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公开(公告)号：CN113590965B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110896190.X
申请日：2021-08-05
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 合肥工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/78 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种融合知识图谱与情感分析的视频推荐方法，包括：1、使用知识图谱作为额外辅助信息，通过文本卷积神经网络提取视频特征生成视频向量；2、构建情感兴趣预测模型，眼动仪采集的眼动数据通过广义回归神经网络生成情感向量；3、将历史视频向量与对应的视频情感向量进行拼接经过神经网络DNN生成历史视频最终向量，计算所有历史视频最终向量的加和平均值动态的构建用户向量；4、候选视频向量和用户向量拼接后通过多层感知计算用户点击候选视频的概率，得到Top‑N推荐列表。本发明通过建立融合知识图谱与情感分析的视频推荐模型，用于用户的个性化推荐，并能提高推荐精度。
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公开(公告)号：CN114419687A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110943991.7
申请日：2021-08-17
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 合肥工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06Q50/20 , G10L15/02 , G10L15/04 , G10L25/24 , G10L25/45 , G10L25/63
Abstract: 本发明公开了一种面向视频学习过程的认同度量化评估方法及系统，属于多媒体内容分析技术领域，包括：采集教学视频和学习者的面部视频；基于语音情感分类模型对教学视频进行处理，得到教学视频的情感表示矩阵；基于人脸情感分类模型对学习者的面部视频进行处理，得到学习者的情感表示矩阵；根据教学视频的情感表示矩阵和学习者的情感表示矩阵，计算学习者和教学视频的情感一致性。本发明通过分析视频内容和学习者面部表情的情感一致性来评估学习者对视频内容的认同度，可有效度量视频内容和人脸情感的相关性。
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公开(公告)号：CN113590965A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110896190.X
申请日：2021-08-05
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 合肥工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/78 , G06F16/36 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种融合知识图谱与情感分析的视频推荐方法，包括：1、使用知识图谱作为额外辅助信息，通过文本卷积神经网络提取视频特征生成视频向量；2、构建情感兴趣预测模型，眼动仪采集的眼动数据通过广义回归神经网络生成情感向量；3、将历史视频向量与对应的视频情感向量进行拼接经过神经网络DNN生成历史视频最终向量，计算所有历史视频最终向量的加和平均值动态的构建用户向量；4、候选视频向量和用户向量拼接后通过多层感知计算用户点击候选视频的概率，得到Top‑N推荐列表。本发明通过建立融合知识图谱与情感分析的视频推荐模型，用于用户的个性化推荐，并能提高推荐精度。
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公开(公告)号：CN307211827S
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202130635179.9
申请日：2021-09-24
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 合肥工业大学
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：融合多媒体设备的智慧思政一体机。
2.本外观设计产品的用途：作为思政教学一体机的外壳，起到对一体机内部结构的保护作用。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。
4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
5.本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位，省略仰视图。-
公开(公告)号：CN115223228A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210923784.X
申请日：2022-08-02
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及人脸关键点检测技术领域，且公开了一种基于混合域注意力机制的面部关键点检测方法，包括综合了通道和空间两个维度来提取图像特征的注意力机制，在通道注意力机制中关注的是感兴趣的部分是什么，而在空间注意力机制中关注的是感兴趣的区域在图像中的位置；先将通道注意力机制特征图和原图像进行融合，再将其和空间特征图融合得到输出结果。本发明设计了一个由长短跳跃连接和卷积自编码器构成的通道注意力机制，有效地提高了提取图像通道特征的能力；提出了一个提取图像空间注意力特征的方法，通过提取通道注意力机制中压缩激励的每一层特征图的空间信息并进行融合，实现了不同通道特征层次下的空间特征的提取与融合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111209965A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010012402.9
申请日：2020-01-06
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模三维重建的快速鲁棒特征跟踪方法，属于计算机视觉与计算机图形学领域。该方法对于场景的图像序列，根据像素点之间的对比关系检测图像的特征点；在差分高斯空间内，根据中心像素与邻域像素之间的对比关系计算特征描述子；采用AP聚类方法对特征描述子进行聚类，将特征描述子划分为若干个不同的特征集合；采用并查集方法，对特征集合中的不同特征描述子进行匹配，获得特征跟踪链；采用极线约束方法去除特征跟踪链中的错误匹配关系，得到精确的特征跟踪链。该方法能够从噪声数据中检测足够多的特征点，高效准确地对特征进行跟踪，满足了三维重建的需求，从而简化三维重建的过程，降低了设计人员负担。
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公开(公告)号：CN117218708A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311333582.0
申请日：2023-10-16
Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院
IPC: G06V40/16 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人脸表情识别技术领域，且公开了一种识别准确度高的人脸表情识别方法，包括以下步骤：S1、模型采用人脸表情识别公开数据集RAF‑DB以及辅助数据集RAF‑AU，并按3∶1的比例提取数据，然后进行拼接作为每轮的总数据集；S2、根据IR50模型的第四阶段输出，即7×7×512的特征图以及mobilefacenet的特征输出7×7×512作为双流vit模型的输入，将IR50的输出记为x，mobilefacenet的输出记为x_landmark。本发明在当前在人脸表情识别任务，基于RAF‑DB数据集的准确度达到了最高准确度，通过改进局部关系感知模块，创造了效果更佳的增强局部关系感知模块。
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公开(公告)号：CN114821653A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210495006.5
申请日：2022-05-07
Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院
Abstract: 本发明涉及高空作业行为规范检测技术领域，且公开了一种高空作业行为规范的检测方法，包括以下步骤：S1、利用RTSP协议获取到施工区域摄像头的视频流，并对视频流进行帧采样输入到检测系统中，S2、使用目标检测算法对帧图片检测人体、安全绳、安全带、未佩戴安全帽的人头、佩戴安全帽的人头；本发明通过网络爬虫和自行拍摄的方式收集大量数据并进行了标注，标注类别包括人体框、佩戴安全帽的人头，未佩戴安全帽的人头，安全带，安全绳，利用计算机图像技术对工人的行为进行检测，如果存在不规范行为则进行报警，其中不规范行为包括未正确佩戴安全帽、安全绳、安全带，从而提供工厂安全管理水平。
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公开(公告)号：CN110059771B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910386811.2
申请日：2019-05-10
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种在排序支持下的交互车辆数据分类方法，其步骤包括：1、获取车辆数据训练模型；2、获取车辆推荐数据；3、车辆分类模型和车辆排序模型的优化；4、评估车辆分类模型的质量；5、通过界面中的相关参数来观察车辆分类结果是否满意，如果满意则接受该结果，否则回到步骤1继续迭代。本发明能解决车辆类别分类无高质量训练样本和车辆分类类别间的边界点难以区分的问题，从而优化车辆分类模型，实现对待分类车辆数据集的准确分类。
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公开(公告)号：CN110059771A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910386811.2
申请日：2019-05-10
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种在排序支持下的交互车辆数据分类方法，其步骤包括：1、获取车辆数据训练模型；2、获取车辆推荐数据；3、车辆分类模型和车辆排序模型的优化；4、评估车辆分类模型的质量；5、通过界面中的相关参数来观察车辆分类结果是否满意，如果满意则接受该结果，否则回到步骤1继续迭代。本发明能解决车辆类别分类无高质量训练样本和车辆分类类别间的边界点难以区分的问题，从而优化车辆分类模型，实现对待分类车辆数据集的准确分类。
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