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[发明专利]一种人像卡通化方法、系统及电子设备-CN202210822284.7在审
发明人：宣琦;周洁韵;宋栩杰;翔云 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：一种人像卡通化方法，包括：1)获取包含待检测人员的图像数据；2)将已获取的所述图像数据输入至已完成训练的人脸预处理模型中；3)预处理后的人像数据在下采样前，上采样后经过堆叠的Hourglass模块，以提取并结合不同尺度下的特征信息，渐进地提升人像卡通化模型特征抽象和重建能力；4)在标准化前先组合人像特征图与卡通图特征图，通过辅助分类器学习到的权重来加权平均人像图特征和卡通图特征的统计量；5)按AdaLIN方法进行反标准化对特征进行解码，使得输出的卡通图能更好地保留原图的语义信息；6)引入特征差异损失函数Ldis，使输出卡通图与输入原始人像图的身份特征信息尽可能相似。本发明还包括使用一种人像卡通化方法的系统和电子设备。
一种人像卡通方法系统电子设备

[发明专利]一种全自动的人像数据匿名化方法-CN202210236864.8在审
发明人：宣琦;周洁韵;宋栩杰;翔云;邱君瀚 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种全自动的人像数据匿名化方法，包括以下步骤：1)掩码生成方法。在DUTS‑TR数据集上对U2Net进行训练，得到用于生成掩码的模型；2)前景提取方法。通过上述模型生成坐姿数据相对应的掩码，从而去掉涉及隐私信息的部分背景；3)人脸匿名方法。用基于yolov5优化的人头检测网络检测去除背景后的人脸，根据边界框与返回的关键点位置对头部进行双重加密，将匿名化后的数据存储回原始图像中。4)人头检测模型优化方法。缩小SPP块的内核，舍弃部分降低性能的数据处理方法，增加关键点回归辅助检测。本发明针对坐姿数据集能够高效的实现数据匿名化。
一种全自动人像数据匿名方法

[发明专利]坐姿检测方法、系统及电子设备-CN202210009187.6在审
发明人：宣琦;虞馨杭;周洁韵;俞山青;翔云;韦永昌 -专利权人：杭州鳑鲏智能科技有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种坐姿检测方法、系统及电子设备，涉及模式识别技术领域，该方法将获取的包含待检测人员的视频数据输入至已完成训练的坐姿检测模型中，利用坐姿检测模型输出待检测人员的关键点及连接关系，并根据关键点及连接关系确定待检测人员的关节点；然后根据关节点的坐标确定关节点之间的距离及角度关系，并根据关节点之间的距离及角度关系确定待检测人员的坐姿。该方法中使用的坐姿检测模型对低秩特征图进行滤波器剪枝操作实现了对传统模型的压缩，能够在保证精度的前提下实现了模型的加速，并根据该坐姿检测模型识别得到的待检测人员关节点快速确定待检测人员的坐姿，在保证检测精度的前提下降低了检测过程的资源消耗。
坐姿检测方法系统电子设备

[发明专利]一种基于头部姿态估计的儿童坐姿提醒方法和系统-CN202111551860.0在审
发明人：宣琦;宋栩杰;周洁韵;翔云;邱君瀚 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于头部姿态估计的儿童坐姿提醒方法，包括：S1：从摄像设备获取原始图像，进行有效帧检测并保留有效帧；S2：使用目标检测算法从原始图像提取头部图像；S3：将头部图像输入头部姿态估计网络，得到俯仰角、偏航角、滚转角的概率分布序列和最终的估计角度；S4：将概率分布序列输入一维卷积网络验证准确性，根据估计角度对头部姿态进行判断并对错误姿态进行语音提醒。本发明还包括一种基于头部姿态估计的儿童坐姿提醒系统。本发明能够通过摄像设备对儿童书写阅读场景下的头部欧拉角进行细粒度识别并针对错误姿态进行提醒，同时具有较低的误报率。
一种基于头部姿态估计儿童坐姿提醒方法系统

[发明专利]一种基于迁移学习的毛豆表型性状的分类方法及系统-CN202110899670.1在审
发明人：翔云;张璐;陈其军;卜远鹏;刘娜;周洁韵;宋栩杰;韩瑞鑫;宣琦 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于ResNet迁移学习的毛豆表型性状的分类方法及系统，包括以下步骤：S1：获取毛豆图像数据；S2：数据处理，对于采集到的原始图像数据进行预处理；S3：模型训练，将处理好的训练图像数据输入到ResNet网络中，使用预先训练好的模型参数进行快速迁移学习；S4：将验证集图片输入到训练好的模型中，得到预测结果。一种基于ResNet迁移学习的毛豆不同表型性状的识别系统，包括依次连接的数据获取模块，数据预处理模块，网络训练进行迁移学习模块以及图像识别模块。本发明提高了残差网络的收敛速度，所述目标检测网络输出检测结果有效提高了检测精度,降低了人力和时间成本，为农学专业人士采摘、分捡毛豆提供了便利。
一种基于迁移学习毛豆表型性状分类方法系统

[发明专利]一种面向目标检测的物理攻击对抗补丁的生成方法及系统-CN202110629124.6在审
发明人：翔云;韩瑞鑫;陈其军;宋栩杰;周洁韵;张璐;刘壮壮;陈作辉 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种面向目标检测的物理攻击对抗补丁的生成方法，包括以下步骤：(1)生成一个像素值随机的矩形对抗补丁；(2)将对抗补丁进行鲁棒性处理；(3)初始化掩码矩阵；(4)将对抗补丁应用在训练集上；(5)从结果中提取真实类别置信度；(6)设计损失函数并计算损失；(7)计算梯度然后更新对抗补丁，循环第2至第7步，直至达到最大迭代次数或者攻击成功率达到阈值；(8)打印补丁，进行物理环境测试。本发明还包括一种面向目标检测的物理攻击对抗补丁的生成系统，由对抗补丁应用模块、目标检测模块、损失计算模块和对抗补丁更新模块组成。本发明可以自定义补丁形状，根据设计的损失函数求梯度，更新对抗补丁，最后进行物理环境测试。
一种面向目标检测物理攻击对抗补丁生成方法系统

[发明专利]一种基于复值卷积的GAN增强磁感应成像方法及系统-CN202110503479.0在审
发明人：宣琦;宋栩杰;陈其军;周洁韵;韩瑞鑫;张璐;翔云;邱君瀚 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于复值卷积的GAN增强磁感应成像方法及系统，包括：S1、采集电压序列数据，构建复值神经网络模型，将所述电压序列数据输入所述复值神经网络模型进行训练，得到初步电导率分布图像；S2、构建对抗生成网络模型，将所述初步电导率分布图像输入所述对抗生成网络模型进行训练，得到用于图像增强的生成器；S3、将所述初步电导率分布图像输入所述生成器，得到高精度目标电导率分布图。本发明将对抗生成网络模型作为图像优化模块对复值卷积网络的输出进行图像增强，充分利用了电压序列数据的复值特性，提高了神经网络的训练效率及电导率重建的准确性，进而提高了最终图像的分辨率与精度。
一种基于卷积 gan 增强感应成像方法系统

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