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公开(公告)号：CN116473514A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310317096.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及基于足底压力的疾病检测技术领域，具体的说是基于自适应有向时空图神经网络的步态帕金森疾病检测，所述检测步骤如下：S1、信号预处理：将获取到的步态信号分成100个时间步；S2、模型构建：对足底传感器进行拓扑结构建模，并将传感器获取的信号处理成双流模态；S3、特征提取网络：通过多个自适应有向时空图神经网络单元，在空间上使用消息传递机制获取足底局部和全局信息，在时间上使用1维卷积获取时序信息，因此在时空域分析了步态变化；S4、分类器：采用交叉熵损失函数为分类器；S5、模型融合：对双流模态进行线性融合；S6、诊断结果：对受试者的所有分段结果进行平均获得最终的诊断结果。本发明在参数量更少的情况下获得准确的结果。
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公开(公告)号：CN116933655A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310979568.1
申请日：2023-08-06
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: G06F30/27 , G06T7/73 , G06T7/579 , G06F111/18
Abstract: 本发明公开了涉及混合现实技术领域的基于车载内外混合现实的自动驾驶仿真方法及系统，在仿真测试中通过MR头显创建虚拟场景和虚拟车辆，并实时获取真实车辆的空间信息进行匹配，实现虚拟车辆与真实车辆的同步叠加。同时，利用SLAM技术定位真实车辆，控制虚拟场景与真实车辆的逆变换，完成车内外混合现实的准确叠加。并采集虚拟传感器数据。通过信息融合决策和车辆控制，实现对车辆运动的控制，继续进行下一帧的混合现实叠加。本发明通过SLAM(同步定位与地图构建)技术、特征提取与匹配技术和高精度定位技术，实现了在自动驾驶仿真密闭车载环境下对真实车辆内外虚拟物体的精确叠加，提高了虚拟物体与现实世界叠加的准确性。
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公开(公告)号：CN116473514B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310317096.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及基于足底压力的疾病检测技术领域，具体的说是基于自适应有向时空图神经网络的步态帕金森疾病检测，所述检测步骤如下：S1、信号预处理：将获取到的步态信号分成100个时间步；S2、模型构建：对足底传感器进行拓扑结构建模，并将传感器获取的信号处理成双流模态；S3、特征提取网络：通过多个自适应有向时空图神经网络单元，在空间上使用消息传递机制获取足底局部和全局信息，在时间上使用1维卷积获取时序信息，因此在时空域分析了步态变化；S4、分类器：采用交叉熵损失函数为分类器；S5、模型融合：对双流模态进行线性融合；S6、诊断结果：对受试者的所有分段结果进行平均获得最终
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公开(公告)号：CN115294387A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210806445.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/60 , G06V10/82 , G06V20/54
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和数字图像处理技术领域，具体的说是基于深度学习的复杂光照成像下的图像分类方法，包括收集模块和处理模块；本发明通过将源图像进行切分处理，对分片后的图像进行分类处理，分类后将输出该图像对应类别的概率，分类网络将输出更丰富的图像信息，通过将源图像进行切分处理，将分片后的图片输入分类网络中，得到每个小片图像对应的概率，将得到的结果组成结果矩阵，并输入决策网络中，决策网络学习到了关于源图像不同位置的概率信息，有效避免了因局部过曝光造成的干扰，图片分片处理，避免目标与背景之间相似部分的干扰，提高分类的准确率，小片图片分类网络输出四个类别的概率，有效避免了不均匀的光照对图片分类的影响。
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