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[发明专利]一种基于张量的背景减除方法及系统-CN201911098926.8有效
发明人：陈利霞;班颖;王学文;刘俊丽;莫建文;林乐平;欧阳宁;首照宇 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量的背景减除方法及系统。该方法包括：获取观测张量；对观测张量进行高阶奇异值分解，得到初始化核心张量、因子、初始化辅助张量、拉格朗日乘子以及迭代次数；将观测张量分解为背景张量和前景张量；通过基于克罗内克基表示的张量稀疏检测方法约束背景张量，通过范数约束前景张量，得到最小化问题；通过求解最小化问题，得到迭代核心张量、迭代因子、迭代辅助张量以及迭代前景张量；判断所述迭代前景张量与前景张量之间的变化是否小于预先设定的阈值；若否，更新拉格朗日乘子；若是，根据迭代核心张量和迭代因子，得到迭代背景张量；根据迭代背景张量和迭代前景张量完成前景和背景的分离。本发明能够快速准确的分离背景和前景。
一种基于张量背景减除方法系统

[发明专利]基于transformer尺度流估计的视频超分辨成像重建方法-CN202310222699.5在审
发明人：林乐平;欧志山;欧阳宁;莫建文 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于transformer尺度流估计的视频超分辨成像重建方法，包括如下步骤：1）数据集预处理；2）建立重建模型；3）模型训练。这种方法能获取更多不同尺度的高频细节信息，学习更好的特征，能提高视频超分辨成像的重建效果。
基于 transformer 尺度估计视频分辨成像重建方法

[发明专利]基于协同感知生成对抗网络的图像压缩感知重建方法-CN202310509233.3在审
发明人：林乐平;韦荣;欧阳宁;莫建文;温剑钧 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于协同感知生成对抗网络的图像压缩感知重建方法，包括如下步骤：1)输入图像块的观测向量；2)为每个图像块的观测向量构造协同重构向量组；3)将协同重构向量组输入生成网络进行图像重建；4)将重建图像和真实图像分别输入判别网络进行真伪辨别；5)构造协同感知优化函数进行生成对抗训练。本发明提出的图像重建方法能够促进图像纹理细节的恢复，提升重建精度。
基于协同感知生成对抗网络图像压缩重建方法

[发明专利]基于自适应多层次注意力的帧循环视频超分辨方法-CN202310167863.7在审
发明人：林乐平;欧志山;欧阳宁;莫建文 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于自适应多层次注意力的帧循环视频超分辨重建技术，其特征在于，包括如下步骤：1）数据集预处理；2）建立重建模型；3）自适应多层次注意力过程；4）重构网络；5)模型训练。本技术方案不仅可以有效的利用初始低分辨的帧间信息和基于循环后的保留下来的时间信息，并可以更好的捕获空间上下文信息，以此获取更多高频信息来丰富图像细节，最终使模型具有更好的重构效果。
基于自适应多层次注意力循环视频分辨方法

[发明专利]一种基于图像分割的慢暂现源检测方法-CN202310184852.X在审
发明人：林乐平;卢铄迎;欧阳宁;莫建文 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像分割的慢暂现源检测方法，所述方法包概括：S1:导入天文图像数据；S2:图像预处理后，通过将多个不同时刻的二维天空快照图像堆叠成一个三维的天空图像立方体，再进行切分S3：图像小立方体筛选，计算出各个小图像立方体的方差和，将超过阈值的图像小立方体作为网络的输入；S4:构建神经网络训练模型，通过神经网络提取三维图像立方体空间和时间上的特征并训练得到慢暂现源检测模型；S5:导入待检测图像数据，通过慢暂现源检测模型对图像进行图像分割得到检测结果图。这种方法兼顾时间和空间的信息，提取时空间联合特征，能减少对专业天文软件的依赖、简化检测步骤并且能提升检测精确性和检测效率。
一种基于图像分割慢暂现源检测方法

[发明专利]一种基于张量核范数的视频背景减除方法-CN202011227714.8有效
发明人：陈利霞;班颖;王学文;莫建文;欧阳宁;首照宇;袁华;林乐平 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开一种基于张量核范数的视频背景减除方法，用改进的张量核范数去表征视频背景的低维特性，使得背景约束更加接近实际视频背景的秩，为前景背景更加准确的分离提供了一定的保证；用L1,1,2范数去建模视频前景的稀疏性，加强了视频前景的时空连续性和管稀疏性，从而达到了较好的背景前景分离效果。
一种基于张量范数视频背景减除方法

[发明专利]基于隐藏状态特征流估计的视频超分辨重建方法-CN202310211028.9在审
发明人：林乐平;欧志山;欧阳宁;莫建文 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐藏状态特征流估计的视频超分辨重建方法，其特征在于，包括如下步骤：1）数据集预处理；2）建立重建模型；3）模型训练。这种方法能获取更多高频细节信息，学习更好的特征，能提高视频超分辨的重建效果。
基于隐藏状态特征估计视频分辨重建方法

[发明专利]基于DCT特征增强网络的图像压缩感知重建方法-CN202310239578.1在审
发明人：林乐平;韦荣;欧阳宁;莫建文 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于DCT特征增强网络的图像压缩感知重建方法，其特征在于：包括如下步骤：1）对图像进行分块卷积压缩采样；2）采用亚像素上采样网络对观测向量进行初始重建；3）采用DCT特征增强网络对初始重建图进行深度重建；4）基于DCT特征约束函数进行网络训练。本发明提出的图像重建方法显式学习图像的DCT特征，有效恢复图像的高频细节信息，提升重建精度。
基于 dct 特征增强网络图像压缩感知重建方法

[发明专利]一种身份识别方法、装置、系统以及存储介质-CN202310041250.9在审
发明人： 莫建文;李晋;蔡晓东 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-01-11 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种身份识别方法、装置、系统以及存储介质，属于图像识别领域，方法包括：S1：从预设监控摄像机中获得原始行人图像以及原始人脸图像；S2：通过预构建行人模型对原始行人图像进行特征提取得到原始行人特征；S3：通过预构建人脸模型对原始人脸图像进行特征提取得到原始人脸特征；S4：根据原始行人特征以及原始人脸特征进行校准分析得到校准后行人特征以及校准后人脸特征。本发明能够用于任何不同空间维度的不同模型特征融合，可以在单峰分支之间以最小的网络结构变化进行添加，允许每个分支用现有的预训练权值进行初始化，很好地解决了中间层融合难以实现的问题。
一种身份识别方法装置系统以及存储介质

[发明专利]一种基于Transformer增强残差自编码网络的图像压缩感知重建方法-CN202310035119.1在审
发明人：林乐平;廖心竹;欧阳宁;莫建文 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer增强残差自编码网络的图像压缩感知重建方法，其特征在于，包括如下步骤：1）对图像观测值y进行初始线性重建；2）设计并采用基于Transformer进行特征增强的残差自编码网络进行深度重建；3）基于全局‑局部联合损失函数进行网络训练。这种方法能更好地捕捉局部和全局特征，有效增强特征信息，精确重建原始图像。
一种基于 transformer 增强编码网络图像压缩感知重建方法

[发明专利]一种基于差分隐私的数据异常检测方法-CN201910640430.2有效
发明人：首照宇;严叶;吴峥峥;文乙茹;赵辉;张彤;莫建文;文辉 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于差分隐私的数据异常检测方法，采取先进行聚类再进行异常检测的方法，在prim算法生成的最小生成树中，用差分隐私中的噪声机制对最小生成树中边的权重添加随机噪声，隐藏数据对象间的关联性。同时，该方法使用融合相异度和逆相似数的判决准则检测异常，解决传统的top‑n方法需要预设参数，选取异常数据的不准确性这一缺陷。本发明方法具有更高的鲁棒性和更强的适应性，通过仿真数据集和真实数据集的实验分析表明提出的方法在数据分布不均匀的环境下能有效保证隐私数据的安全性，并提高异常检测的查全率，降低误判率。
一种基于隐私数据异常检测方法

[发明专利]基于自适应残差与递归交叉注意力的运动图像去模糊方法-CN202011085140.5有效
发明人：欧阳宁;邓超阳;李祖锋;林乐平;莫建文;袁华 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应残差与递归交叉注意力的运动图像去模糊方法，其特征在于，包括：1）去模糊网络框架的建立；2）浅层特征提取；3）自适应残差过程；4）递归交叉注意力过程；5）图像重建；6）判别网络模型。这种方法能解决运动模糊图像的非均匀性问题，去除伪影且获取更多的图像高频特征，重建出纹理细节丰富的高质量图像。
基于自适应递归交叉注意力运动图像模糊方法

[发明专利]一种图像轮廓分割方法及系统-CN201911098771.8有效
发明人：陈利霞;李佳宇;王学文;林乐平;莫建文;首照宇;欧阳宁;袁华;张彤 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明提出了一种图像轮廓分割方法及系统。所述分割方法包括如下步骤：首先获取原始图像的边缘指示函数和梯度矢量流，在迭代获取水平集函数的过程中，利用边缘指示函数、梯度矢量流和第n‑1次迭代的水平集函数和偏置域，计算第n次迭代的权重因子、局部强度均值、全局强度均值和偏置域，进而计算水平集函数。本发明在计算水平集函数的过程中引入局部边缘特征(边缘指示函数)，从而能更好的保留图像的细节特征，减小弱边界和强度不均匀图像的边界泄露。本发明在计算水平集函数的过程还引入测地边缘项，全面利用图像的边缘信息，增强模型的分割性能，减小复杂背景的干扰，提高了弱边界图像和强度分布不均匀的图像的分割精度。
一种图像轮廓分割方法系统

[实用新型]一种消防用防阻挡防火卷帘门-CN202220235267.9有效
发明人：刘定;莫建文;王英航;刘海花;张良元;王戊;于川皓;阳嵩;纪家键 -专利权人：艾奕康设计与咨询（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： E06B5/16 文献下载
摘要：本申请提供了一种消防用防阻挡防火卷帘门，包括防火隔墙，防火隔墙内上方设置有卷帘盒，卷帘盒内部设置有防火卷帘门，防火隔墙内部设置有防火卷帘控制箱，防火卷帘控制箱通过电源线与外侧导通，防火卷帘控制箱通多线路与声光报警语音提示器和多组超声波传感器进行连通，通过防火卷帘控制箱控制声光报警语音提示器和超声波传感器的驱动。本实用新型防火卷帘控制箱开始计时，当持续秒检测到卷帘下方依然有障碍物时，启动声光报警语音提示器，提醒现场人员移走障碍物，并继续计时，依然检测到卷帘下方有障碍物时，防火卷帘控制箱通过模块向消防控制中心的消防监控主机发送一个报警信号，通知消防值班人员安排人员到现场检查。
一种消防阻挡防火卷帘门

[发明专利]一种基于分段策略和多头卷积注意力的视频人脸识别方法-CN202210614368.1在审
发明人：林乐平;张和为;欧阳宁;莫建文 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分段策略和多头卷积注意力的视频人脸识别方法，包括如下步骤：1）对视频人脸数据集进行预处理；2）对步骤1）中得到的视频帧图像集进行分段线性映射、位置嵌入操作；3）深度特征提取；4）识别；5）损失函数进行训练；6）完成人脸识别。本技术方案分段策略有效去除了跨度较大的视频帧面部姿态、大小等变化较大而对特征提取施加的冗余噪声，并结合提出的多头卷积注意力模块有效提取冗长视频序列的上下文信息，同时大幅降低了模型的复杂程度，分段损失函数的设计加速了网络的训练并提高模型抗干扰的能力，最终使得模型具有更好的识别性能。
一种基于分段策略多头卷积注意力视频识别方法

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