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[发明专利]视频级目标检测模型的训练方法及装置、设备、存储介质-CN202210308421.5有效
发明人： 周凯来;王乙卜;吕涛;陈林森;字崇德 -专利权人：南京智谱科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频级目标检测模型的训练方法及装置、设备、存储介质。本申请一实施例中，视频级目标检测模型的训练方法包括：利用视频级目标检测模型提取训练视频的T帧预测框，所述训练视频包括T帧图像；为所述T帧预测框生成偏移量，获得T帧偏移后预测框；通过最小化所述T帧偏移后预测框与所述T帧图像的真实框之间的向量夹角，确定时空聚合损失函数；根据时空聚合损失函数、总体损失函数对所述视频级目标检测模型的参数进行优化。本申请可获得能够实现“三维时空”层面视频目标检测的视频级目标检测模型，并且，几乎不会给原先的模型添加计算量，可以做到即插即用。
视频目标检测模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种图像编解码神经网络分层定点化方法-CN202011591927.9有效
发明人：曹汛;邓智威;沈桂竹;蔡李靖;戴波;姚一杨;周凯来 -专利权人：南京大学;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明公开一种图像编解码神经网络分层定点化方法。该方法的步骤如下：(1)选取合适的静态图像训练集及测试集建立并训练端到端的图像编解码网络；(2)对所述图像编解码网络的参数和激活值进行定点化，其中，对于网络不同层的参数和激活值采用不同的定点化比特数，并对需要进行浮点运算的激活函数进行简化；(3)重新训练经步骤(2)定点化后的图像编解码网络；(4)将训练后的图像编解码网络的输出数据，经过量化和无损熵编码输出作为压缩数据。本发明的方法通过对不同的网络层采用不同的量化系数，优化了定点化效果。
一种图像解码神经网络分层点化方法

[发明专利]一种基于光谱视频的化工气体泄漏检测方法及系统-CN202111229691.9有效
发明人：曹汛;吕涛;周凯来;陈林森;李昀谦 -专利权人：南京智谱科技有限公司
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于光谱视频的化工气体泄漏检测方法，包括：对采集到的化工气体的光谱视频进行图像层面的预处理；将所述光谱视频在时序上划分为多个片段，在每个片段中采样一个视频帧，并分别提取每个视频帧的特征；通过在每个视频帧的特征中融合其多个相邻视频帧的局部运动信息，得到每个视频帧的短时时序增强特征；通过移位和加权逐通道的集成方法在每个视频帧的短时时序增强特征中融合时序信息，得到每个视频帧的全局时序融合特征；将短时时序增强特征和全局时序融合特征通过残差连接并入主网络，计算得到所述化工气体泄漏的检测结果。本申请可以高效地、实时地检测并呈现光谱视频中的气体泄漏云团位置、浓度分布、扩散趋势等信息。
一种基于光谱视频化工气体泄漏检测方法系统

[发明专利]一种视频图像处理的方法及装置-CN202111125381.2有效
发明人： 周凯来;陈林森;李昀谦;祖永祥;王远卓;陈文龙;李晗;黄奥成;张梦雅 -专利权人：南京智谱科技有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种视频图像处理的方法及装置，所述方处理法包括：获取当前的视频图像序列；根据该视频图像序列获得当前的深度特征矩阵；根据当前的深度特征矩阵利用混合高斯模型获得当前的时空形态变化特征矩阵,其中，利用混合高斯模型表示深度特征矩阵中任一空间位置的深度特征的时间分布；根据当前的时空形态变化特征矩阵进行视频图像处理。本发明方法及装置在显式挖掘时空形态变化特征时具有计算量小、模型复杂度低的优点。
一种视频图像处理方法装置

[发明专利]一种红外与可见光图像融合的多光谱目标检测方法及系统-CN202111243860.4在审
发明人： 周凯来;陈林森;李昀谦;蔡李靖;字崇德;吕涛 -专利权人：南京智谱科技有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种红外与可见光图像融合的多光谱目标检测方法，包括：构建包含红外图像模型与可见光图像模型的深度残差网络；获取多光谱目标检测图像，对所述多光谱目标检测图像中的红外图像和可见光图像分别进行图像预处理；根据所述红外图像特征和可见光图像特征之间的共模特征和差模特征，分别进行差模融合计算，得到红外图像增强特征和可见光图像增强特征；将所述红外图像增强特征和可见光图像增强特征插入到所述深度残差网络，构建多光谱目标检测网络；通过多光谱目标检测网络对采集的红外图像或可见光图像进行检测，得到目标检测结果。本申请通过有效融合红外与可见光图像特征，有效提升多光谱目标检测的准确率和鲁棒性。
一种红外可见光图像融合光谱目标检测方法系统

[发明专利]一种光谱信息与深度信息同步采集系统及方法-CN202110792734.8在审
发明人：曹汛;金周宇;祖永祥;字崇德;陈林森;蔡李靖;周凯来 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G01S17/08 文献下载
摘要：本发明提供一种光谱信息与深度信息同步采集系统及方法。其系统包括：主动光源，用于向场景发射特定波长的脉冲光信号；物镜，用于将经过场景反射后的脉冲光信号以及经过场景反射后的自然光汇聚至分光装置；分光装置，用于将经过物镜汇聚的光线分为反射光线和透射光线两部分；深度信息获取单元，用于接收分光装置的透射光线，并获取透射光线的相位信息；光谱信息获取单元，用于接收分光装置的反射光线，并获取场景的原始光谱信息；信息处理装置，用于对透射光线的相位信息和场景的原始光谱信息进行实时计算处理，得到场景的深度信息和光谱信息。本发明的系统可以实现场景光谱信息与深度信息的同步获取，具有光学结构与电路结构简单等优点。
一种光谱信息深度同步采集系统方法