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公开(公告)号：CN119580348A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411604864.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及视频理解技术领域，且公开了一种基于对比回归的多人动作质量评估，包括以下步骤：S3、引入环境适应性学习模块，对视频帧进行环境特征提取，将环境特征与人体姿态特征融合，得到增强后的特征表示F。该基于对比回归的多人动作质量评估，通过环境适应性学习模块引入预训练的卷积神经网络提取每帧视频的环境特征向量，并与人体姿态特征融合，得到增强后的特征表示F，在训练过程中，调整损失函数，同时考虑动作质量的评估误差和环境特征的影响，提高模型在复杂环境中的鲁棒性和准确性，例如，户外运动中，环境特征的引入可以弥补阳光直射或阴影区域导致的检测不准确，提升模型性能。
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公开(公告)号：CN114463634B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210052894.3
申请日：2022-01-18
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种对堆叠异形物进行识别的方法及其分拣工作站，其中该方法步骤包括：S1获取采集装置采集的目标场景中的异形物堆叠的图片数据及点云数据；将图片数据输入训练好的目标识别算法中，获取各异形物识别框数据；S2以采集装置的光心为顶点按照小孔成像法则，将各异形物识别框进行反投影，以建立各异形物对应的锥形空间，来对点云数据进行粗分割，获取各异形物对应的点云簇。从而至少实现对目标场景中堆叠的异形物体进行识别分割。
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公开(公告)号：CN113002558B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110343762.1
申请日：2021-03-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电信号的残疾人辅助智能驾驶系统，包括脑电信息采集帽、信号处理模块和车辆控制模块，信号处理模块分别与脑电信息采集帽和车辆控制模块无线通信连接，脑电信息采集帽佩戴于残疾人驾驶员头上，车辆控制模块与车辆通信连接；脑电信息采集帽采集残疾人驾驶员六个通道的运动想象脑电信号，信号处理模块利用至少两种卷积神经网络对运动想象脑电信号进行解码，输出脑电解码信号并发送至车辆控制模块，车辆控制模块将脑电解码信号与驾驶车辆运行指令进行接口对接，驱动车辆运行实现辅助智能驾驶，与现有技术相比，本发明具有可靠性高、适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN109259948B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN201811398670.8
申请日：2018-11-22
Applicant: 复旦大学无锡研究院
Abstract: 本发明公开了一种辅助驾驶轮椅，由手机服务模块、无线通信模块、后台服务器模块、数据库模块和实体轮椅机器人模块组成。本发明结合自动驾驶技术，高级辅助驾驶轮椅能够在简单的场景下为使用者提供完全自动驾驶服务，以及在复杂环境下的辅助驾驶功能。同时，该轮椅具有生理指标检测功能、语音交互功能和定位功能。使用者以及手机端的监护人可以实时了解血压、体温以及心电等生理健康状况，以便及时做出反应；使用者还可以通过语音交互的方式向轮椅下达指令以及获取必要信息；定位功能可以让监护人实时定位轮椅使用者的位置，进一步保障其安全。
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公开(公告)号：CN116638499A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310750306.8
申请日：2023-06-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种升降臂、移动升降作业平台及其高冗余协同控制方法，属于农业技术领域，升降臂包括依次滑动连接的第一级臂、第二级臂及第三级臂；第一级臂下端固定有收放装置A，第一级臂上端固定有主动滑轮，第二级臂下端固定有主动绳索，主动绳索另一端绕经主动滑轮后与收放装置A连接；第二级臂上端固定有传动滑轮，第一级臂下端固定有传动绳索，传动绳索的另一端绕经传动滑轮后与第三级臂下端连接；第三级臂滑动连接有水平滑台，第三级臂下端固定有收放装置B，第三级臂上端固定有精细滑轮，水平滑台固定有精细绳索，精细绳索另一端绕经精细滑轮后与收放装置B连接。本发明升降臂具有升降及响应速度快的优点，移动升降作业平台具有更高效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109583331B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201811356765.3
申请日：2018-11-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为基于深度学习的人手腕脉口位置精准定位方法。本发明的基本步骤为：对多人进行手部图片采样，并对样本图片进行处理，得到手部二值图和脉口坐标，作为深度学习模型的训练数据；接着对训练集进行监督式学习，得到泛化的深度学习模型；然后，根据拍摄到的手部图片，分别进行白平衡、转换到HSV色彩空间、Mean Shift颜色聚类、根据皮肤颜色提取二值图、对二值图进一步处理，得到手的轮廓；将处理好的二值图作为输入，放进预先训练好深度学习模型里，即得到手腕脉口点在图片上的坐标。本发明方法能以较高的精度找到人手腕的脉口位置，为机器人进行中医脉诊提供实时的视觉定位。
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公开(公告)号：CN113536920B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110652497.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/194 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种半监督三维点云目标检测方法。其包括如下步骤：（1）对输入教师模型和学生模型的点云进行随机下采样，教师模型的随机下采样数据作为教师模型的输入；（2）将学生模型的随机下采样数据经过随机变换，作为学生模型的输入；（3）训练学生模型时使用标签数据同步训练教师模型，每一次迭代后将训练好的学生模型作为教师模型进一步训练，通过教师网络对无标签的数据进行挖掘，得到伪标签用于指导学生网络的学习，获得三维点云目标检测结果。本发明可以减少三维目标检测深度学习模型对数据标签的依赖，降低数据标注的成本；使用部分标签就达到同样模型使用100%标签的精度；本实验模型泛化能力强，能够用到多种深度学习模型中。
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公开(公告)号：CN113536920A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110652497.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种半监督三维点云目标检测方法。其包括如下步骤：（1）对输入教师模型和学生模型的点云进行随机下采样，教师模型的随机下采样数据作为教师模型的输入；（2）将学生模型的随机下采样数据经过随机变换，作为学生模型的输入；（3）训练学生模型时使用标签数据同步训练教师模型，每一次迭代后将训练好的学生模型作为教师模型进一步训练，通过教师网络对无标签的数据进行挖掘，得到伪标签用于指导学生网络的学习，获得三维点云目标检测结果。本发明可以减少三维目标检测深度学习模型对数据标签的依赖，降低数据标注的成本；使用部分标签就达到同样模型使用100%标签的精度；本实验模型泛化能力强，能够用到多种深度学习模型中。
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公开(公告)号：CN109389555A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811071685.3
申请日：2018-09-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提出了一种全景图像拼接方法，包括：步骤一，分别对待拼接的两幅图像进行特征点提取，并对得到的两组关键点集合进行匹配，得到被匹配的特征点对集；步骤二，把图像划分为N*N的网格，通过自适应的局部单应估计进行局部对准，得到局部单应矩阵集；步骤三，在每个被划分的网格上都运行RANSAC算法，并根据每个网格的中心离特征点的距离，对特征点进行加权来计算局部单应矩阵到每个加权后的特征点的距离，然后选取合适的阈值得到网格的局部一致集；步骤四，采用非线性最小二乘法最小化图像特征点的重投影误差；步骤五，将图像进行像素融合。本发明的方法可以在摄像机非纯旋转或者整个拼接场景不是一个平面的条件下，拼接出自然的全景图像。
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公开(公告)号：CN101206820B
公开(公告)日：2011-06-22
申请号：CN200710170443.5
申请日：2007-11-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于无线传输和LED显示控制技术领域，具体为一种分布式无线LED显示系统。该显示系统由一个无线控制器和若干个无线显示牌组成。无线显示牌在使用前预置好待显示图片信息，每个无线显示牌显示整个图片的一个像素点，所有的无线显示牌共同组成一幅完整图片。使用时接收无线控制器发射的同步控制信号，启动待显示图片，从而达到各个无线显示牌同步显示预存图片的效果。该系统采用了分布式设计和集中无线控制，其应用领域极为广泛，例如大型运动会、演唱会等的观众席动态图形显示，运动员方阵的动态展示等。
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