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[发明专利]一种基于级联特征融合的孪生网络目标跟踪方法-CN202111175907.8在审
发明人：韩明;王敬涛;孟军英;杨争艳 -专利权人：石家庄学院
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于级联特征融合的孪生网络目标跟踪方法，包括以下步骤：采用改进的五阶段的ResNet‑50网络作为孪生网络的骨干网络，利用骨干网络的模板分支和搜索分支分别提取模板图像和搜索图像的浅层和深层特征；对模板分支和搜索分支的残差网络的最后三个残差块Res3、Res4和Res5分别进行逐级级联融合，分别得到两个分支的三个特征图R3、R4和R5；将两个分支的三个特征图R3、R4和R5分别进行交叉互相关计算，然后通过无锚框网络将交叉互相关计算后的特征进行目标的分类和回归。本发明实现目标浅层外观特征和深层语义特征的有效融合，提高目标的有效识别和定位。
一种基于级联特征融合孪生网络目标跟踪方法

[发明专利]一种视频质量评估方法、装置及存储介质-CN202111179431.5在审
发明人：甘津瑞;卢卫疆;张国梁;张祥全;张驯 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频质量评估方法、装置及存储介质，该方法包括：获取视频数据；根据空间金字塔采样对所述视频数据进行处理，得到子视频数据；对子视频数据进行RGB流分析和梯度流分析，得到RGB视频数据和梯度视频数据；对RGB视频数据和梯度视频数据进行时空建模，得到视频数据的隐向量；将隐向量输入至输出层中，得到视频数据的评估结果。通过实施本发明，采用空间金字塔采样策略来增强特征的表示能力；同时采用包含梯度流和RGB流的双流处理方案，由此可以捕捉到图像的大部分更高层次的含义，使其更适合视频质量异常的判断。此外，还采用了时空建模，考虑了视频帧间的时间连续性，从而提高了视频质量评估的准确性。
一种视频质量评估方法装置存储介质

[发明专利]一种基于环境监测的环境状态分析方法及系统-CN202111186450.0在审
发明人：李薇薇;郑信江;赵茜茜;郑皖予 -专利权人：李薇薇
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于环境监测的环境状态分析方法及系统，涉及环境监测技术领域。在本发明中，对多个环境监测视频进行去重筛选处理，得到对应的至少一个目标环境监测视频；针对每一个目标环境监测视频，对该目标环境监测视频进行动作识别处理，得到该目标环境监测视频对应的监控对象的目标动作特征信息；对每一个目标环境监测视频对应的目标动作特征信息进行解析处理，得到目标监控区域的环境安全状态信息，其中，环境安全状态信息用于表征目标监控区域的环境安全程度信息。基于上述方法，可以改善现有技术中在确定监控区域的环境安全状态时容易出现计算效率较低和计算资源浪费的问题。
一种基于环境监测环境状态分析方法系统

[发明专利]基于无人机与英伟达开发板的目标检测方法、系统及装置-CN202111191844.5在审
发明人：王冠博;丁洪伟;杨志军;柳虔林;杨俊东;杨超 -专利权人：云南大学
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于无人机与英伟达开发板的目标检测方法、系统及装置，方法包括：构建改进型YOLO v4‑tiny模型；所述改进型YOLO v4‑tiny模型包括：初始卷积模块、第一沙漏型池化模块、第二沙漏型池化模块、第三沙漏型池化模块、第一池化特征增强模块、第二池化特征增强模块、拼接模块、第一输出模块和第二输出模块；利用训练集对改进型YOLO v4‑tiny模型进行训练，获得最终目标检测模型；利用视频采集卡获取无人机机载摄像头采集的视频流；将视频流输入至部署在英伟达开发板上的最终目标检测模型进行目标检测，输出目标检测结果。本发明通过改进型YOLO v4‑tiny模型既实现了无人机视频流实时检测，又通过地面设备解决了目标检测网络的计算能力受限的问题。
基于无人机英伟开发目标检测方法系统装置

[发明专利]基于深度学习的视频路面积雪状态细粒度识别方法及系统-CN202111074673.8在审
发明人：李熙莹;邓珏惠 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的视频路面积雪状态细粒度识别方法及系统，包括：根据深度学习方法对路面图像进行特征提取及分类处理，得到路面特征；根据所述路面特征训练得到路面状态判别模型，其中，所述路面状态判别模型用于对输入的路面图像进行积雪识别，得到路面积雪状态判别结果；利用混合高斯背景建模进行视频分析，通过对路面背景的建模来优化所述路面状态判别模型，以去除车流对所述路面积雪状态判别结果的影响；将路面背景图片输入到优化后的路面状态判别模型，得到路面积雪状态判别结果。本发明在基于视频数据的基础上进行视频分析，可对视频数据实时的进行路面积雪状态判别，能提高检测结果的准确性，可广泛应用于人工智能技术领域。
基于深度学习视频路面积雪状态细粒度识别方法系统

[发明专利]群体智能的对象检测方法、存储介质和处理器-CN202111089366.7在审
发明人：付志航;蔡卓骏;陶明渊;黄建强;华先胜;陈泽;金文蔚;金仲明;魏龙 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种群体智能的对象检测方法、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取目标图像；从目标图像中提取出目标数据，其中，目标数据用于表示待检测的第一目标对象的行为信息；基于目标数据训练目标模型，其中，目标模型用于模拟第一目标对象的运动过程；基于目标模型的目标参数确定第一目标对象是否合格。本发明解决了对对象进行检测的准确度的技术问题。
群体智能对象检测方法存储介质处理器

[发明专利]一种在线视频分析方法、系统、介质及设备-CN202111127415.1在审
发明人：蒋炜;俞俊;张银铁;吴禹;陈海洋;王丽君;樊光明;毛林晖 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种在线视频分析方法及系统，该方法包括以下步骤：根据上一时隙的识别精确度以及当前时刻的网络状况，利用在线学习算法确定接下来一个时隙中，触发边缘目标识别的视频帧差阈值；在处理每帧画面前，计算出其与上一帧之间的差距，和先前决定好的阈值进行比较，来决定当前帧在设备端还是传输到边缘进行处理；如果在设备端处理，则利用光流法计算出平均运动矢量，对物体进行简单追踪；如果在边缘端处理，则利用卷积神经网络对整个画面进行目标识别。利用本发明能够在真实应用中根据视频内在特性和边缘网络环境不断调整阈值的设置，在保证满足视频处理实时性的前提下，最大化目标识别的长期精确度。
一种在线视频分析方法系统介质设备

[发明专利]场景分类模型的优化方法及装置-CN202111038563.6在审
发明人：王喆;李晓雪;范凌 -专利权人：特赞(上海)信息科技有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种场景分类模型的优化方法及装置，其方法包括：基于训练好的神经网络场景分类模型对测试数据集进行测试，得到所述测试数据集中各图像的预测类别；根据各图像的预测类别以及各图像的真实类别，确定所述测试数据集的混沌矩阵；根据所述混沌矩阵，将所述神经网络场景分类模型中的原始类别映射为超类类别，得到优化后的神经网络场景分类模型。本申请通过采用训练好的神经网络场景分类模型对测试数据集进行测试的结果，将测试结果转化混沌矩阵，并基于混沌矩阵对神经网络场景分类模型的原始的容易混淆的类别映射到新的超分类，显著提高了场景的分类模型的预测准确度，扩大了神经网络场景分类模型的应用场景。
场景分类模型优化方法装置

[发明专利]视频帧优化模型的训练方法、装置和计算机设备-CN202111043277.9在审
发明人：许雯;田益;沙明峰 -专利权人：上海浦东发展银行股份有限公司
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种视频帧优化模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过针对训练数据中的第一样本视频帧流中每一视频帧，将视频帧的上一视频帧的特征以及视频帧，输入至待训练的视频帧优化模型中的特征提取模块，得到视频帧对应的目标加权特征；根据视频帧以及视频帧对应的目标加权特征，确定第二分辨率的预测视频帧；根据第二样本视频帧流以及各预测视频帧流，计算得到训练损失函数；根据训练损失函数更新待训练的视频帧优化模型的网络参数，并返回执行获取训练数据的步骤，直到训练损失函数满足预设训练完成条件，得到训练完成的视频帧优化模型。本发明可以加快训练速度，降低训练的算力消耗，提高模型训练的准确度。
视频优化模型训练方法装置计算机设备