一种大规模遮罩人脸数据集标注方法及系统

    公开(公告)号:CN117173765A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311147711.7

    申请日:2023-09-06

    摘要: 本发明涉及数据集标注技术领域,提出一种大规模遮罩人脸数据集标注方法及系统,包括以下步骤:采集人脸图像数据集,对人脸图像数据集中的所有人脸图像进行高频转换,去除人脸图像中的低频噪声,得到人脸图像数据集对应的高频纹理分量集;计算高频纹理分量集中任意两个高频纹理分量间的关系矩阵;利用关系矩阵对人脸图像数据集进行预聚类,得到预聚类矩阵;利用预聚类矩阵和目标检测算法对人脸图像数据集进行人脸目标边界框预测,得到人脸目标边界框预测结果集合;基于人脸目标边界框预测结果集合,对人脸图像数据集进行标注,得到预标注的人脸图像数据集;修正预标注的人脸图像数据集,得到完成标注的人脸图像数据集。

    一种基于深度学习的DOA估计方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116933001A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310887198.9

    申请日:2023-07-18

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的DOA估计方法,包括以下步骤:S1:利用接收阵列数据构建阵列数据模型,由所述阵列数据模型得到输出信号X;S2:构造输出信号X的四阶累积量,获得输出信号X的四阶累积量矩阵CY;S3:对CY进行向量化处理后并对处理结果进行去重,然后结合空间平滑算法计算得到协方差矩阵;S4:将计算出的协方差矩阵输入到已训练好的CNN模型中,得出DOA估计结果。本发明通过结合稀疏阵列,空间平滑算法和深度神经网络模型来对干扰信号进行定位。有效提高了DOA估计算法的精度,同时减少了计算量,降低了硬件成本和运算负担。

    一种基于空间谱估计法的车辆定位方法及装置

    公开(公告)号:CN116540176A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310583683.7

    申请日:2023-05-22

    IPC分类号: G01S5/04 G01S5/02

    摘要: 本发明公开了一种基于空间谱估计法的车辆定位方法及装置,方法包括:利用多个互质天线阵列接收待定位车辆的定位信号并考虑噪声干扰得到第一接收信号;计算第一接收信号的四阶累积量矩阵并构造虚拟矩阵,消除高斯噪声,向量化四阶累积量矩阵得到第二接收信号,根据互质天线阵列中天线的位置计算虚拟阵列的位置矩阵;对虚拟阵列的均匀线性部分对应的第二接收信号进行空间平滑处理得到平滑矩阵;当待定位车辆数量未知时,根据平滑矩阵和超参数构造噪声子空间;根据噪声子空间和方向向量构造空间谱函数并估计波达方向,结合阵列的位置信息确定车辆位置。本发明可在未知车辆数量的情况下同时对多个车辆进行实时、高精度的定位,能满足实际应用需求。