基于掩膜引导双流网络的行人重识别方法及装置

    公开(公告)号:CN118799923A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411282680.0

    申请日:2024-09-13

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种基于掩膜引导双流网络的行人重识别方法及装置,涉及图像识别领域,构建行人重识别模型、第一教师模型和第二教师模型,行人重识别模型包括轮廓单元和暴露单元,将轮廓空间注意力模块作为第一学生模型并与第一教师模型进行蒸馏学习,构造轮廓流中由掩码引导的注意力损失;将暴露空间注意力模块作为第二学生模型并与第二教师模型进行蒸馏学习,构造暴露流中由掩码引导的注意力损失;构造面部信息损失和REID损失;根据轮廓流中由掩码引导的注意力损失、暴露流中由掩码引导的注意力损失、面部信息损失和REID损失构造总损失函数并对行人重识别模型进行训练,得到经训练的行人重识别模型以进行行人重识别,解决背景和衣服因素的干扰问题。

    一种基于语义偏好挖掘的行人再辨识方法

    公开(公告)号:CN118196840B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410610290.5

    申请日:2024-05-16

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种基于语义偏好挖掘的行人再辨识方法,涉及人工智能、机器视觉领域,包括:利用预训练的语义分割模型将行人图像处理为语义分割图,将语义分割图空间划分为若干部件语义块,计算不同语义在语义分割图与部件语义块中的比例,根据不同语义的比例对部件语义块分组进行语义对齐,获得各部件语义块分组对应的部件序号;基于部件序号对部件特征分组,利用自注意网络将各部件特征组投影到公共嵌入空间并进行偏好挖掘,继而利用偏好信息对各部件特征组进行自适应聚合,增强行人再辨识准确性。

    联合支持向量机和模糊推理的视频质量评估方法和系统

    公开(公告)号:CN112329636A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011227949.7

    申请日:2020-11-06

    申请人: 华侨大学

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62 G06N5/04

    摘要: 本发明提供一种联合支持向量机和模糊推理的视频质量评估方法和系统,该方法首先提取了视频质量主要影响因素,利用优化的非线性支持向量机模型,对视频质量进行分类,然后再将分类好的影响因素分成两组,分别按每个分类对应的规则进行模糊推理,然后把推理的结果值再做加权处理,得到最终的客观值。实验结果表明,该方法能够有效地提高视频质量评估的主客观相似度。

    基于多尺度注意力相似化蒸馏的无人机检测方法及装置

    公开(公告)号:CN117315516A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311616489.0

    申请日:2023-11-30

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种基于多尺度注意力相似化蒸馏的无人机检测方法及装置,涉及目标检测领域,包括:构建多尺度注意力图生成模块、教师网络及待训练的学生网络,通过多尺度注意力图生成模块分别将教师网络和学生网络的中间层特征映射转换为教师空间注意力信息和学生空间注意力信息,并建立注意力信息相似度优化损失函数,将注意力信息相似度优化损失函数与全局性的后验概率蒸馏函数以及学生网络的无人机目标分类损失函数和目标框回归损失函数结合以建立总损失函数,基于总损失函数对待训练的学生网络进行训练,得到经训练的学生网络;将图像输入经训练的学生网络,得到无人机检测结果,解决现有技术无人机检测准确率低、实时性差的问题。

    一种基于Transformer与卷积交互的轻量级图像超分辨率方法

    公开(公告)号:CN116596764B

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310871402.8

    申请日:2023-07-17

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于Transformer与卷积交互的轻量级图像超分辨率方法,包括以下步骤:S1,构建跨通道Transformer模块与高效局部特征提取模块;S2,构建反转U型网络模块;S3,构建全局特征提炼模块;S4,将反转U型网络模块与全局特征提炼模块组合起来,构建基于Transformer与卷积交互的轻量级超分辨率网络;网络输入低分辨率图像,输出高分辨率的重建图像。本发明使用较少参数与计算量,同时拥有更优的重建效果;通过Transformer与卷积的交互,兼顾图像的全局与局部细节;反转U型网络模块先在编码器阶段将关键信息转移至特征图维度上,再在解码器阶段将关键信息返回至通道维度中,以实现低资源耗费来融合多阶段信息的目的。

    一种基于Transformer与卷积交互的轻量级图像超分辨率方法

    公开(公告)号:CN116596764A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310871402.8

    申请日:2023-07-17

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于Transformer与卷积交互的轻量级图像超分辨率方法,包括以下步骤:S1,构建跨通道Transformer模块与高效局部特征提取模块;S2,构建反转U型网络模块;S3,构建全局特征提炼模块;S4,将反转U型网络模块与全局特征提炼模块组合起来,构建基于Transformer与卷积交互的轻量级超分辨率网络;网络输入低分辨率图像,输出高分辨率的重建图像。本发明使用较少参数与计算量,同时拥有更优的重建效果;通过Transformer与卷积的交互,兼顾图像的全局与局部细节;反转U型网络模块先在编码器阶段将关键信息转移至特征图维度上,再在解码器阶段将关键信息返回至通道维度中,以实现低资源耗费来融合多阶段信息的目的。

    面向大范围车辆再辨识的不完备模态特征融合方法

    公开(公告)号:CN117315430B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311595144.1

    申请日:2023-11-28

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明一种面向大范围车辆再辨识的不完备模态特征融合方法,涉及图像处理技术领域,包括:训练包括三通道模型和单通道模型的双模态模型,对可见光车辆图像,采用三通道模型提取主特征,辅以图像灰度化,采用单通道模型提取辅助特征;对红外光车辆图像,采用单通道模型提取主特征,辅以通道复制扩展,采用三通道模型提取辅助特征;将主特征和辅特征叠加获得完整特征,利用KL散度优化完整、主、辅特征三者之间后验概率分布差异,优化特征融合效果。本发明能解决在长时间大范围的监控场景中车辆因活动轨迹复杂多变出现的模态不完备问题,即可见光和红外车辆图像不完备而无法直接实现可见光和红外图像的特征融合问题,提升车辆再辨识准确性。

    基于多尺度注意力相似化蒸馏的无人机检测方法及装置

    公开(公告)号:CN117315516B

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311616489.0

    申请日:2023-11-30

    申请人: 华侨大学

    摘要: 本发明公开了一种基于多尺度注意力相似化蒸馏的无人机检测方法及装置,涉及目标检测领域,包括:构建多尺度注意力图生成模块、教师网络及待训练的学生网络,通过多尺度注意力图生成模块分别将教师网络和学生网络的中间层特征映射转换为教师空间注意力信息和学生空间注意力信息,并建立注意力信息相似度优化损失函数,将注意力信息相似度优化损失函数与全局性的后验概率蒸馏函数以及学生网络的无人机目标分类损失函数和目标框回归损失函数结合以建立总损失函数,基于总损失函数对待训练的学生网络进行训练,得到经训练的学生网络;将图像输入经训练的学生网络,得到无人机检测结果,解决现有技术无人机检测准确率低、实时性差的问题。

    一种应用于5G通信的石墨烯微带可调谐衰减器

    公开(公告)号:CN114914651A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210619240.4

    申请日:2022-06-01

    IPC分类号: H01P1/22

    摘要: 本发明提供了一种应用于5G通信的石墨烯微带可调谐衰减器,包括介质基片,所述介质基片上设有微带传输线、石墨烯电阻和接地导片,所述微带传输线覆盖在介质基板上,所述微带传输线为匹配50Ω输入输出阻抗传输线;所述石墨烯电阻位于微带传输线两侧,且与所述微带传输线直接连接,所述接地导片设置在石墨烯电阻外侧,且与石墨烯电阻相连,所述接地导片中心设有用于与地电极连接的金属过孔,所述金属过孔穿透接地导片与介质基片。本发明可调谐衰减器可以通过调节施加在信号端与地电极间的直流偏置电压从而调节石墨烯的电导率来调节衰减器的衰减量,使其能够应用在5G通信领域中。