“韩逸飞”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果42个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于手部关节的人手姿态估计方法及系统-CN202311194384.0在审
发明人：刘李漫;李生玲;田金山;韩逸飞;胡怀飞;唐奇伶 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于手部关节的人手姿态估计方法及系统，包括以下步骤：S1、采集人手初始图像，并进行预处理，得到多个手部关节图像；S2、使用HRNet网络根据手部关节特征对多个手部关节图像进行特征提取，得到多个手部关节特征图像；S3、根据多个手部关节特征图像分别使用二维关节预测网络进行手部关节的概率密度图预测，得到多个关键点热图；S4、将多个关键点热图合并，得到人手分布图并进行优化得到人手关节姿态特征图；S5、根据人手分布图和人手关节姿态特征图预测人手姿态，得到人手关节三维坐标。本申请通过HRNet网络对手部关节图像进行特征提取，降低HRNet网络的复杂度和计算量的同时保证特征提取的精确度。
一种基于关节人手姿态估计方法系统

[发明专利]一种基于联合注意力的多分支级联的人脸检测方法及装置-CN202311178588.5在审
发明人：刘李漫;张国梁;韩逸飞;田金山;潘宁;胡怀飞 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2023-09-13 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于联合注意力的多分支级联的人脸检测方法及装置，所述方法包括：提取待测图像的初始特征，其中，所述待测图像为原始图像经预处理获得；将所述初始特征输入多分支级联网络，以获取与所述多分支级联网络中深度相同的分支特征信息；将所述分支特征信息输入注意力模块，以获取与所述分支特征信息深度对应的通道特征信息；将多个所述通道特征信息输入特征金字塔网络，以形成与所述多分支级联网络深度对应的融合特征信息；将所述融合特征信息输入分类与回归网络，以获取人脸预测结果；基于所述人脸预测结果和损失函数，构建人脸检测模型，本发明有助于提升人脸检测的精度。
一种基于联合注意力分支级联检测方法装置

[发明专利]一种基于多芯片封装技术的微型可编程片上计算机-CN201911360795.6有效
发明人：祝天瑞;韩逸飞;郭权;秦贺;祝长民;卢峰 -专利权人：北京时代民芯科技有限公司;北京微电子技术研究所;中国航天时代电子有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：一种基于多芯片封装技术的微型可编程片上计算机，包括核心处理器、SRAM、SDRAM、FLASH、FPGA、多层有机基板和塑封体。FLASH内存储事先编写好或调试好的程序，在系统上电后，由自主引导程序读入到SRAM或SDRAM中；核心处理器进行计算和处理，并通过接口与外部通信；FPGA实现定制化或特殊的需求；核心处理器、SRAM、SDRAM、FLASH和FPGA都是集成电路裸芯，集成电路裸芯与多层有机基板通过引线键合方式或倒装焊方式连接，各个集成电路裸芯根据功能设计互连关系，互连关系在多层有机基板上通过布线实现，最后用塑封体灌封。本发明将原有单板级嵌入式计算机缩减至一个传统芯片的大小实现，大大减小了体积和重量，降低了功耗，提高了集成度和通用性。
一种基于芯片封装技术微型可编程计算机

[发明专利]基于自注意力的多尺度编解码本质图像分解网络、方法及应用-CN202310482721.X在审
发明人：蒋晓悦;韩逸飞;夏召强;冯晓毅 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-02 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明涉及一种自注意力的多尺度编解码本质图像分解网络、方法及应用，属于图像识别技术领域。该网络使用并行编解码策略，即使用两套相同但互不关联的编码器和解码器进行反射图和光照图的图像生成。每个网络都包含编码器、解码器和跳连接三个部分。其中编码器和解码器都由多个自注意力模块和下采样或上采样模块组成。该方法提出的自适应窗口自注意力可根据图像内容自适应调整窗口，以强化网络对不同类型特征的关注并降低模型的资源占用；通道增强自注意力模块，则通过在不同维度间展开自注意力计算来增强特征图中的有效信息。
基于注意力尺度解码本质图像分解网络方法应用

[发明专利]无监督双向变分自编码本质图像分解网络、方法及应用-CN202310482722.4在审
发明人：蒋晓悦;韩逸飞;夏召强;冯晓毅 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-02 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明涉及一种无监督双向变分自编码本质图像分解网络、方法及应用，属于图像识别技术领域。该网络使用并行编解码策略，即使用两套相同但互不关联的由编码器和解码器组成的深度学习网络进行反射图或光照图的图像生成。编码器和解码器由包含下采样或上采样的网络模块组成；在编码器和解码器间特征经编码器得到潜在向量分布的均值和标准差，再从中采样到符合特定分布的特征。该方法提出了引入了变分自编码的思想，对编解码过程中的中间向量进行约束，提高模型的鲁棒性；同时提出了一种非对称生成对抗框架，提高了模型的收敛性能。
监督双向编码本质图像分解网络方法应用

[发明专利]一种基于SiP的一体化星载计算机系统-CN201911215284.5有效
发明人：倪枫;王蕊;韩逸飞;郭权;李程;李文杰;陈路;刘肖姬;吕冰 -专利权人：北京时代民芯科技有限公司;北京微电子技术研究所
申请日： 2019-12-02 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F3/05 文献下载
摘要：一种基于SiP的一体化星载计算机系统，由核心处理模块，电源管理模块，板载监测模块，接口模块组成。核心处理模块基于SiP内部集成的高性能嵌入式处理器实现，采用SPARC V8体系结构，用于执行星上数据处理、工作状态监测任务，电源管理模块实现电源保护以及电平转换等功能，板载监测模块实时监测板上电压、电流、温度等参数并反馈给核心处理模块，接口模块基于SiP内部集成的大规模可编程逻辑FPGA与外围接口电路实现，用于执行核心处理模块与星上分系统间的通信及大数据量存储与管理。本发明所述的星载计算机面向微小卫星应用，与传统星载计算机相比，具有集成度高、可靠性高、体积小、功耗低、灵活性佳等优点。
一种基于 sip 一体化计算机系统

[发明专利]基于去噪和超分辨率重构融合的攻击图像防御方法-CN202310135980.5在审
发明人：蒋晓悦;王众鹏;冯晓毅;夏召强;韩逸飞 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于去噪和超分辨率重构融合的攻击图像防御方法，首先，采用多级嵌套的编解码网络，对图像中的噪声进行粗清洗。由于噪声主要是高频信息，因而多尺度编解码网络可以利用低频信息引导高频信息的重构，进而实现对高频噪声的消除。然后，使用超分辨率重构网络对噪声进行精清洗，通过在超分重构过程中注入高频分量，破坏残留的对抗噪声的分布。本方法有效地结合了自编码器去噪和超分辨率重构来进行对抗防御。在实验中，本发明提出的样本清洗防御算法在自制的卫星对抗样本数据集上取得了优异的防御效果。样本清洗之后，攻击噪声完全被清除，在EfficientNet网络的识别中准确率提升了42.67％。
基于分辨率融合攻击图像防御方法

[发明专利]基于弱监督的双网络互激励学习阴影去除方法-CN202110980864.4有效
发明人：蒋晓悦;李煜祥;王众鹏;韩逸飞;冯晓毅;夏召强 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于弱监督的双网络互激励学习阴影去除方法，只需要阴影检测任务标签即可完成阴影去除任务的训练，其中阴影残差网络用于升成阴影分布的模拟图，利用弱标签来训练，阴影提亮网络是端对端的网络，可直接由阴影图像升成阴影去除图像，利用阴影残差网络结果进行训练，阴影提亮网络结果作为阴影残差网络的输入，使用阴影残差网络在两张图像依次输入网络得到残差图像后，利用输入图像和对应残差图像间关系计算网络损失。本发明丰富样本的多样性，提升阴影残差网络的能力，有效提高阴影残差网络的输出性能。有效的减少了在数据标注中人力物力的投入。
基于监督网络激励学习阴影去除方法

[发明专利]基于激光雷达与相机融合的目标检测方法、系统及设备-CN202310015876.2在审
发明人：秦也辰;史少阳;陈凯;韩逸飞;徐涛 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开一种基于激光雷达与相机融合的目标检测方法、系统及设备。该方法包括：逐帧同步激光雷达的点云数据以及相机拍摄的图像数据；根据点云数据生成稀疏深度图像；根据稀疏深度图像以及图像数据确定稠密深度图像，并结合相机的内参矩阵，将稠密深度图像投影生成稠密点云；根据稠密点云生成第一目标初步识别结果；利用离线训练的路面目标检测模型识别图像数据中的第二目标初步识别结果；融合第一目标初步识别结果以及第二目标初步识别结果生成基于激光雷达与相机的驾驶场景下的目标的边界框；将边界框投影至所述稠密点云中，生成目标的尺寸信息以及所述目标相对于所述车辆平台的位置信息。本发明提高了目标检测识别效果。
基于激光雷达相机融合目标检测方法系统设备

[发明专利]基于双边特征金字塔网络与多尺度鉴别的本质图像分解方法-CN202310136169.9在审
发明人：蒋晓悦;王众鹏;冯晓毅;夏召强;韩逸飞 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双边特征金字塔网络与多尺度鉴别的本质图像分解方法，将两个并行的生成对抗网络作为主体网络，分别对反射图和光照图进行重构。针对生成网络，提出了局部分频特征融合的策略，分别实现对高频反射特征和低频光照特征的选择和保留。同时，在鉴别器中加入了多尺度的自适应组合模块，对多尺度特征的贡献进行自适应评估，强化鉴别效果并提升生成效果。本发明方法在多种数据集上都表现优异，在MPI‑Sintel数据集中，本发明相比其他方法的最优结果的重构均方误差降低了13.26％；在ShapeNet数据集中，本发明相比其他方法的最优结果的重构均方误差降低了26.09％。
基于双边特征金字塔网络尺度鉴别本质图像分解方法

[发明专利]一种考虑车辆动力学影响的双目视觉路面缺陷检测方法-CN202310015843.8在审
发明人：秦也辰;史少阳;陈凯;韩逸飞;袁晨露 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑车辆动力学影响的双目视觉路面缺陷检测方法，属于路面缺陷检测领域。首先利用双目相机实时拍摄车辆行驶前方的路面图像，采用缺陷检测算法识别左目RGB图像中的路面缺陷，输出路面缺陷类型；考虑到车辆行驶过程中因为路面激励导致的车辆平台的俯仰、侧倾和横摆引起的双目相机外参变化，通过估计车辆平台的位姿变化修正双目相机的外参，通过车辆平台的真实位置，结合修正后的路面缺陷相对于车辆平台的相对位置，确定路面缺陷的绝对位置，实现对路面缺陷的精准定位。
一种考虑车辆动力学影响双目视觉路面缺陷检测方法

[外观设计]别墅-CN202230363002.2有效
发明人：王瑶;高天润;李昱均;罗江;范廷廷;赵相宇;王宇曦;韩逸飞 -专利权人：王瑶
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： 25-03 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：别墅。2.本外观设计产品的用途：用于生活居住的别墅。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
别墅

[发明专利]一种基于接缝查找优化技术的视频拼接方法及装置-CN202211033844.7在审
发明人：刘李漫;劳喜鑫;韩逸飞;田金山;谌先敢 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： H04N5/265 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于接缝查找优化技术的视频拼接方法及装置，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括以下步骤：提取多个初始帧进行图像拼接，获得初始拼接结果图像及初始拼接接缝，保存对应的拼接参数作为拼接模板；接收下一时刻的多个后续帧，基于拼接模板进行图像拼接，获得对应的拼接结果图像；将拼接结果图像对应的拼接接缝与初始拼接接缝比对；若比对不一致，发起接缝更新流程，绕开重叠区域的前景区域，获得下一时刻的多个后续帧对应的更新后接缝，并进行图像拼接，输出对应的接缝优化后拼接结果图像；若比对一致，输出对应的拼接结果图像。本申请避免前景穿越接缝时造成的画面不连续，绕开前景内容，得到效果较好的接缝与视觉良好的拼接结果。
一种基于接缝查找优化技术视频拼接方法装置

[发明专利]基于去噪和超分辨率重构融合的攻击图像防御方法-CN202210229298.8在审
发明人：蒋晓悦;王众鹏;冯晓毅;夏召强;韩逸飞 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：基于去噪和超分辨率重构融合的攻击图像防御方法。针对智能攻击图像防御任务，本文提出采用去噪和超分辨率重构融合的策略实现对攻击噪声的多阶段消除方法。由于深度智能网络存在着一定的缺陷，所以攻击者可设计特定的噪声叠加于输入图像之上，诱导深度网络的识别结果错误。因而，消除攻击图像中的攻击噪声，是实现攻击防御的有效途径之一。首先，本文采用多级嵌套的编解码网络，对图像中的噪声进行粗清洗。由于噪声主要是高频信息，因而多尺度编解码网络可以利用低频信息引导高频信息的重构，进而实现对高频噪声的消除。然后，本文使用超分辨率重构网络对噪声进行精清洗，通过在超分重构过程中注入高频分量，破坏残留的对抗噪声的分布。本算法有效地结合了自编码器去噪和超分辨率重构来进行对抗防御。在实验中，本文提出的样本清洗防御算法在自制的卫星对抗样本数据集上取得了优异的防御效果。样本清洗之后，攻击噪声完全被清除，在EfficientNet网络的识别中准确率提升了42.67％。
基于分辨率融合攻击图像防御方法

[发明专利]基于双边特征金字塔网络与多尺度鉴别的本质图像分解方法研究-CN202210290919.3在审
发明人：蒋晓悦;王众鹏;冯晓毅;夏召强;韩逸飞 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：针对本质图像分解任务，本发明提出了一种并行局部分频选择的重构方法，可实现对反射图和光照图的准确重构。本质图像分解是一个欠约束问题。基于编解码网络的本质图像重构提供了一个有效的解决方案，但该方案的结果仍存在不足，因此，需要对各个频段的信息做更加精准的选择才能获得更加准确的分解结果。本发明提出的网络结构将两个并行的生成对抗网络作为主体网络，分别对反射图和光照图进行重构。针对生成网络，本发明提出了局部分频特征融合的策略，分别实现对高频反射特征和低频光照特征的选择和保留。同时，本发明在鉴别器中加入了多尺度的自适应组合模块，对多尺度特征的贡献进行自适应评估，强化鉴别效果并提升生成效果。进一步，本发明构建了多种损失函数来约束生成结果并促进网络的训练。本发明所提算法在多种数据集上都表现优异。在MPI‑Sintel数据集中，本发明相比其他方法的最优结果的重构均方误差降低了13.26％；在ShapeNet数据集中，本发明相比其他方法的最优结果的重构均方误差降低了26.09％。
基于双边特征金字塔网络尺度鉴别本质图像分解方法研究

1
2
3
下一页»
尾页
共 42 条