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  • 【专利】 一种基于共生相关函数的多孔介质三维建模方法

    作者:滕奇志 ; 冯俊羲 ; 何小海 ; 卿粼波 ; 吴晓红 ; 吴小强 年份:2017
    摘要:本发明公开了一种基于共生相关函数的多孔介质三维建模方法。该方法设计了一种新的相关函数,在多孔介质三维建模过程中,替代原有两点概率函数作为重建中的约束函数,结合模拟退火算法框架,设计了相应的快速更新算法,从而进行三维重建。本发明的主要创新包括:提出了共生相关函数的概念和以此为目标函数的多孔介质建模算法。并针对每次交换点都需要重复计算整体的共生相关函数的问题,提出了相应地快速更新算法,加快了重建速度。该方法利用共生相关函数作为约束条件,相比传统两点相关函数,重建的结果更为准确,同时时间也无明显提升,具有较好的应用价值。
  • 【专利】 基于形态完备性的非均质岩心三维结构重建算法

    作者:滕奇志 ; 高明亮 ; 何小海 ; 卿粼波 ; 王正勇 年份:2017
    摘要:基于单幅图像的岩心三维重建基本目标是使重建结构的三个正交切面都具有训练图像的统计特征或形态特征。对于具有明显非均质特征的二维训练图像,不存在三个正交切面都具有与该训练图像相似形态的三维结构,此时不能够采用利用该训练图像同时控制三个正交切面的重建方式。因此本发明针对如何利用单幅具有非均质特征图像实现岩心三维重建目标。本发明首先提出二维训练图像形态完备性判决方法,根据该分析方法可以准确预测能够出现在三维结构各正交切面上的具体形态,从而对给定的训练图像能够指出合适的重建方式,并对特征区域提取、特征区域修复等环节提出相应的措施。
  • 【专利】 基于帧率变换的高性能视频编码改进方法

    作者:滕奇志 ; 何小海 ; 武其达 ; 卿粼波 ; 陶青川 ; 林宏伟 年份:2017
    摘要:本发明针对HEVC编码标准提供了一种结合帧率变换的高性能视频编码方法。主要包括在编码端对原视频进行自适应抽帧,降低传输数据量;低帧率视频通过HEVC编码,结合从码流中提取的参考帧运动矢量及帧内分块信息对丢失帧进行运动矢量估算,在解码端结合上述运动矢量通过改进的基于块覆盖的双向运动补偿插帧对丢失帧进行重建。本发明由于自适应抽帧减少了传输的数据量,节省了传输的带宽;又因为省去了对解码视频重新运动估计的过程,节约了大量时间;改进的基于块覆盖的双向运动补偿插帧保证了重建视频的质量。实验结果表明,本发明算法与HEVC标准编码相比,在中低码率端,保证重建视频PSNR接近一致的前提下,节省码率约15%,同时编码时间节省近40%。
  • 【专利】 一种基于空中监控平台的群体异常行为检测方法

    作者:滕奇志 ; 何小海 ; 黄彬 ; 卿粼波 ; 吴晓红 ; 王昆仑 ; 吴小强 年份:2018
    摘要:本文提出一种基于空中监控平台的群体异常行为检测方法。首先通过估计图像的深度信息适当修正特征点的光流矢量,以减小透视现象导致的目标运动速度估算误差,然后对特征点的光流矢量聚类并结合背景运动一致性规律实现移动摄像头下的目标检测。采用双高斯混合模型检测异常行为,用最大期望算法求取模型参数。最后采用一种时间队列机制检验误判,并通过简化的凝聚层次聚类算法对异常特征点的空间坐标进行聚类,去除孤立的异常特征点并标记出异常群体。在多个场景下的实验验证了方法的有效性。
  • 【专利】 一种基于深度学习的人群情绪识别方法

    作者:滕奇志 ; 卿粼波 ; 周文俊 ; 吴晓红 ; 何小海 ; 熊文诗 年份:2017
    摘要:本发明提供了一种基于深度学习的视频人群情绪分析方法,主要涉及利用多流神经网络对视频中人群情绪进行分类。该方法包括:构建多流神经网络(像素,光流,显著性),并利用该网络并行提取视频序列的像素信息,叠加光流信息,显著性信息中的特征,最后融合这三种特征,得到人群情绪的分类。本发明充分发挥深度学习的自我学习能力,避免了人工提取特征的局限性,使得本发明方法的适应能力更强。利用多流深度学习网络的结构特征,并行训练及预测,最后融合多流子网络的分类结果,提高了准确率及工作效率。
  • 【专利】 基于超维的非均质岩心三维重建方法

    作者:滕奇志 ; 李洋 ; 何小海 ; 冯俊羲 ; 卿粼波 ; 余艳梅 年份:2018
    摘要:本发明涉及一种基于超维的非均质岩心三维重建方法。该方法基于多孔介质二维图像的三维建模问题,利用超维采用真实岩心建立字典的优势,通过先验信息重建非均质岩心。具体提出引入基于概率的图像块选择机制,建立超维重建字典中二维图像块及对应真实岩心中三维图像块0元素个数的对应关系,以概率选择的方法对字典中的元素进行选择,以保持非均质信息。同时通过引入随机重建起点的机制,消除原始超维重建算法建立非均质岩心时非均质簇向均质簇扩散的现象。在此基础上,我们给出了非均质重建算法。重建的三维非均质岩心结构可以很好地保持二维参考图像的非均质特性,为真实岩心微观结构提供了一个很好解释。
  • 【专利】 一种面向城市规划的行人量化分析及展示系统

    作者:滕奇志 ; 卿粼波 ; 季珂 ; 吴晓红 ; 何小海 ; 曹诚 年份:2018
    摘要:本发明提供了一种面向城市规划的行人量化分析及展示系统,主要将视频采集模块和嵌入式计算平台相结合的前端设备作为本文所设计的行人分析系统硬件平台。该方法包括:结合目标检测及跟踪的行人流量分析使用MobileNet‑SSD网络进行训练,得到行人目标检测模型。改进跨连的卷积神经网络训练测试本文建立的数据集,得到人脸性别及年龄分析,最终在Web端进行展示。本发明充分发挥了嵌入式平台的优越性,避免了传统的人工提取特征的局限性,使用本发明方法的实现在嵌入式平台的系统设计。给城市规划者在视频大数据分析的巨大工作量中得到解脱,并为城市规划者提供更多数据支撑。
  • 【专利】 一种基于多尺度特征图的目标快速检测方法

    作者:滕奇志 ; 何小海 ; 单倩文 ; 吴晓红 ; 卿粼波 ; 王正勇 ; 余艳梅 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种基于多尺度特征图的目标快速检测方法。包括以下步骤:首先,通过卷积神经网络自动提取多尺度特征图,避免了传统方法中复杂的特征设计及提取过程。其次,考虑到不同卷积层学习到的特征表达各不相同,提出一种有效的特征图融合方法,并通过轻量级的压缩型双线性函数来实现,以提升特征图融合效率,丰富上下文信息。在此基础上,将多尺度特征图与通道注意机制结合,突出有用信息,抑制冗余信息,进一步增强特征图的表征能力。最后,将增强后的多尺度特征图用于目标检测,通过多次迭代训练得到最优模型。相比现有技术,本发明所提方法在提升检测精度的同时尽量降低时间成本,实现了目标的快速检测,在移动机器人、自动驾驶及智能视频监控等方面具有广阔的应用前景。
  • 【专利】 一种基于机器视觉的小麦不完善粒识别方法

    作者:滕奇志 ; 何小海 ; 王周璞 ; 吴小强 ; 卿粼波 ; 王正勇 ; 吴晓红 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种基于机器视觉的小麦不完善粒识别方法。包括以下步骤:通过采集设备批量采集小麦不完善粒上、下两面图像,进行图像预处理,裁剪边界后进行图像配准,去掉图像背景;对预处理后的原图进行分割,将批量采集到的小麦图像分割为单粒图像,分割分为粗分割和精分割两个过程,粗分割将整幅配准后的图像粗略分割为单颗麦粒;精分割将粗分割后单粒麦粒图像中的背景去除,避免背景对麦粒识别造成干扰;依据上述方法处理小麦图像后提取小麦特征,进行识别。本发明所描述的识别方法具有模型训练时间短、对前端采集设备采集图片质量依赖低、能批量化识别以及识别速度快等优点,有利于小麦收粮现场的实际应用。
  • 【专利】 一种基于光流和块匹配的DVC边信息融合方法

    作者:滕奇志 ; 卿粼波 ; 熊珊珊 ; 何小海 ; 王正勇 ; 荣松 ; 熊淑华 年份:2018
    摘要:本发明提供了一种基于光流和块匹配的DVC边信息融合方法,主要涉及解码端WZ帧边信息生成方案。由于传统的块匹配边信息生成方案对于运动较为平缓的视频序列来说可以获得较好的编码质量,但当视频图像运动较为剧烈或视频图像组较大时,块匹配算法难以获得一个较高的边信息质量,而光流可以很好的表示视频序列之间的运动信息,因此本发明方法提出了一种基于光流和块匹配的边信息融合算法,实验结果表明,本发明的方法可以获得较传统的块匹配算法更高的边信息质量,提升了系统的整体率失真性能。
  • 【专利】 一种基于深度学习的人脸序列表情识别方法

    作者:滕奇志 ; 卿粼波 ; 周文俊 ; 吴晓红 ; 何小海 ; 熊文诗 ; 熊淑华 年份:2018
    摘要:本发明提供了一种基于深度学习的人脸序列的表情分析方法,主要涉及利用多尺度人脸表情识别网络对人脸序列表情进行分类。该方法包括:构建多尺度人脸表情识别网络(其中包括处理128×128,224×224,336×336等不同分辨率的三个通道),并利用该网络并行提取不同分辨率的人脸序列中的特征,最后融合这三种特征,得到人脸序列表情的分类。本发明充分发挥深度学习的自我学习能力,避免了人工提取特征的局限性,使得本发明方法的适应能力更强。利用多流深度学习网络的结构特征,并行训练及预测,最后融合多个子网络的分类结果,提高了准确率及工作效率。
  • 【专利】 一种结合超分辨率和残差编码技术的图像压缩框架

    作者:滕奇志 ; 何小海 ; 马名浪 ; 陈洪刚 ; 卿粼波 ; 吴小强 ; 陶青川 年份:2017
    摘要:本发明公布了一种结合超分辨率和残差编码技术的图像压缩框架。主要包括以下步骤:在离线状态建立起原图与不同码率压缩后的采样图间的映射关系,构建出各码率下的超分辨率重建模型;对原始图像迭代反投影下采样,得到采样后的小图;将小图通过第三方编码器压缩,传输码流和去噪辅助信息;在解码端将解码小图利用超分辨率重建模型重建成大图;结合去噪辅助信息抑制大图中的压缩噪声;在编码端计算出解码大图与原始图像的残差,并通过残差编码技术传输到解码端;在解码端解码残差图,并与解码大图叠加,恢复出最终的解码图像。实验表明,本文所提框架能实现比JPEG2000更高的压缩率。
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