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[发明专利]一种短时紧凑联级的轻量化结构裂隙分割方法-CN202310661258.5在审
发明人：袁景凌;李森垚;钟忺;江春鹏;蔡思琦;黄文心 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种短时紧凑联级的轻量化结构裂隙分割方法，采集待识别的混凝土工程结构图片；将所述混凝土工程结构图片输入至经过训练的轻量化结构裂隙分割网络进行特征提取；输出预测裂缝识别结果图片；使用一种轻量级网络构造单元来替换传统的卷积,在这种轻量级网络构造单元引入多尺度的卷积核从而可以扩展感受野，采用短期密集级联模块，将网络的两个分支合并成为一个分支，并通过Detail Head生成细节图对底层细节进行指导预测，使用ADD操作代替Concatenate操作来实现特征隐式复用，减少计算量，降低计算成本，减小对硬件性能的需求。
一种紧凑量化结构裂隙分割方法

[发明专利]基于视角和行为解耦的多视角行为识别方法及系统-CN202311149653.1在审
发明人：钟忺;周卓;巫世峰;刘文璇;黄文心;钟珞;张晨 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-09-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视角和行为解耦的多视角行为识别方法及系统，所述方法包括：对相同行为的不同视角视频进行特征提取，得到不同视角的局部特征；分析每个视角的证据分布，计算每个视角的权重，融合所有视角的局部特征，得到全局特征；利用全局特征和每个视角的局部特征解耦出每个视角的特定视角特征和行为不变特征，将各个视角的行为不变特征融合，得到全局行为不变特征；基于全局行为不变特征进行行为识别，并利用损失函数分别对特定视角特征和行为不变特征进行约束。本发明利用证据分布重新分配不同视角的权重得到全局特征，并与每个视角解耦得到行为不变特征和特定视角特征，融合得到全局行为不变特征进行行为识别，可以提高识别精度。
基于视角行为识别方法系统

[发明专利]基于标签增量精炼和对称评分的目标重识别方法及系统-CN202311134901.5在审
发明人：黄文心;苏帅朋;韩希钰;钟忺;刘文璇;贾雪梅;赵石磊;巫世峰 -专利权人：湖北大学
申请日： 2023-09-05 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于标签增量精炼和对称评分的目标重识别方法及系统，所述方法包括：使用含有噪声标签的数据预训练第一深度模型，通过第一深度模型提取所有样本的特征；计算提取的样本特征到所属类中心的距离，根据距离大小将样本划分为干净样本和可疑样本；计算每个可疑样本到干净样本的特征距离，并构建特征距离矩阵；根据特征距离矩阵生成标签扩散权重矩阵，基于标签扩散权重矩阵，将干净样本的标签扩散给可疑样本，得到可疑样本的优化标签；利用干净样本和其标签、可疑样本和其优化标签训练第二深度模型来进行目标重识别。本发明将样本划分为干净样本和可疑样本，并根据标签散权重来精炼可疑样本的标签，从而有效降低标签噪声。
基于标签增量精炼对称评分目标识别方法系统

[发明专利]基于着色的红外视频行为识别方法、系统和电子设备-CN202311101311.2在审
发明人：钟忺;刘炳义;李伟;郑晓燕;黄文心;王正 -专利权人：武汉大水云科技有限公司
申请日： 2023-08-30 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于着色的红外视频行为识别方法、系统和电子设备。针对背景噪点对红外视频的消极影响，提出颜色通道选择网络，将图像从RGB映射至CIE Lab，选择通道并加权融合，提高前背景的对比度；针对红外图像色彩细节信息丢失的问题，提出颜色通道增强网络，将背景与人物实例分离后，根据亮度通道预测色度信息，分别对完整图像和实例进行增强，将背景着色图与实例着色图按权重融合，使其更贴合红外视频的行为识别方法；针对模型融合不对齐问题，将上述两个网络的图像特征与光流特征分别转换为对应证据加以计算，得到样本数据特征的狄利克雷分布，进而确定每个模型的不确定度，动态分配各模型融合的权重，从而根据最终分类器得到最优的分类结果。
基于着色红外视频行为识别方法系统电子设备

[发明专利]一种基于背景弱化及一致性计算的半监督动作检测方法-CN202310898874.2有效
发明人：刘文璇;钟忺;易奥宇;黄文心;巫世峰;贾雪梅;赵石磊;李琳;袁景凌 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，并提出了一种基于背景弱化及一致性计算的半监督动作检测方法，包括以下步骤：S1、获得训练样本；S2、使用标记数据集训练两个相同的动作检测模型a和b；S3、使用训练样本和训练样本的翻转视图输出的一致性来指导模型a和模型b的训练；S4、增加背景抑制模块用于模型a；S5、使用背景抑制后训练样本和训练样本的翻转视图输出的一致性来指导模型a的训练；S6、根据模型a和b输出的置信度和一致性，判断模型a输出是否存在错误的初始预测使得真实动作像素被覆盖，并对错误抑制进行校正约束；S7、重复步骤S2‑S6，直至模型a被充分训练；步骤S8、在模型训练过程中，通过生成伪标签的方式扩充训练样本。
一种基于背景弱化一致性计算监督动作检测方法

[发明专利]一种面向水域场景的双分布匹配多域适应分割方法与系统-CN202310723846.7有效
发明人：钟忺;刘炳义;李伟;郑晓燕;黄文心;王正 -专利权人：武汉大水云科技有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向水域场景的双分布匹配多域适应分割方法与系统，该方法包括：获取单峰分布的源域数据集，使用傅里叶变换对源域数据集进行风格变换，得到不同目标域风格的源域图像；对不同目标域风格的源域图像进行粗粒度的多判别器对抗训练，进行整体分布匹配；使用傅里叶变换获取不同目标域风格的源域数据，统计不同风格源域的语义分布；基于语义分布感知的对比学习方法，进行细粒度的类分布匹配，匹配相同风格的源域与目标域的分布；使用基于伪标签的自训练策略，进一步提升网络在目标域上的分割性能。本发明为面向近岸水域的巡检和监控研究提供了有益的探索，对于解决多目标域适应语义分割问题具有重要的理论意义和实际应用价值。
一种面向水域场景分布匹配适应分割方法系统

[发明专利]一种基于Haar-like特征及CNN匹配的视频运动目标识别方法-CN201910820113.9有效
发明人：钟珞;刘文璇;钟忺;罗瑞奇;袁景凌;李琳;宋华珠;黄文心 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-08-31 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Haar‑like特征及CNN匹配的视频运动目标识别方法，包括以下步骤：1)对视频目标图像进行Haar‑like特征提取；2)对视频利用滑动窗口，在加速度特征中提取FFT系数；3)将步骤1)和步骤2)生成的特征进行特征融合；4)利用分类器根据融合特征对视频进行目标识别，得到初步识别结果；5)将识别结果作为输入，利用CNN提取特征；6)将提取到的CNN特征转换为紧凑的二进制编码；7)对给定视频，直接提取CNN特征并转换为紧凑的二进制编码；8)将步骤6)中得到的二进制编码和步骤7)得到的二进制编码利用汉明距离进行比较，输出汉明距离较小的视频图像。本发明方法可以同时关注全局信息以及余部信息，提高视频目标的识别准确率。
一种基于 haar like 特征 cnn 匹配视频运动目标识别方法

[发明专利]一种面向无线传感器网络的图像压缩系统-CN202211247713.9在审
发明人：孙云;钟忺;巫世峰 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04N19/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向无线传感器网络的图像压缩系统，通过利用分布式SVD算法进行图像压缩的方法。这种方法的本质是对不同来源的数据进行分布式处理，同时通过添加一个特殊的掩码—只有数据所有者才知道的附加信息，来确保数据的机密性，本发明涉及图像处理技术领域。该面向无线传感器网络的图像压缩系统，通过采用分布式机器学习方法进行分块图像压缩，使用这种方法，每个设备都有一个单独的本地机器学习模型，它可以与本地数据一起工作，然后学习结果会被传输到基站。训练是对本地数据进行的，但结果可以用于快速进行图像压缩编码。分布式系统由不同的数据处理设备组成，在每个设备上分别执行分布式机器学习，并训练一个本地模型。
一种面向无线传感器网络图像压缩系统

[发明专利]基于部件表征学习和个性化属性结构的车辆重识别方法-CN202211062445.3在审
发明人：钟忺;巫世峰;冯独秀;黄文心;章镕波;张瑾;陈利军;张杨;张俊;彭娅婷 -专利权人：中乾立源工程咨询有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于部件表征学习和个性化属性结构的车辆重识别方法，该方法着眼于车辆重识别任务中的关键信息：部件外观信息和个性化属性结构信息。在部件分支中，通过车辆部件语义分割器获得车辆部件特征，引入自编码器来实现对部件特征的超分辨率处理，对于成对部件特征进行多视角下的对比学习。在属性分支中，通过属性检测器获得车辆的属性特征，对于属性特征进行属性结构建模进行加强，抽取部件特征与属性特征构建双粒度结构关系模型来使得属性特征具有跨粒度的车辆结构表达能力。对于部件、属性以及由ResNet50提取的全局特征进行加权融合后得到最终结果，利用本发明能够简洁高效地进行车辆重识别。
基于部件表征学习个性化属性结构车辆识别方法

[发明专利]一种基于连贯性注意力机制及双流解码器的视频描述方法-CN202211060223.8在审
发明人：钟忺;巫世峰;张瑾;黄文心;孙志新;刘文璇;刘静;张晓梅 -专利权人：中乾立源工程咨询有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于连贯性注意力机制及双流解码器的视频描述方法，主要包括连贯性注意力机制算法和双流解码器视频描述生成算法。连贯性注意力机制对注意力机制本身进行再次建模，以提取注意力机制的时序特征构建注意力机制的连贯性；双流解码器视频描述生成算法在传统解码器的基础上设计添加了自学习解码器，用于利用先前生成单词的语义信息。通过本发明可以生成更连贯，语义更准确丰富的视频描述。
一种基于连贯性注意力机制双流解码器视频描述方法

[发明专利]细粒度结合特征相似度检索的跨域人群计数方法及系统-CN202210555319.5在审
发明人：袁景凌;朱慧琳;钟忺;杨铮伟;向尧 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：细粒度结合特征相似度检索的跨域人群计数方法及系统。本发明提出了一种结合特征细粒度检索的跨域人群计数方法，包括步骤S1提取源域和目标域图片的细密度特征元素；S2寻找源域和目标域的域间关系；S3对目标域细粒度块进行密度图预测，将预测值与所述源域细粒度块的匹配值进行融合处理，得到伪标签，将目标域图片采用滑动窗口取样，最终整张图的人数计算结果为由这张图分成的所有小块人数的总和。该方法探索了有标签数据与无标签真实数据之间人群分布的特征级细粒度相似性，以弥补跨域差距，能够对无标签块进行标记，使源域靠近目标域，并反馈给模型，以减少域的差异；并通过微调的方式更新分布感知模型，提高了分布对齐的性能。在模型推理过程中，不同领域之间的差距逐渐缩小，得到了很好的准确率，能够使用于现实场景。
细粒度结合特征相似检索人群计数方法系统

[发明专利]一种基于联合概率域适应的跨项目软件老化缺陷预测方法-CN202011476590.7有效
发明人：向剑文;李滴萌;梁梦婷;赵冬冬;周俊伟;石兵;钟忺 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合概率域适应的跨项目软件老化缺陷预测方法，对源项目和目标项目中的数据进行预处理，采用主成分分析法进行降维处理，采用基于聚类的合成少数类样本法缓解类不平衡问题，使用机器学习分类器(逻辑回归等)进行预测。本发明考虑了软件老化缺陷数据集源项目和目标项目间的可迁移性(不同域同一类间的距离)以及可判别性(不同域不同类之间的聚类)，并进一步采用主成分分析法进行降维处理，减少特征冗余程度。本发明提高了传统跨项目软件老化缺陷预测方法的精度以及健壮性，有助于开发者在开发测试阶段发现软件老化相关缺陷并移除，一定程度上避免软件老化问题带来的损失。
一种基于联合概率适应项目软件老化缺陷预测方法

[发明专利]基于时空约束模型优化的车辆重识别方法-CN201911012487.4在审
发明人：钟忺;冯萌;黄文心;钟珞;王正;刘文璇 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-10-23 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空约束模型优化的车辆重识别方法，该方法包括以下步骤：1)获取待查询车辆图像；2)对于给定的车辆查询图像和若干张候选图片，通过车辆姿态分类器提取出车辆姿态特征并输出车辆姿态类别；3)将车辆姿态特征与车辆的细粒度身份特征融合得到车辆基于视觉信息的融合特征，并得到视觉匹配概率；4)估计车辆相对行驶方向，建立车辆时空转移模型；5)得到车辆时空匹配概率；6)基于贝叶斯概率模型，联合车辆的视觉匹配概率与时空匹配概率得到最终车辆匹配的联合概率；7)将查询车辆与所有的候选车辆匹配的联合概率按降序排列，得到车辆重识别排序表。本发明方法大幅度降低了车辆的误识率，提高了最终识别结果的准确率。
车辆姿态匹配概率匹配视觉时空查询车辆查询车辆图像概率模型降序排列模型优化身份特征时空约束时空转移视觉信息行驶方向融合贝叶斯分类器排序表细粒度联合概率准确率图像输出图片

[发明专利]一种基于实体关系抽取的视频描述方法与装置-CN201910862713.1在审
发明人：钟珞;陈淑琴;钟忺;袁景凌;李琳;宋华珠;黄文心;谬永飞;罗振军 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于实体关系抽取的视频描述方法与装置，该方法包括以下步骤：1)获取视频数据集，并对视频进行特征提取；所述特征包括二维、三维特征以及二者的混合特征；2)对视频中出现的实体进行抽取，然后对实体关系进行向量化表征；3)根据提取的视频特征和实体关系表征，获得视频描述；4)提取视频的关键词，将关键词与多个视频描述进行结合，对所有生成的句子进行排序，排序最靠前的句子即为最终的视频描述。本发明方法通过抽取视频中的实体，生成实体关系并加入到词表中，解决语料不足的问题；通过attention机制和实体关系对句子生成进行改进，产生的视频描述句子能更加准确和恰当能还原视频所要表达的内容。
实体关系视频描述视频句子抽取排序词表还原视频混合特征句子生成三维特征视频数据视频特征特征提取向量化二维语料改进

[发明专利]一种基于API管理与虚拟化的面向服务平台及控制方法-CN201610130235.1有效
发明人：巫世峰;宋华珠;钟忺;钟珞;牛洋;黄汝霞 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2016-03-08 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于API管理与虚拟化的Service‑BIM服务平台，虚拟化层，向云平台迁移和在不同平台拓展，屏蔽传统Web服务器与云平台硬件资源的差异，对资源进行统一定义与描述，使资源的分配与调度标准化；SOA层对Service‑BIM核心业务流程与服务及消费者对资源的使用方式进行规范与描述。本发明更具有战略性，与传统SOA架构相比，Service‑BIM架构不仅便于向云平台迁移，更能对服务进行API级别的管理，以实现更细粒度的服务治理；本发明以进度控制为研究对象，以BIM和SOA为基础，提出了Service‑BIM架构，并据此给出了进度控制解决方案。
一种基于 api 管理虚拟面向服务平台控制方法

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