“魏龙生”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62个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种孪生网络单目标跟踪方法及装置-CN202310897743.2在审
发明人： 魏龙生;朱自强;杜铭钟;赵雷;罗大鹏 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种孪生网络单目标跟踪方法，通过基于注意力机制和分支对齐的孪生网络，包括特征提取模块，特征匹配模块，分类和回归模块；对模板分支的输入和搜索分支的输入分别进行特征提取，并处理为分别用于全局特征相似度匹配和局部特征相似度匹配的模板特征和搜索区域特征；输送到深度互相关层和位置注意力网络中，得到全局和局部特征的相似度响应图；并进行加权融合，输送到分类和回归子网络中；完成前背景分类和边界框的预测任务。本发明提出的模型运算速度快，最终跟踪目标准确、目标框定完整。
一种孪生网络目标跟踪方法装置

[发明专利]夜间图像实时语义分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310856554.0在审
发明人： 魏龙生;廖宇航;赵雷;黄浩;罗大鹏 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种夜间图像实时语义分割方法、装置、电子设备及存储介质，首先将待处理的夜间图像输入特征提取网络，用于获取不同分辨率的特征；然后将特征提取网络中的第3、4、5阶段生成的特征进行维度变换，随后将变换后的特征串联在一起组成特征金字塔，形成多尺度的特征表示；接着将特征金字塔作为输入，经过轻量化ViT网络获取长距离的依赖关系，得到含有多尺度语义信息的高级特征；采用交互融合网络将高级特征将进行多次交互融合，形成深度耦合语义与细节信息的最终特征；最后将最终特征输入分割单元，输出一个与待处理图像相同大小的分割结果，从而实现像素级预测。本发明能够有效地捕捉夜晚场景中的上下文信息，提高语义分割的准确性。
夜间图像实时语义分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种注意力机制引导的内容感知无参考图像质量评价方法-CN202310801584.1在审
发明人： 魏龙生;张皓宇;闫晴晴;刘玮;陈珺 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种注意力机制引导的内容感知无参考图像质量评价方法，该方法将元学习框架和图像内容感知预测相结合，在元训练时通过双层梯度下降优化训练Resnet50网络得到元模型，提高对各种失真信息的敏感性，在元测试时在元模型中插入极化自注意力模块，引入了空间和通道方面的注意力机制，有效利用全局信息并给予不同的注意力，同时融合元模型的多层次特征，实现对图像局部失真和全局失真的完整描述；最后通过特征降维、融合获得多层次特征的权值，得到图像的感知质量分数。该方法利用细化的深层语义特征，在理解图像内容的基础上进行质量评估，更符合人类感知过程，泛化性良好。
一种注意力机制引导内容感知参考图像质量评价方法

[发明专利]一种基于图卷积和多尺度特征的无参考图像质量评价方法-CN202310801526.9在审
发明人： 魏龙生;赵雷;闫晴晴;罗大鹏;刘玮 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图卷积和多尺度特征的无参考图像质量评价方法，该方法通过图卷积网络建模图像失真的复杂关系。在预训练过程中，利用元学习的双层梯度优化策略训练特征提取网络Resnet50时，同时融合局部和全局的多尺度特征，自适应地构建围绕每个空间位置的长距离空间和通道间的依赖关系，同时加入空间金字塔池化层，让网络可以接受任意比例的图像作为输入，使评估过程类似于人类的感知；其次通过图卷积网络建立失真相关信息的图表示，整合更加丰富的失真特性，进而提高特征的判别性；最后预训练的模型在目标数据集上验证其有效性。该方法能有效获取全局失真关系，增强对失真的特征表示，实现对合成失真和真实失真的良好质量预测性能。
一种基于图卷尺度特征参考图像质量评价方法

[发明专利]一种用于测试运动轨迹预测算法的装置-CN201910099918.9有效
发明人：王新梅;柯帅;魏龙生;刘珍珠;季庆丰 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G03B15/16 文献下载
摘要：一种用于测试运动轨迹预测算法的装置，包含紫外反光片、预测目标控制装置、拍摄装置、激光器、激光器移动控制架以及控制组件，紫外反光片作为运动轨迹预测算法的预测目标，预测目标控装置用于控制紫外反光片进行移动，拍摄装置用于拍摄所述紫外反光片，拍摄装置具有摄像头，镜头上装有紫外滤光片，激光器移动控制架用于固定安装激光器，并移动激光器，从而调整激光器的照射位置；控制组件，分别电性连接拍摄装置和激光器，用于根据预设的运动轨迹预测算法，控制激光器移动控制架移动激光器照射紫外反光片，从而根据照射的准确度确定预测的准确性。本发明可以用于测试运动轨迹预测算法，结构简单，成本低廉，易于观测检测效果。
一种用于测试运动轨迹预测算法装置

[发明专利]基于注意力机制的深度森林高光谱图像分类方法和系统-CN202010789788.4有效
发明人：汪敏;魏龙生;罗大鹏;尹旭 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及基于注意力机制的深度森林高光谱图像分类方法和系统，包括以下步骤：将原始的高光谱图像数据集作为训练集，将训练集进行降维操作，生成低维数据集，在低维数据集中提取光谱向量数组；将光谱向量数组输入基于注意力机制的深度森林模型进行训练，生成训练好的基于注意力机制的深度森林模型；将待分类原始的高光谱图像数据集经降维后输入训练好的基于注意力机制的深度森林模型，生成分类标签。本发明提供的基于注意力机制的深度森林高光谱图像分类方法和系统，将注意力机制结合到深度森林架构中并用于高光谱图像分类；在高光谱图像分类任务中，通过对中间特征进行注意力增强操作，实现特征的自适应细化，提高分类性能。
基于注意力机制深度森林光谱图像分类方法系统

[发明专利]一种协同显著目标检测方法及存储介质-CN202310606333.8在审
发明人： 魏龙生;黄赳;郭思源;张威威;陈珺 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种协同显著目标检测方法及存储介质，该方法通过显著特征增强和全局信息指导实现，构建协同显著目标检测模型，在下采样网络中，通过VGG16骨干网络进行图像特征提取，采用协调注意力模块以增强图像特征的显著性，并采用动态卷积协同搜索模块搜索共同显著对象特征作为协同特征，在上采样网络中，以感受野膨胀技术进行增加感受野，并通过非局部模块获取图像的长距离依赖信息，以优化协同特征，并作为全局信息指导融合模块的输入，以降低非显著背景干扰。最后通过损失函数进行整个协同显著目标检测模型的优化。该方法运算速度快，最终协同显著目标预测结果结构完整，目标准确。
一种协同显著目标检测方法存储介质

[发明专利]一种局部能量响应特征变换的多模态图像匹配方法及系统-CN202310502952.2在审
发明人：陈珺;杨猛;刘玮;魏龙生;熊永华 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种局部能量响应特征变换的多模态图像匹配方法及系统，系统包括图像获取模块，局部能量响应模型建立模块，特征提取模块，特征描述模块，初始匹配集构造模块，去误匹配模块；方法为：获取待匹配的两幅多模态图像；建立基于log‑Gabor滤波器的局部能量响应模型；在局部能量响应模型基础上，结合联合双边滤波器使用FAST算法提取两幅多模态图像中的特征点；使用三维类高斯核和最大索引策略建立特征点的对数极坐标特征描述符；根据两幅图像中特征描述符的相似性建立一组初始匹配集；通过快速样本一致性算法得到仿射变换一致性指标，并得到最终的图像匹配结果。本发明的方案可以应对多模态图像中噪声和局部非线性变形的干扰，且具有旋转不变性。
一种局部能量响应特征变换多模态图像匹配方法系统

[发明专利]一种基于视觉感知的异常事件检测方法及系统-CN202010732380.3有效
发明人：叶宇阳;魏龙生;喻学孚;罗大鹏 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于视觉感知的异常事件检测方法及系统。实时获取待检测场景监控视频的视频帧和视频特征，并检测出视频帧中每一个目标的位置，用矩形框将所述位置框出；获得每个目标的骨骼信息、骨骼特征以及骨骼特征编码向量；获得骨骼注意融合特征和目标的生物激励的视觉显著性特征；将骨骼流注意融合特征和目标的生物激励的视觉显著性特征进行融合，获得融合特征，基于融合特征，获得异常行为分类结果；基于注意机制产生的注意系数和异常行为分类结果，获得产生异常行为的目标序号，从而获得异常行为发生的位置。本发明能够筛选出和异常事件最相关的人或区域用于事件检测，排除复杂场景下的各种干扰，提升异常事件的检测精度。
一种基于视觉感知异常事件检测方法系统

[发明专利]交通事故预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310098924.9在审
发明人：刘玮;张涛;卢益胜;陈珺;魏龙生 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种交通事故预测方法，包括：获取车载视频并进行预处理，得到连续的图像帧，对连续的图像帧提取时间特征与空间特征；并将时空特征进行中期融合；对对象级特征进行基于图结构的位置加权；对加权后的对象级特征进行空间注意；将对象级特征与全帧特征拼接并进行帧级聚合和时段级聚合，以充分学习交通场景上下文信息，对获得的双层聚合信息进行时空关系推理，以获得当前时间步的隐藏状态表示；将当前时间步的隐藏状态表示输入至全连接网络，得到事故评分，并在事故评分超过预定阈值时给出预警信号。该方法可以提前2～4秒成功的预测交通事故的发生，从而给与驾驶系统或驾驶员足够的反应时间，因此大大减少交通事故发生的可能性。
交通事故预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于相位一致性和目标增强的红外和可见光图像融合方法-CN202010180560.5有效
发明人：伍康乐;陈珺;罗林波;龚文平;宋俊磊;陈小强;魏龙生 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于相位一致性和目标增强的红外和可见光图像融合方法；首先，使用拉普拉斯金字塔对源图像进行多尺度分解得到高低频子带；然后，对于高频子带，采用相位一致性提取图像特征图，使用特征图计算权重矩阵进而得出融合的高频子带；对于低频子带，首先根据显著性构造初始权重矩阵，然后把红外低频子带的权重矩阵和由低频子带特征图计算出的修正项相加，得到最终的红外低频子带权重矩阵，从而得出融合的低频子带；最后，通过拉普拉斯金字塔逆变换重建得到融合图像。本发明能够有效地反映出融合图像的边缘和纹理信息，较好的保留红外目标的显著性，同时也具有良好的对比度和视觉效果。
基于相位一致性目标增强红外可见光图像融合方法

[发明专利]一种基于RGB-D的显著目标检测方法及储存介质-CN202110975347.8有效
发明人：纵冠宇;魏龙生;郭思源;刘玮;陈珺 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于RGB‑D的显著目标检测方法及存储介质，该方法通过边缘特征增强和全局信息指导实现，在下采样网络中，通过Resnet50骨干网络进行RGB和深度图的特征提取，采用门控多模态注意模块以整合RGB‑D特征的互补性，并采用边缘特征增强模块提高最终预测结果的边缘质量，在上采样网络中，以由粗到精的方式获取不同神经网络层的全局信息，并作为全局信息指导融合模块的输入，以降低背景噪声，并自动选取和增强边缘增强后的特征中所包含的关于显著目标的主要特征。最后通过自主设计的损失函数进行整个神经网络的优化。该方法运算速度快，最终显著目标预测结果边缘清晰、结构完整。
一种基于 rgb 显著目标检测方法储存介质

[发明专利]一种基于视觉显著性的实例人体解析方法-CN202010148744.3有效
发明人：汪敏;魏龙生;罗大鹏 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉显著性的实例人体解析方法，包含步骤：利用显著性检测算法将输入图片中的显著性区域检测出来，从而获取显著性图；将显著性图和输入图片相加得到人体被高亮的视觉增强图；接下来将视觉增强图作为网络输入，经过公共特征提取网络获取同时适用于语义分割和边缘检测的公用特征，在公共特征提取网络的第3、4、5层卷积层后分别引入侧输出层，将融合后的侧输出特征图送入人体语义分割单元中，得到人体语义分割结果图；在公共特征提取网络的第3、4、5层卷积层后分别引入侧输出层，将融合后的侧输出特征图分别送入人体边缘检测单元，得到人体边缘检测结果图；通过融合单元将人体语义分割结果图和人体边缘检测进行融合，从而得到最后的人体解析结果。
一种基于视觉显著实例人体解析方法

[发明专利]基于多尺度梯度和抠图的多聚焦图像融合方法-CN202010172291.8有效
发明人：陈珺;李雪娇;罗林波;龚文平;宋俊磊;魏龙生 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多尺度梯度和抠图的多聚焦图像融合方法，包括：S1、构建源图像的多尺度结构元素，通过形态学滤波获取梯度信息，得到每一源图像的多尺度聚焦测量值；S2、根据聚焦测量值将源图像粗略地划分为确定的聚焦区域、确定的散焦区域、以及不确定区域，构建三分图；S3、采用图像抠图算法对三分图进行细化，得到准确的决策图，并将源图像和所述决策图结合，得到最终的融合结果图。本发明的有益效果：与单一尺度聚焦测量相比，更准确辨别聚焦区域，有效降低误匹配率及错误分割影响；充分利用图像的颜色相似性以及源图像之间的强相关性，精确获取聚焦区域并保证决策图边缘平滑，实现了良好的图像融合效果。
基于尺度梯度聚焦图像融合方法

[发明专利]基于布尔图理论的视频显著性检测方法、设备及存储设备-CN201910212103.7有效
发明人：汪敏;魏龙生;孙加乐;尹旭 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了基于布尔图理论的视频显著性检测方法、设备及存储设备，将实际输入的视频处理成连续的视频帧序列It，利用帧间差分法将连续的两帧视频进行逐像素相减得到一组运动特征图，利用Lab颜色空间变换从视频帧序列It得到一组颜色特征图；利用布尔图理论和Flood Fill算法对上述运动特征图和颜色特征图先后进行处理，得到一组运动布尔图和颜色布尔图；对上述运动注意力图和颜色注意力图进行归一化处理，并分别求其平均，得到运动显著性图和颜色显著性图；然后进行加权融合，得到最终的显著性图。一种基于布尔图理论的视频显著性检测设备及存储设备，用于实现上述方法。本发明的有益效果是：快速检测出视频的显著性；且不局限于特定的视频种类，泛化能力强。
基于布尔理论视频显著检测方法设备存储

1
2
3
4
5
下一页»
尾页
共 62 条