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[发明专利]行人身份再识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110142947.6有效
发明人： 张史梁;轩诗宇 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种行人身份再识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：利用特征提取网络提取多个摄像头所采集的所有图像样本的特征；根据特征分别处理同一摄像头所采集的图像样本，获得若干第一伪标签；利用第一伪标签训练多分支卷积神经网络；利用训练后的多分支卷积神经网络处理所有图像样本，获得若干第二伪标签；利用第二伪标签训练特征提取网络；利用训练好的特征提取网络对输入图像进行行人身份再识别。本申请的行人身份再识别方法能够实现更好的相似度计算，提高了伪标签的质量，从而充分利用了训练数据使身份再识别模型得到更好地训练，在无标注信息的情况下提取具有高判别力和高鲁棒性的行人特征，实现行人的准确检索与匹配。
行人身份识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种行人图像的匹配方法、装置、存储介质及终端-CN202010291688.9有效
发明人： 张史梁;钟颖基;王孝宇 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人图像的匹配方法、装置、存储介质及终端，所述方法包括：根据预设匹配模型对第一微调边界框中的目标行人和第二微调边界框中的待比对行人进行匹配，得到匹配结果，以便于根据匹配结果进行目标行人的搜索；其中，预设匹配模型用于对第一微调边界框中的目标行人的第一相互可见部分的特征和第二微调边界框中的待比对行人的第二相互可见部分的特征进行匹配。因此，采用本申请实施例，针对目标行人的可见部位特征提取与匹配，不仅能够有效地避免被遮挡，而且由于是部分匹配，避免了图像匹配过程中可能会出现的图像变形现象，实现了图像之间的精准匹配，最终显著提升了行人检测和识别的准确率。
一种行人图像匹配方法装置存储介质终端

[发明专利]用于基于视频的人再识别的全局局部时间表示方法-CN201911422601.0有效
发明人： 张史梁;李佳宁;高文 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种适用于基于视频的行人再识别的全局局部时间表示方法。本申请提出的网络分别由DTP卷积和TSA模型组成。DTP由并行扩展的时间卷积组成，用于模拟相邻帧之间的短期时间线索。TSA利用非连续帧之间的关系来捕获全局时间线索。在五个基准数据集上的实验结果表明，所提出的GLTR方法优于目前最先进的方法。
用于基于视频识别全局局部时间表示方法

[发明专利]一种行人再识别方法及系统-CN202010269718.6有效
发明人： 张史梁;王东凯 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种行人再识别方法及系统，包括：输入训练集至待训练模型，确定训练集中的每个图像数据的单分类标签和记忆特征；根据单分类标签和记忆特征集合，通过正标签预测，确定多分类标签；根据训练集中的每个图像数据的图像特征和记忆特征集合，确定分类分数；根据多分类标签和分类分数确定多标签分类损失；根据多标签分类损失，更新和训练待训练模型，得到识别模型。通过根据训练集中的每个图像数据的图像特征和记忆特征集合确定分类分数，不受数据集领域影响；根据单分类标签和记忆特征集合，通过正标签预测确定多分类标签，再根据多分类标签和分类分数确定多标签分类损失，更新和训练待训练模型，识别模型的性能高，鲁棒性强，成本低。
一种行人识别方法系统

[发明专利]基于视觉的路段车辆信息检测方法及相关装置-CN202211191878.9在审
发明人：池虹雨;王耀威;张史梁 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于视觉的路段车辆信息检测方法及相关装置，方法包括获取待检测路段两端的视频片段；对各视频片段进行多目标跟踪以得到车辆轨迹集；在摄像头的视频界面上绘制目标判定线，并基于目标判定线及车辆轨迹集确定摄像头的驶入车辆信息集和驶出车辆信息集，分别对驶入车辆信息集和驶出车辆信息集中的各车辆代表图像进行特征提取，以得到驶入车辆特征集和驶出车辆特征集；基于各驶入车辆特征集和驶出车辆特征集，确定待检测路段的路段车辆信息。本申请通过对现有摄像头采集的视频片段进行处理来确定路段车辆信息，这样可以不用额外的部署点位，也无需维护即可以达到检测到路段车辆信息，从而节约了路况检测所需的资源和人员成本。
基于视觉路段车辆信息检测方法相关装置

[发明专利]一种场景设置方法、装置、控制设备及可读存储介质-CN202210465877.2有效
发明人：黄铁军;赵君伟;余肇飞;马雷;张史梁 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请提供了一种脉冲相机的场景设置方法、装置、控制设备及可读存储介质，所述方法包括：基于脉冲相机的相机参数和场景参数的关联关系，构建所述脉冲相机的运动计算模型；根据所述运动计算模型，确定所述脉冲相机的场景参数和/或相机参数。这样，通过关联关系构建运动计算模型，通过运动计算模型来确定场景设置的相关参数，从而完成脉冲相机的场景设置。
一种场景设置方法装置控制设备可读存储介质

[发明专利]一种脉冲相机仿真方法、装置、控制设备及可读存储介质-CN202210466831.2有效
发明人：黄铁军;张史梁;赵君伟;马雷;余肇飞 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： H04N5/235 文献下载
摘要：本申请提供了一种脉冲相机仿真方法、装置、控制设备及可读存储介质，所述方法包括：提取待仿真视频的关键帧序列，将所述关键帧序列转换成强度图序列；根据所述脉冲相机的工作时钟频率提升所述强度图序列的帧率；获取积分发放模型，根据所述积分发放模型对所述强度图序列进行仿真；输出仿真后的脉冲数据。这样，通过模拟脉冲相机的成像过程，将现有的图像和视频数据转化成脉冲数据，解决了真实的脉冲数据严重匮乏的问题。
一种脉冲相机仿真方法装置控制设备可读存储介质

[发明专利]一种基于上下文实例解耦的多人姿态估计方法与装置-CN202210339901.8在审
发明人： 张史梁;王东凯 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请涉及深度学习及姿态估计技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于上下文实例解耦的多人姿态估计方法与装置。所述方法包括：获取预设数目个包含多人的图像；将所述包含多人的图像作为训练样本输入基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型中进行训练；采用训练好的基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型对目标图像进行姿态估计；其中，所述基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型设置有实例信息抽象模块、全局特征解耦模块和热图估计模块。本申请所述方法与装置能够在更大范围内探索上下文线索，从而对空间检测错误具有鲁棒性，且在精度和效率上均优。
一种基于上下文实例姿态估计方法装置

[发明专利]一种目标行人的重识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202011126529.X在审
发明人： 张史梁;刘晓滨 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体目标行人的重识别方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：通过数据域无关映射模型，将标注数据集中的各个第一图像和无标注数据集中的各个第二图像均映射到共享特征空间中；通过全局优化以及局部优化模型对重识别模型进行优化，得到优化后的重识别模型；通过优化后的重识别模型的分类器，对无标注数据集中的各个第二图像进行重识别，并判断视频库中是否包括目标行人的目标视频。因此，采用本申请实施例，由于引入了数据域无关映射模型，能够通过迁移技术，使得在有标签数据上训练得到的模型，能够应用于无标签数据集上；此外，通过引入全局优化以及局部优化模型，提升了训练对标签噪声的鲁棒性，提升了重识别模型的模型性能。
一种目标行人识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]行人身份再识别方法及存储介质-CN202010707102.2在审
发明人： 张史梁;李佳宁 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种行人身份再识别方法及存储介质，该方法包括：对图像识别神经网络模型进行调整；检测调整后的图像识别神经网络模型的识别准确度；根据所述识别准确度判断所述图像识别神经网络模型是否训练完成；若是，则利用训练完成的图像识别神经网络模型针对行人图像进行身份再识别处理；若否，则转向所述对图像识别神经网络模型进行调整。本申请实施例提供的行人身份再识别方法，兼顾视觉相似性和时间一致性，实现无监督行人身份再识别，具有更强的鲁棒性和更好的性能，可以用于无标记信息的情况下提取具有高判别力和高鲁棒性的行人特征，可应用于行人的准确检索与匹配。
行人身份识别方法存储介质

[发明专利]一种基于多时间尺度卷积神经网络的视频行人再识别方法-CN201910013082.6有效
发明人： 张史梁;李佳宁;黄铁军 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于多时间尺度卷积神经网络的视频行人再识别方法，包括：利用多时间尺度卷积神经网络模型处理视频，获得具有空间特征和多尺度时间特征的第一输出，其中，所述多时间尺度卷积神经网络由在空间卷积神经网络中插入多尺度的3D卷积层和残差注意力层获得；利用空间卷积神经网络模型处理所述视频，获得具有空间特征的第二输出；将所述第一输出和所述第二输出进行融合；根据融合结果，对所述视频中的行人进行步态识别和/或空间特征识别。本发明实现了对视频中行人的空间特征(衣着)以及步态的识别，具有更高的识别率。与2D神经网络相比，获取了多尺度的时间线索；与3D神经网路相比，引入的参数容量更小，在相同系统中的运行速度更快。
一种基于多时尺度卷积神经网络视频行人识别方法

[发明专利]一种面向航拍影像的无监督车辆重识别方法-CN202010653505.3在审
发明人：黄庆明;滕尚志;张史梁 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉附属装置的技术领域，特别是涉及一种面向航拍影像的无监督车辆重识别方法，可以直接从采集的原始视频中无监督的学得车辆重识别特征表示，包括以下步骤：(一)、从原始视频中随机挑选出200帧用来标注车辆框，然后训练车辆检测模型；(二)、根据训练好的车辆检测模型得到所有视频帧中的车辆的位置和边界框参数。(三)、根据目标车辆边界框参数和循环一致性方法训练车辆跟踪定位模型。(四)、根据车辆跟踪定位模型把视频帧中的对应车辆关联起来并标注相应的车辆ID(身份标识号)。(五)、根据自动标注好的车辆数据训练神经网络并更新参数，然后在测试集上提取车辆特征并进行检索。
一种面向航拍影像监督车辆识别方法

[发明专利]一种车辆再识别方法及系统-CN201711395760.7有效
发明人： 张史梁;田奇;高文;刘晓滨 -专利权人：北京大学
申请日： 2017-12-21 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供了一种车辆再识别方法及系统，基于车辆部件特征与集合距离度量学习，包括如下步骤：提取车辆的全局特征及局部特征，并基于局部特征的质量确定每个局部特征所占权重；通过集合距离度量学习，完成车辆再识别过程。本发明使用集合距离度量学习加速特征学习的过程。集合距离度量学习首先将同一辆车的不同图片视为一个集合，通过减小每个集合内部的图片距离，同时增大不同集合之间的距离优化特征学习过程。本发明有效降低了训练的计算复杂度，同时可获得更具有判别力的特征，能够更为准确的进行车辆再识别。
一种车辆识别方法系统

[发明专利]用于检测特征的方法和装置-CN201811068512.6有效
发明人： 张史梁;何建忠;杨铭 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开了一种用于检测特征的方法和装置，该方法包括：对输入张量串行执行至少两个分组的卷积，每个分组包括串行执行的至少两个卷积；根据每个分组中的每个卷积的结果，确定针对每个分组的第一融合结果和第二融合结果；确定基于每个分组的第一检测结果和第二检测结果；以及融合所有的第一检测结果和第二检测结果。通过该方法，能够以相对较小的处理成本、高效率且准确地实现输入张量中的关注特征的检测。
用于检测特征方法装置

[发明专利]一种基于分辨率无关特征的图片行人再识别系统及方法-CN201910877759.0在审
发明人： 张史梁;毛书南;杨铭 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于分辨率无关特征的图片行人再识别系统及方法，所述系统包括：前景超分辨率模块，包括具有残差连接的自动编码器，由行人再识别损失和前景超分辨率损失训练获得；分辨率无关特征提取模块，由多个双流块组成，每个双流块通过两个卷积神经网络流学习分辨率无关特征，所述分辨率无关特征通过由学习分辨率权重损失获得的权重融合，输出最终特征。本发明可以广泛应用于监控、安保等领域的图像行人搜索、跨摄像头行人追踪等实际系统中，应用于低分辨率与多分辨率的行人准确检索与匹配，提升监控数据处理的性能。
分辨率超分辨率权重双流卷积神经网络特征提取模块自动编码器摄像头低分辨率多分辨率实际系统识别系统提升监控最终特征数据处理安保残差匹配应用检索搜索追踪图像输出监控融合学习图片

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