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[发明专利]一种自适应交通信号控制方法、装置、电子设备及介质-CN202310814476.8在审
发明人： 皮家甜;杨新民;吴昌质 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G08G1/081 文献下载
摘要：本发明涉及自适应交通信号控制方法、装置、电子设备及介质，该自适应交通信号控制方法通过获取历史交通数据集、新交通数据集和第一交通信号控制模型集群，根据历史交通数据集和新交通数据集对第一交通信号控制模型集群的决策能力进行离线评估，得到第一评估结果，结合第一评估结果和新交通数据集，调整第一交通信号控制模型集群，计算历史交通数据集的片段特征分布与新交通数据集的整体特征分布之间的相似度，通过新交通数据集对第二交通信号控制模型集群的决策能力进行离线评估，得到第二评估结果，根据第二评估结果确定交通信号输出相位以及交通信号输出相位的时长；本发明降低了对实时数据的依赖性，减少了实时数据计算负担，降低了试错代价。
一种自适应交通信号控制方法装置电子设备介质

[发明专利]结合交通流预测与强化学习的自适应交通信号控制方法-CN202310452873.5在审
发明人： 皮家甜;杨新民;吴昌质 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G08G1/08 文献下载
摘要：本发明公开了结合交通流预测与强化学习的自适应交通信号控制方法，涉及交通信号控制技术领域，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：S1：获取路口进口和出口车辆的数量和速度信息，并基于获取的信息预测未来一段时间内交通流的变化趋势；S2：根据交通流预测结果和实时交通信息，确定当前时刻的最优放行相位；S3：根据交通流预测结果和交通信号现场检测数据，通过强化学习得到最优的相位绿灯时间；S4：交通信号控制设备根据信号方案自适应调节信号周期、绿灯时间和相位序列等参数，实现对平面交叉口交通信号的自适应控制。该方法通过对交通流的预测和对路口状态的表示，实现了交通信号控制的自适应。
结合通流预测强化学习自适应交通信号控制方法

[发明专利]活体检测的对抗样本生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111295940.4有效
发明人：杨杰之;蒋宁;王洪斌;吴至友;周迅溢;曾定衡;皮家甜 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种活体检测的对抗样本生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及互联网技术领域。该方法包括：首先获取包含伪造人脸的人脸图像，然后对该人脸图像进行人脸活体检测得到检测结果。当检测结果为假体时，将基于该人脸图像生成参考人脸图像，该参考人脸图像与人脸图像间的第一图像差异小于指定差异，以及该参考人脸图像属于活体的概率大于指定概率，最后将该参考人脸图像输出为对抗样本。由于在调整过程中会同时考虑图像差异及属于活体的概率与指定概率之间的差异这两个条件，本申请可以使图像差异及概率之间的差异在重复地调整过程中达到均衡，因此仅需要对包含伪造人脸的人脸图像做出微小改动就可得到攻击成功率较高的对抗样本。
活体检测对抗样本生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种交通流预测的自适应交通信号控制系统及方法-CN202310385798.5在审
发明人： 皮家甜;徐进;王宇轩;杨新民;吴昌质 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种交通流预测的自适应交通信号控制系统及方法，涉及人工智能交通规划技术领域，其技术方案要点是：包括交通状态感知模块、数据预处理模块、交通特征提取模块、交通流预测模块、自适应信号控制和通信模块；所述交通状态感知模块用于采集平面交叉口的车辆信息、红绿灯信息以及交通监控设备信息，同时将采集的信息发送至数据预处理模块中。该系统和控制方法更加适应动态交通流的变化，达到优化交通流的目的；同时，该发明利用了大数据分析技术和深度学习算法，提高了交通信号控制系统的效率和精度；此外，该发明还可以根据实际情况，调整预测模型和控制参数，以满足不同交通场景下的需求，具有较强的适应性和灵活性。
一种通流预测自适应交通信号控制系统方法

[发明专利]视频检测方法、视频检测模型的训练方法及装置-CN202210564026.3有效
发明人：李艾仑;王洪斌;吴至友;皮家甜;曾定衡 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频检测方法及装置，用于解决现有的伪造视频检测方法存在的检测准确率低、通用性差的问题。所述视频检测方法包括：获取待检测视频中目标人脸的至少一帧视频图像和基于时序排列的目标人脸的多帧第一光流图像；通过视频检测模型对所述至少一帧视频图像进行特征提取，得到所述目标人脸的脸部情绪特征；通过所述视频检测模型对所述多帧第一光流图像进行特征提取，得到所述目标人脸的脸部动作特征；至少基于所述目标人脸的脸部情绪特征和脸部动作特征，确定所述待检测视频的检测结果。
视频检测方法模型训练装置

[发明专利]交通信号控制方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310183083.1在审
发明人： 皮家甜;杨新民;吴昌质 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本发明提供一种交通信号控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取交通状态信息，交通状态信息包括交叉路口的信号灯信息和不同通行方向的车辆信息，车辆信息包括车辆队列长度、车辆的位置与速度，将行驶车辆的位置与速度映射到车辆队列长度，得到有效行驶车辆的权重，基于有效行驶车辆的权重和车辆队列长度计算交叉路口不同相位的相位有效压力，根据交通状态信息和相位有效压力建立交通信号控制模型，并将新的交通状态信息输入至交通信号控制模型进行训练，基于训练后的交通信号控制模型对目标交叉路口的交通信号进行控制，可以有效地降低交通压力、减少车辆等待时间，提高交通效率、缓解交通拥堵，同时模型简单、可使用性高。
交通信号控制方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像生成模型的训练方法及装置、电子设备、存储介质-CN202310065606.2在审
发明人：刘彦宏;夏粉;蒋宁;吴海英;曾钧一;皮家甜;吴至友 -专利权人：马上消费金融股份有限公司;重庆师范大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像生成模型的训练方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：获取第一样本图像和第二样本图像；将第二样本图像中的扰动载体融合至第一样本图像中，获得初始载体迁移图像；根据第一样本图像、初始载体迁移图像和初始图像生成模型，对初始图像判别模型进行训练，获得目标图像判别模型；根据第一样本图像、原始素颜图像、原始载体图像和目标图像判别模型对初始图像生成模型进行训练，获得图像生成模型。根据本公开实施例能够提升图像生成模型的训练速度和生成的扰动图像的准确度。
图像生成模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、图像处理网络训练方法、装置及电子设备-CN202210037593.3有效
发明人：陈圣;曾定衡;皮家甜;吴至友;李长林 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理方法、图像处理网络训练方法及电子设备，该图像处理方法包括：获取待处理图像；利用目标图像去噪网络对待处理图像进行去噪处理，得到目标去噪图像；其中，目标图像去噪网络包括依次连接的目标特征融合网络、目标级联特征提取网络以及第一卷积层，目标特征融合网络用于对待处理图像进行特征提取，以及对提取的第一特征图和第二特征图进行特征融合，得到目标融合特征图，目标级联特征提取网络用于对目标融合特征图进行特征提取，得到目标特征图，第一卷积层用于对目标特征图进行卷积处理，得到目标去噪图像，这样，可提高图像去噪的效果。
图像处理方法网络训练装置电子设备

[发明专利]一种自适应交通信号控制方法-CN202210853273.5在审
发明人： 皮家甜;杨新民;吴昌质 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应交通信号控制方法，涉及人工智能、计算机视觉技术领域，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：S1：通过交通状态感应模块获取待处理车辆的信息，再通过信息处理及控制决策模块接收交通状态感应模块发送的待处理的车辆信息，并将其保存至指定的储存区域；S2：根据改进的MP算法对得到的测量信息进行融合处理，得到每个相位的压力，再根据当前的交通状态参数和相位压力，输出下一时刻交通状态；S3：通过信号灯控制模块获取下一时刻的交通状态信息，根据该信息进行相位设置和绿灯时间设置。该控制方法既可以有效地降低交通压力，提高交通效率，缓解交通拥堵，也可以减少用户等车时间和出行时间。
一种自适应交通信号控制方法

[发明专利]一种人脸隐私保护方法、系统、介质及电子终端-CN202110649452.2有效
发明人： 皮家甜;杨琳希;吴至友;刘学文 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸隐私保护方法、系统、介质及电子终端，方法包括：获取待处理人脸图像；根据待处理人脸图像和预先设置的初始化规则，获取待处理人脸图像的初始化扰动图像和对应的第一扰动参数；利用初始化扰动图像对待处理人脸图像进行对抗性攻击，获取攻击结果；根据攻击结果，对第一扰动参数进行更新，获取第二扰动参数；根据第二扰动参数，获取稀疏性对抗扰动图像；将稀疏性对抗扰动图像叠加至待处理人脸图像，完成人脸隐私保护；本发明中的人脸隐私保护方法，通过将稀疏性对抗扰动图像叠加至待处理人脸图像，获取隐私保护人脸图像，对待处理人脸图像进行较好地隐私保护，避免用户人脸或身份信息被识别，隐私保护人脸图像的清晰度较高。
一种隐私保护方法系统介质电子终端

[发明专利]基于区域建议网络的蜻蜓目昆虫识别方法-CN202110480792.7有效
发明人： 皮家甜;于昕;彭明杰;吴志友 -专利权人：重庆师范大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域建议网络的蜻蜓目昆虫识别方法，包括步骤：S1.对蜻蜓目昆虫图像进行清洗和整理，得到蜻蜓目昆虫图像的数据集；S2.对蜻蜓目昆虫图像的数据集进行增强处理，得到增强后的数据集；S3.对所述增强后的数据集进行划分，得到蜻蜓目昆虫图像的训练集、验证集以及测试集；S4.构建基于区域建议网络的深度卷积网络模型；S5.使用所述训练集以及验证集对深度卷积网络模型进行训练，得到训练后的网络模型；S6.将所述测试集输入到训练后的网络模型，输出得到所述测试集的分类结果。本发明能够使得识别处理简单快捷，节省了大量的人力成本，解决了自然环境下蜻蜓目昆虫图片背景复杂导致识别困难的问题。
基于区域建议网络蜻蜓昆虫识别方法

[发明专利]一种深度图像中物体检测方法-CN201610049077.7有效
发明人：曲磊;邱云周;皮家甜;王康如;张力;杨旭光;王营冠;郑春雷 -专利权人：上海物联网有限公司
申请日： 2016-01-25 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种深度图像中物体检测方法，包括以下步骤：对输入深度图像建立基于多叉树数据结构的深度树模型以及深度树节点与深度图像像素的映射图；遍历深度树模型各节点，统计和分析节点数据，判决节点属性，从而获得物体所在矩形区域。本发明能够快速、准确的获得物体矩形区域，提升深度图像中物体检测的准确度，使得检测结果既能满足人眼视觉要求又能够较好满足现实应用中对速度与精度的需求。
一种深度图像物体检测方法

[发明专利]一种主动捕获低空小型无人飞行器的系统及方法-CN201610134388.3有效
发明人：占云龙;黄葵;皮家甜;曲磊;何为;王营冠;郑春雷 -专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所
申请日： 2016-03-09 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种主动捕获低空小型无人飞行器的系统及方法，其中无人机平台用于实现低空飞行，并搭载有所述双目视觉图像采集单元和弹射捕捉单元；所述双目视觉图像采集单元用于对监测空间拍摄双目视频图像信息；所述多信息采集单元用于获取所述无人机平台的倾角信息、高度信息和/或地理位置信息；所述信息处理决策单元用于融合所述双目视频图像信息和所述倾角信息、高度信息和/或地理位置信息，并计算分析实现飞行器探测识别、深度信息的获取、飞行器追踪、飞行器的捕捉指挥；所述弹射捕捉单元根据所述飞行器的捕捉指挥命令捕捉飞行器。本发明提高了对入侵的小型低空飞行器的主动捕捉能力。
一种主动捕获低空小型无人飞行器系统方法

[发明专利]一种深度图像中基于多叉树的局部凸出对象提取方法-CN201510249956.X有效
发明人：曲磊;谷宇章;郑春雷;崔振珍;张诚;占云龙;皮家甜;杜若琪 -专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所
申请日： 2015-05-15 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种深度图像中基于多叉树的局部凸出对象提取方法，包括以下步骤对输入深度图像进行逐像素邻域差分，建立基于多叉树数据结构的深度树模型以及深度树节点与图像像素的映射图；对深度树的叶子节点进行局部优化，去除噪声；遍历深度树的叶子节点得到深度图像的局部极值区域，利用判决函数确定叶子节点的子树根节点位置，从而提取出局部凸出对象区域。本发明能够快速、准确的提取出多个凸出对象区域，提升深度图像中凸出物体检测的准确度。
一种深度图像基于多叉树局部凸出对象提取方法

[发明专利]一种基于指导图像引导的高精度立体匹配方法-CN201510225381.8有效
发明人：占云龙;谷宇章;黄葵;张诚;皮家甜;曲磊;杜若琪 -专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所
申请日： 2015-05-04 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于指导图像引导的高精度立体匹配方法，包括以下步骤计算指导图像；计算复合梯度；计算复合匹配代价；匹配代价的聚合；视差计算；视差求精。本发明可以搭建一种可以应对常见匹配场景的高效的匹配方法，为双目立体测量技术的设计应用提供重要的依据，同时该方法也可为其他的立体匹配方法的设计提供一定的参考。
一种基于指导图像引导高精度立体匹配方法

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