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公开(公告)号：CN114926333B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210426073.1
申请日：2022-04-22
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种图像超分辨率重建方法及装置，其方法包括：获取低分辨率图像；将所述低分辨率图像输入至训练完备的图像超分辨率重建模型中，获得高分辨率图像；其中，所述图像超分辨率重建模型包括图像超分辨率深层展开网络子模型和连接在所述图像超分辨率深层展开网络子模型之后的通道注意力子模型。本发明通过使用端到端的图像超分辨率深层展开网络子模型获得高分辨率图像，可实现兼顾检测重建精度和灵活性的技术效果；并且通过设置通道注意力子模型，可强调有效信息，抑制无效信息，缩短图像超分辨率重建模型运行时间，提高重建效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115016641A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210617660.9
申请日：2022-06-01
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F3/01 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , H04N7/15
Abstract: 本申请公开了一种基于手势识别的会议控制方法、装置、会议系统和介质，包括：获取训练完备的手势识别模型，手势识别模型包括特征提取模块和推理库模块；获取待检测的视频流信息；基于特征提取模块对视频流信息进行特征提取，得到待识别视频帧；基于推理库模块对待识别视频帧进行手势动作识别，得到手势动作识别信息；根据手势动作识别信息，生成对应的会议控制指令。本发明仅需要使用普通摄像头和数据处理设备便能够对会议参与者的手势动作进行识别，通过跟踪手部关键点的信息来确定手势动作并生成相应的会议控制指令，更加方便快捷地完成人机交互，提高会议参与者手势动作的识别速度和准确度，为多人协同交互研讨的在线会议提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN114926333A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210426073.1
申请日：2022-04-22
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供了一种图像超分辨率重建方法及装置，其方法包括：获取低分辨率图像；将所述低分辨率图像输入至训练完备的图像超分辨率重建模型中，获得高分辨率图像；其中，所述图像超分辨率重建模型包括图像超分辨率深层展开网络子模型和连接在所述图像超分辨率深层展开网络子模型之后的通道注意力子模型。本发明通过使用端到端的图像超分辨率深层展开网络子模型获得高分辨率图像，可实现兼顾检测重建精度和灵活性的技术效果；并且通过设置通道注意力子模型，可强调有效信息，抑制无效信息，缩短图像超分辨率重建模型运行时间，提高重建效率。
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公开(公告)号：CN114997491A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210598633.1
申请日：2022-05-30
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种汽油辛烷值损失优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取汽油精制数据样本集，所述汽油精制数据样本集包括操作变量样本集以及生产因素样本集；基于随机森林算法，从所述操作变量样本集筛选出满足预设要求的目标操作变量样本集；建立汽油辛烷值损失预测模型，根据所述目标操作变量样本集以及所述生产因素样本集，对所述汽油辛烷值损失预测模型进行训练，得到训练完备的目标汽油辛烷值损失预测模型；设置约束条件，基于所述训练完备的目标汽油辛烷值损失预测模型，确定满足所述约束条件的目标操作变量的优化条件。本发明涉及一种汽油辛烷值损失优化方法、装置、设备及存储介质，从样本集筛选操作变量，提高优化效率。
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公开(公告)号：CN114882594A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210615714.8
申请日：2022-06-01
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及一种课堂异常行为监测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取训练完备的目标课堂异常行为监测模型，所述目标课堂异常行为监测模型包括特征提取模块和异常检测模块；获取待监测课堂图片数据；基于所述特征提取模块，根据所述待监测课堂图片数据，提取学生的课堂特征图片数据；基于所述异常检测模块，根据所述课堂特征图片数据，确定课堂是否出现异常行为。本发明提供的一种课堂异常行为监测方法、装置、设备及存储介质，通过特征提取模块从待监测课堂图片数据中提取出学生课堂上的特征图片，再通过异常检测模块对特征图片进行监测，判断课堂是否出现异常行为，识别类型多、范围广、准确性高。
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公开(公告)号：CN114882479A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210465079.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的分心驾驶行为预警方法、装置及电子设备，包括：构建初始分心驾驶行为深度学习模型，获取分心驾驶数据输入样本集，以分心驾驶行为类型为输出，迭代训练所述初始分心驾驶行为深度学习模型，得到训练完备的目标分心驾驶行为深度学习模型；获取驾驶员行为特征数据，将所述驾驶员行为特征数据输入至所述目标分心驾驶行为深度学习模型，得到驾驶员的驾驶行为类型；根据分心驾驶行为类型确定驾驶员驾驶状态，根据所述驾驶状态确定预警信息。本发明实现了实时预警分心驾驶行为，保障驾驶员的行车安全。
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