  许春燕 ,  汪路元 ,  肖遥

IPC分类号： G06T7/11 ,  G06T7/90

摘要： 本发明公开了一种基于显著性和近邻形状查询的物体图像分割方法，步骤如下：S1、在CPU中输入图像I，进行M个尺度的过分割；S2、针对步骤S1划分的每个尺度的区域集合，基于区域上下文和封闭性先验，计算显著性，并将多个尺度的结果进行加权融合，得到图像的显著性图；S3、将得到的显著性图进行划分，通过设置三级阈值T1、T2、T3；S4、根据显著性特征图的相似性查找近邻分割形状，计算得到形状概率图；S5、将形状概率图和颜色概率图融合，通过优化求解Graph Cut问题，得二值分割结果。本发明采用上述的一种基于显著性和近邻形状查询的物体图像分割方法，使形状模型更好地拟合实例形状，具有更优的物体分割性能。

公开(公告)号：CN117392716A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311183888.2

申请日：2023-09-13

申请人： 南京理工大学 ,  广西金融职业技术学院 ,  北京空间飞行器总体设计部

发明人： 刘梦林 ,  李勇 ,  崔振 ,  何颖 ,  乔梁 ,  徐枫

IPC分类号： G06V40/16 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895

摘要： 本发明公开了一种基于半监督和生成方法的人脸面部动作单元检测方法，包括收集AU数据集并生成感兴趣区域图、设计一个基于完全生成式的AU检测网络、利用训练数据对网络进行训练并生成AU检测模型、利用测试时优化进行人脸AU检测。本发明采用上述的一种基于半监督和生成方法的人脸面部动作单元检测方法，显著提升了模型的跨域泛化能力以及面部动作单元检测的精度。

公开(公告)号：CN111319792A

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN202010098886.3

申请日：2020-02-18

申请人： 北京空间飞行器总体设计部

发明人： 陈秋丽 ,  袁莉芳 ,  丛飞 ,  贾蒙杨 ,  李美红 ,  崔振 ,  夏岩 ,  陈少华

IPC分类号： B64G1/24 ,  B64G1/28

摘要： 本发明提供一种基于在轨遥测数据的GEO卫星干扰力矩获取方法，具体过程为：设定初始时刻和时间步长；从初始时刻开始，获取相隔所述时间步长的两个时刻对应的反作用轮转速在轨遥测，并判断其是否满足设定条件，若是，则根据所述两个时刻对应的反作用轮转速在轨遥测，计算干扰力矩M；计算所有满足设定条件的干扰力矩M，获得全年GEO卫星实际干扰力矩数组，为卫星姿态控制方案改进优化、卫星在轨精准管理提供技术支持。

公开(公告)号：CN115115654B

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202210670321.7

申请日：2022-06-14

申请人： 北京空间飞行器总体设计部 ,  南京理工大学

发明人： 王丹 ,  穆京京 ,  蒋帅 ,  王会斌 ,  藏洁 ,  余晟 ,  崔振 ,  许春燕 ,  汪路元 ,  肖遥

IPC分类号： G06T7/11 ,  G06T7/90

摘要： 本发明公开了一种基于显著性和近邻形状查询的物体图像分割方法，步骤如下：S1、在CPU中输入图像I，进行M个尺度的过分割；S2、针对步骤S1划分的每个尺度的区域集合，基于区域上下文和封闭性先验，计算显著性，并将多个尺度的结果进行加权融合，得到图像的显著性图；S3、将得到的显著性图进行划分，通过设置三级阈值T1、T2、T3；S4、根据显著性特征图的相似性查找近邻分割形状，计算得到形状概率图；S5、将形状概率图和颜色概率图融合，通过优化求解Graph Cut问题，得二值分割结果。本发明采用上述的一种基于显著性和近邻形状查询的物体图像分割方法，使形状模型更好地拟合实例形状，具有更优的物体分割性能。

公开(公告)号：CN115392474B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202210671735.1

申请日：2022-06-14

申请人： 南京理工大学 ,  北京空间飞行器总体设计部

发明人： 王丹 ,  穆京京 ,  李源源 ,  崔振 ,  许海燕 ,  高阳特

IPC分类号： G06N20/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

摘要： 本发明公开了一种基于迭代优化的局部感知图表示学习方法，在每次迭代过程中，通过将全局统计标签图和个体标签分布图进行融合，为每个图像样本动态地构建不同的标签图，实现标签节点之间相关性的自适应。对每个图像学习特定的节点特征表示，同时利用过去的预测结果作为指导，来预测图像的多标签。并且，在迭代优化的模型框架中，通过构建重复的网络模块，实现了多标签预测结果的从粗糙到精细的优化过程。本发明采用上述的一种基于迭代优化的局部感知图表示学习方法，可以实现更加鲁棒的多标签预测。

公开(公告)号：CN115359350A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202210895602.2

申请日：2022-07-28

申请人： 北京空间飞行器总体设计部

发明人： 王丹 ,  王翠莲 ,  何熊文 ,  崔钊婧 ,  许春燕 ,  崔振 ,  藏洁 ,  高阳特 ,  肖遥

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06N3/04 ,  G06V10/52 ,  G06V10/62 ,  G06V10/82

摘要： 本发明提出了一种基于图模型的群目标队形变化识别方法，能够描述群目标队形变化数据之间的时空相关性和相互依赖性，并且提升群目标队形变化的识别准确率。本发明面向群目标队形变化序列，构建基于时空轨迹数据的图模型，以描述群目标队形变化数据之间的时空相关性和相互依赖性，具有较强的抗形变能力；并通过建立动态图的递归卷积网络模型，解决了在时序运动和空间结构联合建模的问题，提升了群目标队形变化的识别准确率。