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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种基于人物对跟踪的视频人物交互检测方法和系统-CN202310447134.7在审
发明人： 邵展鹏;汪悟真;周文 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：一种基于人物对跟踪的视频人物交互检测方法，包括：1)均匀采样视频数据，形成一系列关键帧，提取每一关键帧的多尺度特征；2)利用注意力机制，强化多尺度特征，形成全局空间特征图；3)在全局空间特征图中查找存在交互关系的人物对：3.1)在先前关键帧中已经检测到的人物对的空间位置附近，查找该人物对在当前关键帧的位置；3.2)构建新的参考点，在参考点附近查找新出现的人物对；4)利用注意力机制，提取所有找到的人物对的时间特征，用于后续关键帧的检测；5)预测所有人物对的交互关系及置信度。还包括一种基于人物对跟踪的视频人物交互检测系统。本发明以人物对跟踪为思路，解决视频人物交互检测问题。
一种基于人物跟踪视频交互检测方法系统

[发明专利]一种融合关系特征与内容特征的无监督行人重识别方法-CN202310420312.7在审
发明人：王学平;夏丽云;代建华;邵展鹏 -专利权人：湖南师范大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合关系特征与内容特征的无监督行人重识别方法；该方法利用自编码器和图自编码器分别提取行人图像内容特征与行人图像结构内容特征，并将两者融合，提升了行人图像特征判别力；自适应更新了行人图像之间的关系，减少了由于缺乏真实标签导致的行人图像结构关系图中存在错误、冗余连接的难题；最后通过重建误差优化自编码器和图自编码器，并使用优化好的自编码器提取行人图像特征，实现无监督行人重识别。
一种融合关系特征内容监督行人识别方法

[发明专利]一种基于事件点云的人体姿态估计方法-CN202211596733.7在审
发明人： 邵展鹏;周文;汪悟真 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于事件点云的人体姿态估计方法，包括以下步骤：1)从事件相机中获取原始事件流；2)将事件流下采样到固定数量并进行归一化处理；3)构建双分支图特征学习模块(DDGCNN)：3.1)构建几何图；3.2)构建特征图；3.3)特征聚合；4)构建Transformer编码模块(TE)；5)设计最近邻下采样模块CP；6)对得到的1D点的特征，利用重映射(FRM)模块，映射到2D特征空间中。7)利用2D特征回归出Heatmap，进一步利用极大值响应得到人体姿态。
一种基于事件人体姿态估计方法

[发明专利]一种基于编码器解码器的次路引导主路学习交互检测方法-CN202211175907.2在审
发明人：产思贤;王威翔;邵展鹏;白琮 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于编码器解码器的次路引导主路学习交互检测方法，包括取已标注的交互图片输入特征提取模块，得到由特征提取模块输出的图片特征；将图片特征分别输入所述双路学习模块的主路和次路，得到主路和次路分别输出的用于人、物和交互的特征；将主路和次路输出的用于人、物和交互的特征输入所述交互预测模块，得到分别对应于主路和次路的预测结果；根据对应于主路和次路的预测结果进行一致性学习，并对主路和次路进行损失监督，更新深度学习模型的网络参数；取训练后最优的深度学习模型对待检测的交互图片输出预测结果。本发明引入多层感知机进行全局感受野编码，以克服上述背景技术中所提出的技术问题。
一种基于编码器解码器引导学习交互检测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的自适应特征选择目标跟踪方法-CN201711434884.1有效
发明人：周小龙;李军伟;陈胜勇;邵展鹏;产思贤 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种面向卷积神经网络的自适应特征选择视频目标跟踪方法，包括以下步骤：1)多层CNN特征提取；2)训练相关滤波器；3)特征选择；4)目标跟踪过程如下：利用conv3‑2，conv3‑4，conv3‑8，conv3‑12，conv3‑16五层的卷积特征作为目标特征观测，经过特征选择之后分别训练五个相关滤波器wk，k∈[1，5]，然后通过加权投票最终决定目标位置(x*,y*)，权重参数wk根据学习率ρ在线更新。本发明显著降低特征维度，并在不损失特征判别能力的情况下降低运算量。
一种基于卷积神经网络自适应特征选择目标跟踪方法

[发明专利]一种针对复杂背景的尺度自适应目标跟踪方法-CN201711431595.6有效
发明人：周小龙;李军伟;陈胜勇;邵展鹏;产思贤 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种针对复杂背景的尺度自适应目标跟踪方法，包括以下步骤：1)给定初始帧待跟踪的目标前景区域Rt，在目标周围选择一定大小区域作为目标的背景区域；2)在目标背景区域采用随机扰动的方法选择一定量的目标背景候选区域Rb；3)计算目标背景候选区域的距离矩阵S，该矩阵的任一元素S(i,k)表示第i个背景候选区域和第k个背景候选区域的距离，然后通过AP聚类算法选择n背景候选区域的中心作为目标的背景区域；4)将步骤3)选的目标背景候选区域和目标前景特征提取；5)构建训练样本；6)构建相关滤波器；7)目标跟踪，利用6)中求解的w实现目标跟踪。本发明精确度较高且鲁棒性较好。
一种针对复杂背景尺度自适应目标跟踪方法

[发明专利]一种基于肢体层次结构的动作识别方法-CN202110167337.1在审
发明人： 邵展鹏;刘鹏;胡超群;周小龙 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于肢体层次结构的动作识别方法，包括以下步骤：1)将人体骨架分为三层，人体骨架分解成肢体，并使用RRV描述符描述了每个肢体；2)将肢体假设为刚体，然后逐层顺序地将所有肢体的RRV描述符进行连接，构建一个单向量作为人体动作的HRRV描述符；3)使用FV编码技术对HRRV描述符的统计特性进行编码，形成分层模型的动作表示；4)构建分层肢体学习框架，实现同一尺度下显著性肢体的挖掘和不同尺度下的特征融合，在处理复杂环境下人体动作识别任务中实现了较好的效果。本发明在仅使用人体骨架的单个特征模态时，就可实现卓越的性能；有效地降低了计算复杂度，并且对于多个关节上的遮挡和干扰具有一定的鲁棒性。
一种基于肢体层次结构动作识别方法

[发明专利]一种基于事件相机的多阶段人体姿态估计方法-CN202110167202.5在审
发明人： 邵展鹏;胡超群;刘鹏 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于事件相机的多阶段人体姿态估计方法，包括以下步骤：1)将事件相机的稀疏事件流积累成图像帧；2)通过深度卷积与反卷积网络模块提取一帧图像的高分辨率特征图；3)通过长短期记忆网络LSTM建立视频中各帧之间的时序依赖关系，并生成每一帧的关节预测热图；4)通过时序跳跃链式结构建立基于历史热图的多阶段姿态估计方法；5)通过权重配比学习，对历史阶段的热图进行权重选择。本发明同时考虑人体运动图像上下文关系，并结合一个多阶段的深度网络模型来解决运动造成的图像缺失问题，从而提高事件视频中人体姿态估计的准确度和精度。
一种基于事件相机阶段人体姿态估计方法

[发明专利]一种基于多尺度特征强化的2D人体姿态估计方法-CN202010883889.8在审
发明人： 邵展鹏;刘鹏;胡超群;周小龙 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于多尺度特征强化的2D人体姿态估计方法，包括以下步骤：1)首先对输入图片提取一个具有高表征能力的特征，通过分离注意力模块对不同尺度的特征进行跨通道的交互；2)对得到不同尺度的特征图构建多级预测网络，每一阶段的特征进行横向传播和向下传播融合，在保证语义信息的同时融合较多的空间分辨率信息；3)构建高分辨率调整网络对多级预测网络的定位结果进行微调，将多级特征通过转置卷积上采样到最大分辨率，然后进行级联操作，对损失较大的关键点进行定位；4)整个网络结构构建完成后，需要对其输入数据进行处理和设置参数。本发明提高了整个网络对不同尺度关键点的检测能力。
一种基于尺度特征强化人体姿态估计方法

[发明专利]一种基于骨架自相似性的跨视角动作识别方法-CN202010161732.4在审
发明人： 邵展鹏;刘鹏;胡超群;周小龙 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于骨架自相似性的跨视角动作识别方法，包括以下步骤：S1，以精细到粗糙的方式获取3个尺度的骨架序列；S2，将骨架自相似性表示为自相似图像SSI；S3，构建时空卷积模块SCM；S4，构建序列编码模块SEM；S5，基于SCM和SEM的主干网络，通过多流融合构建多流神经网络MSNN。本发明考虑到使用不同尺度的骨架信息可以有效的提高识别性能并很好的处理遮挡情况。因此，首先以精细到粗糙的方式获取了3个尺度的人体骨架。在更精细的尺度上，其相应人体骨架中包含更多的关节；多尺度SSI方案的提出使得本发明具有更好的鲁棒性，有效地防止了侧视角带来的遮挡问题。
一种基于骨架相似性视角动作识别方法

[发明专利]一种基于SIFT和验证机制的图像配准方法-CN201611026956.4有效
发明人：周小龙;李大宁;陈胜勇;邵展鹏;张卓;黄诚斌;产思贤 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-11-16 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：一种基于SIFT和验证机制的图像配准方法，首先，通过改进后的SIFT算法从参考图像和待匹配图像中提取特征；其次，利用Harris算法提取出可以作为匹配过程中基准点的角点，以两个角点的连接线作为基准方向；然后，对于SIFT算法匹配出来的特征点对，分别与各自图像中的基准点连线，并计算其与基准方向之间的夹角，通过计算夹角之间的差值来判断是否满足所设定的阈值条件，若符合，则视其为匹配点对，反之，则为误匹配。本发明提供一种有效去除误匹配且同时避免正确匹配点、准确性较高的基于SIFT和验证机制的图像配准方法。
一种基于 sift 验证机制图像方法

[发明专利]一种融合目标外观模型和博弈论的视频目标互遮挡处理方法-CN201611006313.3有效
发明人：周小龙;产思贤;邵展鹏;林家宁;陈胜勇 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-11-16 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06T7/292 文献下载
摘要：一种融合目标外观模型和博弈论的视频目标互遮挡处理方法，包括以下步骤：1)遮挡区域预测；2)遮挡区域确定；3)构建目标外观模型；4)基于博弈论的遮挡目标跟踪：4.1)构建遮挡区域目标函数；4.2)构建多人非合作博弈；4.3)求取纳什均衡。本发明提出一种更加鲁棒的目标外观模型，此模型同时考虑目标外观的空间约束以及抗干扰因素，并结合博弈论方法来解决遮挡区域所有目标的最优搜索匹配问题，从而提高视频目标跟踪的准确度和精度。
一种融合目标外观模型博弈论视频遮挡处理方法

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