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- [发明专利]基于长短时序关联的视频序列特征优化方法-CN202310805176.3在审
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柯逍;刘浩
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福州大学
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2023-07-03
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2023-10-03
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G06V20/40
- 本发明的目的是提出基于长短时序关联的视频序列特征优化方法。首先，通过利用提取行人序列平均特征值找出序列中与平均值偏差较大的视频帧将偏差最大的视频帧视为在该序列中出现的异常帧，提出了一种新的基于长时序异常挖掘的特征优化方法，本发明对异常帧进行计算获取，使用序列平均特征替换序列中异常帧对应特征，从而实现对异常帧的抑制，构建一个新的高质量的长时序特征样本；此外，为了挖掘短时序特征的局部变化，提出了一种新的基于相邻帧组合学习的特征优化方法，通过注意力机制挖掘组合内的共同特征，抑制相邻帧之间的异常信息，与长时序特征相结合进一步增强视频序列的表达能力，从而提升视频行人重识别网络的鲁棒性。
- 基于长短时序关联视频序列特征优化方法
- [发明专利]基于深度学习的输变电工程质量通病防治检测方法-CN202011517762.0有效
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陈晶晶;柯逍
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福建京力信息科技有限公司
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2020-12-21
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2023-09-22
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G06V10/762
- 本发明涉及一种基于深度学习的输变电工程质量通病防治检测方法，包括以下步骤:步骤S1:获取输变电工程电力箱接地连接检测数据,并预处理；步骤S2:根据训练算法要求,构建输变电工程电力箱接地连接检测数据集；步骤S3:对深度学习算法yolov4‑tiny的训练超参数进行调优，采用优化算法优化训练模型，并根据数据集进行训练并得到yolov4‑tiny检测模型；步骤S4:根据训练后得到的yolov4‑tiny检测模型对输入图片进行目标检测，获取初步检测结果；步骤S5:对初步检测结果进行解码,并采用改进的非极大值抑制算法筛选出最终的检测结果，最后在输入图片中绘制检测框。本发明能够有效识别判断电力箱是否进行接地连接，具有较好的泛化能力和鲁棒性，在复杂环境下能具有较好的检测性能。
- 基于深度学习变电工程质量通病防治检测方法
- [发明专利]基于噪声消除训练和降维注意力机制的安全帽检测方法-CN202310816812.2在审
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柯逍;陈文垚
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福州大学
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2023-07-05
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2023-09-15
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G06V20/52
- 本发明提出了一种基于噪声消除训练和降维注意力机制的安全帽检测方法，首先通过获取安全帽数据图片以及预处理构建安全帽检测数据集，然后构建噪声消除训练框架代替二分图匹配算法，对每个目标物体的ground‑truth信息添加噪声，引入注意力掩码，对噪声对象进行分组，最后将噪声对象输入Transformer解码器。此外，本发明对Transformer架构中的多头注意力机制进行改进，将关键特征通过一维全局平均池化解耦为一维行特征和一维列特征，然后依次进行行注意力和列注意力，最后进行加权求和。本发明利用子特征融合与跨层感知增强卷积模块构建轻量化的特征提取网络，并将其作为骨干网络加入基于Transformer架构的DETR网络，得到一个轻量化的DETR检测网络。
- 基于噪声消除训练注意力机制安全帽检测方法
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