异常监控方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111915842A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010625271.1

    申请日:2020-07-02

    Abstract: 本发明公开一种异常监控方法、装置、计算机设备及存储介质。该异常监控方法应用于监控系统中,监控系统包括设置于一目标场景的多个图像采集设备,包括实时采集监控目标的生命体征数据,若生命体征数据符合第一响应级别,则确定监控目标的位置信息;根据位置信息从多个图像采集设备中确定关联采集设备;采集设备为当前可以采集到监控目标图像的图像采集设备;从关联采集设备中提取监控目标当前的监控图像,对体态图像进行识别,确定监控目标的体态行为;对面部图像进行识别,确定监控目标的情绪信息;根据监控目标的体态行为和情绪信息确定监控目标的异常状态,该方法可有效提高异常监控的准确性和可靠性。

    一种耗电用户能效评估方法

    公开(公告)号:CN109543750A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811397155.8

    申请日:2018-11-22

    Abstract: 一种耗电用户能效评估方法,包括以下步骤:以用户实际环境为基础,构建用户能耗评价指标体系,指标体系由三种不同等级组成,对一级能耗评价指标和二级能耗评价指标进行经验法权重评估,对评价指标进行数据预处理,采用主成分分析法(PCA)对三级能耗评价指标进行筛选,提取出有效能耗评价指标,采用熵权法(EWM)对有效能耗评价指标进行权重估算,构建用电用户能效综合评估模型,实现耗电用户能效的准确评估。本发明实现用户能效的精准综合评估,优化用户能效管理机制,显著提高能源利用率。

    一种针对敬老院老人的跌倒检测与预警方法及系统

    公开(公告)号:CN110477925B

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN201910781430.4

    申请日:2019-08-23

    Abstract: 本发明公开了一种针对敬老院老人的跌倒检测与预警方法及系统,其中,所述方法包括:基于模糊摄像头获取老人的人体轮廓图像信息;基于深度学习算法对所述人体轮廓图像信息进行人体跌倒检测,获得跌倒检测结果;以及,基于可穿戴设备采集老人的生理特征信息;将老人的所述跌倒检测结果与对应的所述生理特征信息进行融合分析,并基于老人的当前融合分析结果进行预警及医护人员调度。在本发明实施例中,在保护老人隐私的前提下实现对老人的跌倒以及身体状态的等级预警和医护人员的调度;合理安排医护人员进行及时救治,确保救治及时的同时合理的分配医护资源,提高养老院的效率。

    一种面向深度学习的肺结节CT图像数据增强方法及系统

    公开(公告)号:CN111784593A

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202010509491.8

    申请日:2020-06-04

    Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的肺结节CT图像数据增强方法及系统,所述方法包括:将肺结节CT图像转换为肺结节灰度图像,基于所述肺结节灰度图像提取肺实质区域;将所述肺结节灰度图像中的肺结节图像进行类别标记,获取所述肺结节图像中的可扩充肺结节和不可扩充肺结节;利用过采样算法对所述可扩充肺结节进行样本数据扩充,并基于所述不可扩充肺结节对所述肺结节灰度图像进行更新;基于数据增强算法对更新后的肺结节灰度图像进行数量扩充,生成肺结节灰度图像副本;获取所述肺结节灰度图像副本中的肺结节图像副本,对所述肺结节图像副本进行数据扩充处理。本发明实施例可解决深度学习模型中所存在的肺结节数据集不平衡与数据量不足的难题。

    一种基于人机共融的安全协作方法及装置

    公开(公告)号:CN110561432A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910818210.4

    申请日:2019-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于人机共融的安全协作方法及装置,其中,所述方法包括:获取机器人的末端坐标位置信息及运动信息;基于末端坐标位置信息及运动信息建立作业空间安全等级动态规划模型,将作业空间划分为不同安全等级的子作业空间区域;基于视觉感知系统采集协同作场景图像,并通过目标检测算法获得作业人员的三维坐标信息;基于相邻帧图像序列中的作业人员的三维坐标信息获得人员运动信息,并计算人机动态等效距离;基于人机动态等效距离以及对机器人作业空间动态规划的不同安全等级子作业空间区域,预测人机协作碰撞风险,制定相应控制指令对机器人进行安全控制。提升了人机协作碰撞预测准确性,可降低人机碰撞事故发生率,促进人机共融发展。

    一种基于深度卷积神经网络的病虫害检测方法

    公开(公告)号:CN110009043A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910280657.0

    申请日:2019-04-09

    Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的病虫害检测方法,根据农作物类别、病虫害类别和严重程度对待检测的农作物病虫害进行分类;利用摄像仪器拍摄患病农作物的叶片来制作与病虫害相关的数据集;设置堆叠网络模块,该堆叠网络模块包括卷积神经网络中的卷积层、归一化层和激活函数层,各层的特征图层数相互叠加,融和各层特征;将堆叠网络模块嵌入病虫害检测深度卷积神经网络中;通过病虫害检测深度卷积神经网络框架搭建网络模型,在数据集基础上训练网络模型,最后,将待检测的农作物叶片送入网络模型,得到检测结果。本发明检测精度高,应用范围广,能应用在农业农作物防治领域如水稻田病虫害检测、果树病虫害检测、大豆病虫害检测等。

    一种基于机器视觉的人机行为交互方法

    公开(公告)号:CN108803874A

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201810539299.6

    申请日:2018-05-30

    CPC classification number: G06F3/011

    Abstract: 一种基于机器视觉的人机行为交互方法,包括步骤:S1,由机器人的摄像头获取场景中的人物的至少一帧人体图像,S2,利用深度卷积神经网络提取人体图像中的预设关节点数据,输出人体行为姿态序列,S3,对于静态行为姿态序列由softmax分类器进行分类,对于动态行为姿态序列利用循环神经网络模型进行识别分类,从而得到静态与动态的行为分类结果,S4,构建“人体行为—机器人姿态指令”的映射关系,形成机器人的姿态指令集,进而构建“姿态指令—关节运动控制指令”的映射关系,形成机器人的关节运动控制指令集,从而形成“人体行为—机器人姿态指令—关节运动控制指令—反馈动作”的完整映射关系。本发明实现较为精确的人机交互操作。

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