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[发明专利]图像故事描述生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210317639.7有效
发明人：谢毓湘;闫洁;宫铨志;魏迎梅;蒋杰;康来;栾悉道;邹诗苇;李竑赋 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像故事描述生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：构建数据集；数据集中包括多个图像样本以及每个图像样本对应的问题描述；每个问题描述至少包括疑问词和名词；根据数据集，训练预先构建的图像描述生成模型，以使图像描述生成模型在输入图像时，可以输出图像对应的问题描述；将待描述图像输入训练好的图像描述生成模型，得到待描述图像的问题描述；通过命名实体识别方式从述待描述图像的问题描述中提取疑问词‑名词对，将疑问词‑名词输入预先训练的长文本故事生成模型，得到故事文本。采用本方法能够更好地指导故事的生成。
图像故事描述生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于局部特征显著化的图像场景分类方法和装置-CN202010928765.7有效
发明人：谢毓湘;张家辉;宫铨志;栾悉道;魏迎梅;康来;蒋杰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-09-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于局部特征显著化的图像场景分类方法和装置。所述方法包括：将待分类的图像场景数据进行分割，得到图像场景数据块，通过预先设置的场景特征提取模型和对象特征提取模型，分别提取场景局部特征和对象局部特征，以及通过场景特征提取模型和对象特征提取模型，提取场景全局特征和对象全局特征，通过设置场景局部特征和对象局部特征的权重，分别得到增强场景局部特征和增强对象局部特征，将增强场景局部特征、增强对象局部特征、场景全局特征和对象全局特征进行融合，得到图像场景数据的融合特征，将融合特征输入预先训练的分类模型，得到图像场景数据的场景分类。采用本方法能够减小计算量，并解决结构冗余的问题。
基于局部特征显著图像场景分类方法装置

[发明专利]基于注意力机制的特征加强方法、装置及图像处理方法-CN202210934835.9在审
发明人：谢毓湘;宫铨志;闫洁;魏迎梅;栾悉道;蒋杰;康来;邹诗苇;李竑赋 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的特征加强方法、装置及图像处理方法，特征加强方法包括：获取图像待加强的初始特征矩阵；对初始特征矩阵进行特征强化处理，得到特征强化注意力加权后的第一特征矩阵；对初始特征矩阵进行特征空间相关性的提取和处理，得到空间相关性注意力加权后的第二特征矩阵；对初始特征矩阵进行特征通道相关性的提取和处理，得到通道相关性注意力加权后的第三特征矩阵；将第一特征矩阵、第二特征矩阵、第三特征矩阵加权，得到加强特征矩阵。本发明可应用于轻量级卷积神经网络性能的提高，在保证轻量级卷积神经网络参数轻量级的前提下提高图像分类、目标检测、行为识别及实例分割等任务的准确性，满足应用中的基本需求。
基于注意力机制特征加强方法装置图像处理

[发明专利]图像诗句描述生成方法、装置和设备-CN202110451287.X有效
发明人：谢毓湘;闫洁;宫铨志;栾悉道;张家辉;魏迎梅;蒋杰;康来;冯素茹 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本申请涉及图像诗句描述生成方法、装置和设备，方法包括：获取输入图像并采用CNN网络对输入图像进行多标签图像分类，确定输入图像的各分类标签以及标签对应的类别；根据各标签确定对输入图像的待生成诗歌每一行诗句的关键词；关键词为被选中的标签对应的类别；利用隐藏元在初始状态的charRNN_1神经网络，分别在构建的n个诗歌感情训练集上进行训练，得到第i种感情下最后一个隐藏元的状态值statei；i＝1,2,…,n；将关键词和第i种感情下最后一个隐藏元的状态值statei，提供给已在诗歌语料库上预先训练好的charRNN_2神经网络，生成描述输入图像的第i种感情下的诗歌。通过上述方法，实现了对输入图像在不同语境感情下的诗句描述的生成。
图像诗句描述生成方法装置设备

[发明专利]基于变换器模型和卷积神经网络的图像场景分类方法-CN202110683770.0有效
发明人：谢毓湘;张家辉;宫铨志;闫洁;栾悉道;魏迎梅;康来;蒋杰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于变换器模型和卷积神经网络的图像场景分类方法。所述方法包括：在对图像进行场景分类的过程中，用到了两种卷积神经网络以及变换器模型，其中变换器模型用以在场景图像底层建立全局要素之间的相互联系，有效地弥补了卷积神经网络在场景图像特征提取上的不足，使得网络可以从一开始就关注场景中的重点区域，从而提升了场景分类的效果。将卷积神经网络提取的特征作为变换器模型的额外输入，旨在引导编码单元将关注重点放在可以与深度特征形成良好补充的区域，并且从另一方面建立了网络底层和高层之间的联系，从而使得模型表达更加全面充分。
基于变换器模型卷积神经网络图像场景分类方法

[发明专利]基于神经网络的图像诗句描述生成方法、装置和设备-CN202110386114.4有效
发明人：谢毓湘;闫洁;宫铨志;张家辉;栾悉道;冯素茹;魏迎梅;蒋杰;康来 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及基于神经网络的图像诗句描述生成方法、装置和设备，方法包括：获取输入图像的图片特征向量以及多个对输入图像的白话描述的词向量；图片特征向量与各词向量的维度相同；将各词向量聚类为k类，分别确定k个聚类中心对应的词向量以及距离k个聚类中心最近的前s‑1个词向量，得到关键词个数为k个的s组关键词；将s组关键词分别输入charRNN神经网络，生成s组关键词对应的s个诗句并将各诗句转换成对应的诗向量；各诗向量与词向量的维度相同；将图片特征向量和任一词向量输入seq2seq模型对各诗向量进行预测，根据预测确定的一个诗向量生成对输入图像描述的诗句。提高了计算机对图像的诗句描述生成效率。
基于神经网络图像诗句描述生成方法装置设备

[发明专利]一种基于静态图像的行为识别方法-CN202011200755.8有效
发明人：谢毓湘;宫铨志;张家辉;栾悉道;闫洁;魏迎梅;康来;蒋杰;白亮 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于静态图像的行为识别方法，包括如下步骤：获取待识别图像，对待识别图像中的目标信息进行标注，得到第一标注信息；将待识别图像与第一标注信息输入至行为识别模型；基于CBOW模型对第一标注信息进行识别，得到第一行为预测概率分布；基于DenseNet模型对待识别图像进行识别，得到第二行为预测概率分布；将第一行为预测概率分布与第二行为预测概率分布中相同的行为信息对应的概率值进行加权，选取最大概率值所对应的行为信息作为识别结果并输出。结合行为要素共现信息作为辅助的深度学习框架来进行静态图像行为识别，实现对图像中行为的有效识别，提高静态图像行为识别的准确性，满足应用中的基本需求。
一种基于静态图像行为识别方法

[发明专利]一种基于“主+辅”线索的静态图像行为识别方法-CN201910051535.4在审
发明人：谢毓湘;栾悉道;张莉莉;刘文哲;宫铨志;魏迎梅;蒋杰;康来;张芯 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于“主+辅”线索的静态图像行为识别方法，技术方案是通过搭建含有主要线索分支和辅助线索分支的行为识别网络，在特征图中找到所有候选辅助区域所对应的特征框和人体区域所对应的特征框，主要线索分支根据人体区域信息计算图像I属于行为类别a_k的判定分数，辅助线索分支根据辅助区域信息计算I属于行为类别a_k的判定分数，将两个分支的分数总和作为I属于a_k的行为分数，从而获得I属于行为类别集合中每一类行为的行为分数，对所有分数进行归一化从而得到I属于每一类行为的概率，概率最大的就是I所描述的行为类别。采用本发明可实现对图像中的人体行为的有效识别，提高静态图像行为识别的速度和准确性。
行为识别线索静态图像辅助区域特征框判定图像人体区域信息类别集合人体区域人体行为信息计算有效识别归一化特征图概率网络

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