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[发明专利]一种基于时空特征增强网络的视频人体行为识别方法-CN202310669142.6在审
发明人：滕竹;陈敏;张宝鹏;李浥东 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时空特征增强网络的视频人体行为识别方法。该方法包括：将训练视频数据的帧图像输入到视频人体行为识别模型中，通过局部时空特征增强模块提取出帧图像中的帧级别运动的局部时空特征，利用全局时空特征增强模块获取帧图像中的视频级运动的全局时空特征，通过多特征融合模块融合局部时空特征和全局时空特征，将得到的最终的特征表示输入到全连接层，全连接层输出视频数据中的人体行为识别结果；当重复执行上述处理过程迭代训练视频人体行为识别模型达到设定次数后，得到训练好的视频人体行为识别模型，利用训练好的视频人体行为识别模型对待检测的视频数据进行人体行为识别。本发明方法可以高效地从视频中识别出行人的行为。
一种基于时空特征增强网络视频人体行为识别方法

[发明专利]一种基于智能视觉通行逻辑的仿真训练装置及方法-CN202211328912.2有效
发明人：王子印;马怀清;卢佳婷;滕竹;陈皓阳;李棋瑞;吴宪光 -专利权人：艾弗世（苏州）专用设备股份有限公司;深圳地铁建设集团有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明涉及轨道交通通行设备技术领域，特别是涉及一种基于智能视觉通行逻辑的仿真训练装置及方法，所述仿真训练装置，包括外壳，所述外壳的正面设置有电源开关、电源接口和多个通信接口，所述通信接口包括COM接口、LVDS接口、DB9接口、VGA接口、网络接口、RJ45接口、USB接口、TypeC接口和HDMI接口。本发明能够缩短智能算法模型的训练周期，节约人力资源，并有效提高项目执行效率；能够在不破坏原有模型架构的基础上，通过专项训练增加模型的甄别和检测能力，提高通行逻辑软件和智能模型算法的鲁棒性，具备更好的扩展性，能够满足新增需求，而不需要重建神经网络，降低实施成本。
一种基于智能视觉通行逻辑仿真训练装置方法

[发明专利]基于层次化上下文引导的多目标跟踪方法-CN202310117211.2在审
发明人：张宝鹏;李芮;王子印;滕竹;刘瑜淼;李棋瑞;陈晧阳 -专利权人：北京交通大学;艾弗世（苏州）专用设备股份有限公司
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供一种基于层次化上下文引导的多目标跟踪方法，并提出了一种新的分层上下文引导网络，该网络通过分层地视频帧全局处理、局部处理和对象包围框处理来执行检测、包围框特征提取和对象位置细化。该跟踪器分别以全局和局部的方式学习视频帧的时间和空间上下文特征，引导多尺度特征聚合，从而定位感兴趣的区域，提取丰富的包围框特征。这样，每个检测的包围框除了语义信息外，还包含上下文关系信息，减少了不完整或不清楚的对象的重要信息的丢失。基于学习到的上下文特征，设计了一个上下文引导的对象位置细化模块，通过传播对象在每一帧的包围框特征来学习目标对象轨迹片段的代表性特征，并根据代表性特征生成位置细化后的对象。
基于层次上下文引导多目标跟踪方法

[发明专利]基于空间拓扑和身份聚合的目标域数据的多目标跟踪方法-CN202211260826.2在审
发明人：滕竹;李芮;王子印;张宝鹏;李棋瑞;刘瑜淼;陈晧阳 -专利权人：北京交通大学;艾弗世（苏州）专用设备股份有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06N3/0895 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于空间拓扑和身份聚合的多目标跟踪网络演化方法。该方法包括：(1)在有标签的源域中训练基于空间拓扑结构的多目标跟踪网络和身份聚合网络，得到参数更新后的多目标跟踪网络和身份聚合网络；(2)利用参数更新后的多目标跟踪网络和身份聚合网络获取无标签目标域中数据的伪标签；(3)利用得到的伪标签和多目标跟踪网络中的自监督模块更新整个多目标跟踪网络的参数。上述的步骤(2)和(3)迭代执行多轮后得到的网络参数用于进行目标域的多目标跟踪。本发明方法可以解决多目标跟踪的域适应问题，抑制多目标跟踪网络模型在没有标签的跟踪场景中性能大幅度下降的问题。
基于空间拓扑身份聚合目标数据多目标跟踪方法

[发明专利]时序数据处理模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202211134992.8在审
发明人：滕竹;李鑫 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供一种时序数据处理模型训练方法、装置、设备及存储介质，通过读取时序数据训练样本，并提取时序数据训练样本的目标时序特征，其中，时序数据训练样本内包括至少两条业务记录，目标时序特征表征时序数据训练样本内的业务记录在目标时间维度上的分布；基于时序数据训练样本的目标时序特征，得到对应的训练截止信息，训练截止信息用于表征使用时序数据训练样本训练模型时，模型的收敛条件；基于训练截止信息，利用时序数据训练样本对初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型，目标神经网络模型用于基于时序数据预测业务结果。提高训练效率，缩短训练时长，实现处理模型的快速建模，进而提高基于时序数据进行业务预测的时效性。
时序数据处理模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]行人重识别系统及方法-CN201910049231.4有效
发明人：滕竹;李芮;张宝鹏;田佳杰;李妍 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种行人重识别系统及方法，属于行人重识别技术领域。该系统通过基于稀疏编码的深度学习网络对不同的原始图像进行图像重构，得到对应的重构矩阵；结合注意力机制提取各重构矩阵中的特征向量；计算所述特征向量的分类损失结果和验证损失结果；根据所述分类损失结果和所述验证损失结果判断特征提取模块是否收敛，若收敛，则计算不同重构矩阵的特征向量之间的差异度，若差异度大于设定的阈值，则不属于同一行人，若差异度小于设定的阈值，则属于同一行人。本发明使用重构子网络对图像进行重构以提高图像清晰度，使用多任务损失函数拉近相同个体之间的距离，从而提高了网络的特征表示能力和判别能力，提高行人重识别准确率。
行人识别系统方法

[发明专利]一种基于异构图网络的多目标跟踪方法-CN202010712454.7在审
发明人：张宝鹏;李芮;滕竹;刘炜;李浥东 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于异构图网络的多目标跟踪方法，应用于多目标跟踪中。首先使用目标检测算法得到目标检测框，然后使用光流计算和线性回归操作进行视频帧之间的数据关联。为了解决目标遮挡问题，该模型在数据关联之后使用异构图网络提取检测框和跟踪目标的特征进行相似性度量，判断新出现的检测框是否属于已有的目标。异构图网络包括外观特征提取，空间关系提取和时间关系提取三部分，用于学习判别性特征，以进行目标的外观、空间位置及时间关系等信息的编码，提高特征的表示能力和判别能力，从而提高多目标跟踪的性能。
一种基于构图网络多目标跟踪方法

[发明专利]一种半监督视频目标分割方法-CN202010885756.4在审
发明人：滕竹;王晶粳;张宝鹏;李浥东 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种半监督视频目标分割方法，包括：S1对视频图像进行预处理，得到当前帧的图像和第一帧的图像，并给定第一帧的分割图；S2构建半监督视频目标分割网络模型，半监督视频目标分割网络模型包括短时网络模块、长时网络模块、注意力门网络模块和上采样模块；S3将前一帧的图像，前一帧的分割结果图和当前帧的图像输入短时网络模块，得到当前帧的粗糙分割图和相对变化信息；将当前帧的图像、第一帧的图像、第一帧的分割图以及当前帧的粗糙分割图输入至长时网络模块，得到绝对变化信息；将相对变化信息以及绝对变化信息输入至注意力门网络，得到分割结果，最后通过上采样模块得到分割结果图。本方法可以提高分割性能和分割的速度。
一种监督视频目标分割方法

[发明专利]一种遥感图像目标检测方法-CN202010122264.X在审
发明人：滕竹;段雅妮;张宝鹏;李芮;李浥东 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种遥感图像目标检测方法基于图像语义特征来设计锚框，借助特征的强大表达力来使锚框生成阶段既高效又精准。通过中心预测分支和形状预测分支预测锚框的位置及大小，所采用的瓶颈结构扩大特征相对于原图的感受野，增强小目标检测能力。本发明不仅解决了遥感图像目标多尺度问题，而且对小目标有较好的检测性能；本发明提供的方法基于图像语义特征来设计锚框，借助特征的强大表达力来使锚框生成阶段既高效又精准；通过中心预测分支和形状预测分支预测锚框的位置及大小，所采用的瓶颈结构扩大特征相对于原图的感受野，增强小目标检测能力；本发明中提供的模型提升了对多种数据集中多尺度目标的适应性，增强了泛化性。
一种遥感图像目标检测方法

[发明专利]一种跨多目标域行人重识别方法-CN202010111738.0在审
发明人：滕竹;田佳杰;张宝鹏;李芮;李浥东 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种跨多目标域行人重识别方法，首先使用分布对齐模型对源域、目标域的图片进行域对齐和场景对齐操作，从而使域对齐的图片和场景对齐的图片分布与目标域的图片分布一致，提高基于属性编码的行人重识别模型准确率；将域对齐图片的识别视为分类任务，将域对齐的图片结合对应的摄像头属性输入到基于属性编码的基于属性编码的行人重识别模型中，利用交叉熵损失优化模型参数，将场景对齐的识别视为度量任务，将场景对齐的图片结合摄像头属性输入到基于属性编码的基于属性编码的行人重识别模型中，利用难采样三元组损失优化模型参数。本发明中分布对齐模型和基于属性编码的基于属性编码的行人重识别模型单独训练，分别优化，进而提高行人重识别的准确率。
一种多目标行人识别方法

[实用新型]一种减轻医务人员负担的患者自用灌肠装置-CN201920332582.1有效
发明人：刘治达;滕竹;刘月孝;刘亚菊 -专利权人：刘治达
申请日： 2019-03-15 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： A61M3/02 文献下载
摘要：一种减轻医务人员负担的患者自用灌肠装置，包括药瓶，药瓶下端设有引流管，引流管与药瓶内部相通，引流管中部固定安装流速调节器，引流管右端螺纹安装肛管，肛管右端封口，引流管右端管壁内部开设环形的第一腔体，引流管右端开设两个相互平行的环形的第一通孔，第一通孔均与第一腔体内部相通，第一腔体内设有第一气囊，第一气囊外侧设有吸水棉，第一气囊能够通过第一通孔位于引流管外侧，第一气囊左部一侧固定连接第一充气管一端。本实用新型结构简单，操作方便，自助性强，治疗过程私密性高，方便患者把握灌肠的深度，在第二气囊的作用下定位给药，便于将药液作用于病变部位，气囊结构的大小可根据患者的体感自行调节，使用灵活。
一种减轻医务人员负担患者自用灌肠装置

[发明专利]一种模拟硬件的信号数据生成方法及装置-CN201710726579.3有效
发明人：郭洋宏;王石记;滕竹;刘峰;李琼;张宁;储艳莉;李红辉;胡智博;范子豪 -专利权人：北京交通大学;北京航天测控技术有限公司
申请日： 2017-08-22 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G01R13/00 文献下载
摘要：本公开是关于一种模拟硬件的信号数据生成方法及装置。该方法包括：获取信号参数、信号源参数、数据线参数及待模拟硬件的硬件参数；根据所述信号参数、信号源参数、数据线参数及所述硬件参数计算信号数据的噪声值；根据所述信号参数及所述噪声值生成所述信号数据。该技术方案通过软件模拟硬件信号源，可以直接在PC和示波器上独立运行，通过输入不同参数灵活更改信号特征，降低硬件购买成本。更加简单易用，可操作性强，参数可调范围大，不会因为参数设置不对造成硬件的损坏。
模拟硬件信号数据信号源参数信号参数硬件参数数据线噪声软件模拟硬件参数可调参数设置独立运行更改信号获取信号计算信号示波器信号源灵活购买

[发明专利]眼图抖动的分析方法-CN201610519381.3有效
发明人：刘峰;王硕;王石记;滕竹;李琼;张宁;李红辉;杨芳南;张杰 -专利权人：北京交通大学;北京航天测控技术有限公司
申请日： 2016-07-04 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06F13/38 文献下载
摘要：本发明提供眼图抖动的分析方法，包括：采集一串中间无采集空白区的连续信号，生成连续信号对应的眼图；确定眼图的基准点；将眼图中的计算范围内的数据生成直方图；对直方图的数据进行归一化处理；从归一化后的直方图的左右两端分别遍历，分别确定归一化后的直方图的左尾部和右尾部；得到左尾部和右尾部对应的高斯分布的初始方差和初始均值；分别获取归一化后的直方图的左尾部和右尾部与连续信号的实际左尾部和实际右尾部之间的拟合度，并将拟合度的最小值所对应的均值、方差分别作为归一化后的直方图的左尾部和右尾部的最优均值和最优方差；生成左尾部和右尾部的实际均值、左尾部和右尾部的实际方差；确定随机性抖动；或者确定性抖动的峰峰值。
抖动分析方法

[发明专利]一种时钟恢复方法及装置-CN201710652017.9有效
发明人：滕竹;王石记;郭洋宏;刘峰;王硕;李琼;张宁;储艳莉;李红辉 -专利权人：北京交通大学;北京航天测控技术有限公司
申请日： 2017-08-02 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： H04J3/06 文献下载
摘要：本公开是关于一种时钟恢复方法及装置。该方法包括：确定被测信号中当前分析点之前的跳变点；根据当前分析点的标识、跳变点的标识以及当前分析点所在周期的采样点的一半，计算出当前延迟点数；计算当前延迟点数与存储的前一次计算得到的延迟点数的差值，得到当前相位增量；根据当前相位增量对当前分析点进行调整，将调整后的分析点作为新的当前分析点；比较当前相位增量与存储的前预设次数计算得到的相位增量，当相同时，结束时钟恢复操作；当不同时，根据新的当前分析点重复进行上述时钟恢复的步骤。该技术方案消除了硬件设备对时钟恢复准确度的影响，提高了时钟恢复结果的准确度，完全采用软件实现，大大降低了成本，时钟恢复的速度较快。
一种时钟恢复方法装置

[发明专利]基于信度组合地图模型的视觉目标跟踪方法-CN201410714033.2在审
发明人：滕竹;张杰;张宁;刘峰;李浥东;王涛 -专利权人：北京交通大学长三角研究院
申请日： 2014-11-28 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视频处理技术，具体是一种基于信度组合地图模型的视觉目标跟踪方法。该包括以下步骤：1）建立训练数据库；2）提取训练数据库的特征，训练二维析取单元分类器和二维析取分类器；3）建立首帧目标物体的信度组合地图；4）提取当前帧背景框的特征；5）得到信度图；6）定位目标，得到若干个候选窗口；7）将候选窗口的信度组合地图与前帧保存的信度组合地图进行匹配，得到最佳的目标位置信息；8）从组合地图匹配中得到更新样本，每五帧更新分类器，信度图模型，以及跟踪器状态等；9）重复步骤4）至步骤8）直到视频结束。本发明能够在计算机视觉目标跟踪过程中有效抑制目标漂移问题，提高跟踪器的稳定性。
基于信度组合地图模型视觉目标跟踪方法

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