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公开(公告)号：CN114821111A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210531686.1
申请日：2022-05-16
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06K9/00 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于无线信号的交互方法和系统，通过无线信号的信道状态信息获取目标的定位和动态动作，基于目标的定位与动态动作判断目标的动作是否违规，通过报警的方式与目标进行交互。由于采用无线信号进行定位和动作识别，因此覆盖范围广且不会包含目标的隐私信息，同时仅对无线信号的信道状态信息进行运算处理，因此可以降低计算量，提高交互效率。
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公开(公告)号：CN119785412A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202311302521.8
申请日：2023-10-08
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及人体姿态估计技术领域，具体涉及一种矿井下人体姿态估计模型训练方法及装置，本申请中获取训练样本数据集；将经过预处理后的人体姿态深度图和标准姿态图输入初始特征提取网络，分别输出关节关键图和标准关键图；利用所述关节关键图和所述标准动作关键图生成经训练的目标特征提取网络；计算关节关键图与标准关键图的相似关系分数，得到经训练的目标动作分类网络，所述目标特征提取网络和所述目标动作分类网络构成所述人体姿态估计模型。本申请提高了近距离人员的检测精度,能有效区分出动作类似的不同姿态，有助于规范井下人员的行为、预防安全事故的发生，保障了矿井下设备的正常运行。
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公开(公告)号：CN114662588A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210278104.3
申请日：2022-03-21
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种自动更新模型的方法、系统、设备及存储介质，属于模型更新技术领域。自动更新模型的方法包括：获得样本数据集；将样本数据集中的若干个样本数据输入神经网络模型训练，生成旧数据集；若样本数据集中未训练的样本数据数量大于或等于样本数量阈值a，选择a个样本数据作为新数据集输入至神经网络模型获得训练结果；根据训练结果对新数据集进行划分，获得可信数据集；将可信数据集与旧数据集按照预设组合规则进行组合，得到复合数据集，并将复合数据集输入至神经网络模型，更新神经网络模型；将复合数据集作为旧数据集，继续训练未训练的样本数据，自动更新网络模型。解决了模型更新步骤繁琐，更新效率底下，易造成概念偏移的问题。
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公开(公告)号：CN114972273B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210617706.7
申请日：2022-06-01
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种流水化产品数据集增强方法、系统、设备及存储介质，属于产品缺陷检测技术领域。流水化产品数据集增强方法包括：获取多张待训练的工业产品图像，制作工业产品图像数据集；基于工业产品图像数据集训练预设的检测模型，得到工业检测模型；根据工业检测模型构建并训练生成对抗网络模型，获得生成对抗网络模型的生成器模型和判别器模型；使用生成器模型构建预备数据集，并基于预备数据集和工业产品图像数据集训练判别器模型，若判别器模型符合数据增强条件，在工业产品图像数据集中加入预备数据集。解决了当前部分工业产品检测训练集过少、难以获取、质量不高的问题。
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公开(公告)号：CN114821111B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210531686.1
申请日：2022-05-16
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于无线信号的交互方法和系统，通过无线信号的信道状态信息获取目标的定位和动态动作，基于目标的定位与动态动作判断目标的动作是否违规，通过报警的方式与目标进行交互。由于采用无线信号进行定位和动作识别，因此覆盖范围广且不会包含目标的隐私信息，同时仅对无线信号的信道状态信息进行运算处理，因此可以降低计算量，提高交互效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114663835B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210284985.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种行人跟踪方法、系统、设备及存储介质，包括：获取目标行人的多个图像信息；将各所述图像信息输入预训练的第一识别模型，提取各所述图像信息的行人特征，将提取的行人特征与目标库中的行人信息进行比对，得到比对结果；其中，所述行人特征包括人脸特征和人体特征；判断所述比对结果是否大于设定阈值：若大于，则认为追踪成功；否则，采用预训练的第二识别模型提取各所述图像信息的全局特征和属性特征，计算所述全局特征和所述属性特征的距离，若距离大于综合阈值，则认为追踪成功。本发明采用融合人脸识别技术和人体识别技术的方式，且识别过程中无需用户参与，极大地提高了目标行人识别的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN114817670A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210526452.8
申请日：2022-05-16
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/901 , G06F16/2455 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于场景图的行为判定方法、系统、设备及存储介质，属于行为判定技术领域。基于场景图的行为判定方法包括：获取待判定的场景图片序列；提取场景图片序列中各场景图片的特征信息和序列信息，构建场景图；提取当前场景中预设的具体规则的多个关键词，获得与关键词相匹配的多个结点；提取与关键词相匹配的每个结点对应的边的信息；将所述边的信息与结点结合后，计算与所述具体规则中各规则的相似度，对行为进行判定。解决了由人工识别具体行为工作量大，成本高的问题。
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公开(公告)号：CN114663835A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210284985.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种行人跟踪方法、系统、设备及存储介质，包括：获取目标行人的多个图像信息；将各所述图像信息输入预训练的第一识别模型，提取各所述图像信息的行人特征，将提取的行人特征与目标库中的行人信息进行比对，得到比对结果；其中，所述行人特征包括人脸特征和人体特征；判断所述比对结果是否大于设定阈值：若大于，则认为追踪成功；否则，采用预训练的第二识别模型提取各所述图像信息的全局特征和属性特征，计算所述全局特征和所述属性特征的距离，若距离大于综合阈值，则认为追踪成功。本发明采用融合人脸识别技术和人体识别技术的方式，且识别过程中无需用户参与，极大地提高了目标行人识别的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN117372519A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311310189.X
申请日：2023-10-10
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/73 , G06T3/40 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , H04N23/698 , H04N23/61
Abstract: 本发明属于巡检图像处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法及巡检设备，包括如下步骤：通过巡检设备的深度摄像头获取巡检设备前方的深度图像；对所述深度图像进行特征物识别，以获取若干特征物及每个所述特征物至所述深度摄像头的距离；利用每个所述广角摄像头，获取每个所述特征物至所述深度摄像头的距离的一张原始图像，其中，相邻位置的所述广角摄像头获取的所述原始图像的边缘重叠；对每个所述特征物至所述深度摄像头的距离的多张所述原始图像进行拼接，以获取若干全景拼接图像；对每个所述全景拼接图像进行要素监测，以获得所述全景拼接图像中的环境要素。在保证特征物位置处的清晰度的同时避免多个图像因焦距不同造成的图像重影。
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公开(公告)号：CN114662588B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202210278104.3
申请日：2022-03-21
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种自动更新模型的方法、系统、设备及存储介质，属于模型更新技术领域。自动更新模型的方法包括：获得样本数据集；将样本数据集中的若干个样本数据输入神经网络模型训练，生成旧数据集；若样本数据集中未训练的样本数据数量大于或等于样本数量阈值a，选择a个样本数据作为新数据集输入至神经网络模型获得训练结果；根据训练结果对新数据集进行划分，获得可信数据集；将可信数据集与旧数据集按照预设组合规则进行组合，得到复合数据集，并将复合数据集输入至神经网络模型，更新神经网络模型；将复合数据集作为旧数据集，继续训练未训练的样本数据，自动更新网络模型。解决了模型更新步骤繁琐，更新效率低下，易造成概念偏移的问题。
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