公开(公告)号：CN111553276B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202010349928.6

申请日：2020-04-28

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 尹建芹 ,  朱超然 ,  尹子进 ,  刘金 ,  党永浩

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应特征选择与信号趋势去除的动作计数方法，根据提取的深度特征使用主成分分析方法降维，并利用周期特征自适应的选择特征，确定代表特征；将代表特征使用多项式回归的方法拟合，去除信号趋势项；对去除信号趋势项后的代表特征，检测耦合动作；根据视频重复动作周期信号的峰值完成重复动作计数任务。本发明实现简单灵活，并取得了相当的检测效果。

公开(公告)号：CN111553276A

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN202010349928.6

申请日：2020-04-28

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 尹建芹 ,  朱超然 ,  尹子进 ,  刘金 ,  党永浩

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应特征选择与信号趋势去除的动作计数方法，根据提取的深度特征使用主成分分析方法降维，并利用周期特征自适应的选择特征，确定代表特征；将代表特征使用多项式回归的方法拟合，去除信号趋势项；对去除信号趋势项后的代表特征，检测耦合动作；根据视频重复动作周期信号的峰值完成重复动作计数任务。本发明实现简单灵活，并取得了相当的检测效果。

公开(公告)号：CN117994507A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202211629088.4

申请日：2022-12-19

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 梁孔明 ,  尹子进 ,  马占宇

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种图像语义分割模型的训练方法方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取训练图像训练集；将训练图像训练集中的训练图像分批次输入待训练图像语义分割模型的编码模块，编码模块输出各批次训练图像的高阶特征；根据当前批次的高阶与当前批次之前的第二预设数量的高阶特征的语义关系对当前批次的高阶进行增强处理；将增强后的当前批次的高阶特征输入待训练图像语义分割模型的解码模块，解码模块输出当前批次的训练图像的语义分割结果；根据语义分割结果，对待训练图像语义分割模型进行训练。上述方法可以提高对测试图像集的测试准确性。