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公开(公告)号：CN114202794A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202210147360.9
申请日：2022-02-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及人工智能算法技术领域，具体涉及一种基于人脸ppg信号的疲劳检测方法和装置，该方法包括以下步骤：步骤一，通过摄像头采集包含人脸的视频帧，进行人脸提取；步骤二，使用关键点检测方法，提取人脸关键点，进行头部运动检测；步骤三，对提取人脸进行预处理，通过疲劳分类模型并结合检测到的头部运动信息，得到疲劳检测结果。本发明针对于人脸的生理信号变化，采用深度学习训练的方式，增加疲劳检测与人脸生理信号变化的相关性，从而提高基于人脸的疲劳检测精度。
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公开(公告)号：CN114022727A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111221950.3
申请日：2021-10-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了本发明公开一种基于图像知识回顾的深度卷积神经网络自蒸馏方法，该方法首先针对目标网络设置辅助网络，在目标网络的下采样层引出分支，采用知识回顾的思路依次融合和连接各个分支，在训练过程中，通过监督学习以及采用目标网络的下采样层向引出分支层进行学习的方式，达到自蒸馏的目的。本发明在深度卷积神经网络自蒸馏领域引入知识回顾的思路，提高了深度卷积神经网络的训练精度；采用辅助网络的形式进行自蒸馏，相对使用数据增强来拉进类内距离的自蒸馏方法，在实际应用中更加简洁方便。
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公开(公告)号：CN113936339A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111537924.1
申请日：2021-12-16
Abstract: 本发明公开了基于双通道交叉注意力机制的打架识别方法和装置，该方法首先采集生成视频数据集，设置快慢两种帧率获取不同帧图像序列，进行预处理后分别送入快慢通道，在快慢通道采用基于分开时空自注意力机制的Transformer编码器提取图像序列时空编码特征；然后，经过交叉注意力模块融合一个通道CLS token与另一通道patch token信息，实现双通道时空编码特征融合；最后，将融合后的时空编码特征经过多层感知机头进行打架行为识别。本发明通过双通道Transformer模型与交叉注意力模块能有效提取视频时空特征，提高打架行为识别的准确率，适用于室内外监控系统。
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公开(公告)号：CN113378809B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110937135.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单目三维人体姿态的摔倒检测方法，该方法通过目标检测模块检测出人体及沙发、床等适合躺的物品在场景图像中的矩形框，将人体图像输入三维人体姿态估计模块获得数字化人体模型的参数，包括人体在相机坐标系下的姿态、各关节相对于其父关节的姿态以及各关节在人体坐标系下的三维坐标。利用人体模型参数通过决策模块判定人员是否摔倒。本方法利用单个摄像头即可获得三维人体姿态，无须采集额外的图像对摔倒任务进行训练调优，硬件成本低，可广泛应用于智能监控等领域。
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公开(公告)号：CN113378809A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110937135.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单目三维人体姿态的摔倒检测方法，该方法通过目标检测模块检测出人体及沙发、床等适合躺的物品在场景图像中的矩形框，将人体图像输入三维人体姿态估计模块获得数字化人体模型的参数，包括人体在相机坐标系下的姿态、各关节相对于其父关节的姿态以及各关节在人体坐标系下的三维坐标。利用人体模型参数通过决策模块判定人员是否摔倒。本方法利用单个摄像头即可获得三维人体姿态，无须采集额外的图像对摔倒任务进行训练调优，硬件成本低，可广泛应用于智能监控等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113255793A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110607551.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的细粒度舰船识别方法，采集并标注舰船分类数据集，并对每张图像采用几种不同的数据增强方式获得图像集合，依次组合成同类与非同类图像集合对，交替输入孪生分类网络进行图像特征提取与分类，通过三个损失函数分别提取图像的等变性特征、判别性特征以及多维融合特征，最终实现同类别舰船分类相同，不同类别舰船之间可有效区分的效果。本发明弥补了舰船类别分布不平衡、样本规模较小的实际问题，通过对比学习有效提升了细粒度分类的性能，通过提取等变特征提高了模型的泛化性，能适用于实战多变场景。
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公开(公告)号：CN112802129B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110392460.3
申请日：2021-04-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的焊接安全距离测量方法，属于焊接安全领域。该方法具体为利用放置标志物的图像坐标及世界坐标，计算地面和映射平面高度的单应矩阵；并将图像数据集输入改进的Faster RCNN+FPN目标检测模型，输出目标检测结果；最后通过地面单应矩阵、映射平面高度单应矩阵和目标物检测结果，并针对实际焊接场景，获得一种明火高度测量方法，实现目标物间距离测量。本发明的焊接安全距离测量方法能有效检测易燃气瓶是否倾倒及测量目标物间距离，并在目标物间距离小于阈值时发出预警，减少人工监督成本和存在的安全隐患。
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公开(公告)号：CN112580614A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202110210499.9
申请日：2021-02-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的手绘草图识别方法，该方法包括将原始手绘草图输入到一个深度卷积神经网络中，得到最后一个卷积层输出的特征图；将特征图输入到一个通道注意力模块中，得到基于通道注意力优化后的特征图；训练一个用于预测手绘草图垂直翻转的分类网络，将原始手绘草图输入到训练好的分类网络中，得到垂直翻转空间注意力图；联合基于通道注意力优化后的特征图和垂直翻转空间注意力图，计算得到垂直翻转空间注意力优化后的特征图；最后经过全连接层输出识别的结果。本发明的优点：采用通道注意力和垂直翻转空间注意力对卷积神经网络的特征进行优化，能够使网络关注于学习更有判别力的部分，从而有效提高手绘草图的识别精度。
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公开(公告)号：CN112434723A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011163778.6
申请日：2020-10-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力网络的日/夜间图像分类及物体检测方法，该方法首先采集街道摄像头监控视频处理成图像进行标注，结合开源的街道数据集共同构建图像数据集；通过基于特征金字塔的深度卷积神经网络提取图像的表观特征；在所提取特征上预测图像的日/夜属性，并捕获表征日/夜间物体的注意图；基于注意力图对提取的特征图进行加权；最后根据预测的日/夜属性将加权后的特征图输入对应日/夜间的检测头做位置回归与物体分类。本发明旨在通过注意力机制使网络关注到日/夜间的不同特征，并通过两个分支分别完成日/夜间物体的检测，能够提升日/夜间物体检测的性能，可用于街道智能监控系统。
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公开(公告)号：CN112215308A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011456486.1
申请日：2020-12-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种吊装物体单阶检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取吊装物体图像，作为训练集；对训练集进行特征提取，获得目标坐标及旋转角度；使用基于深度卷积神经网络的检测模型作为吊装物体检测的基线网络架构，并按旋转框方式修改检测模型；使用所述训练集、目标坐标及旋转角度对修改后的检测模型进行训练，获得训练好的检测模型；使用训练好的检测模型对待检测的图像进行检测，获得图像中带旋转角度的吊装物体的检测结果。本发明实现方法简单，可移植性强，能够实现对监控摄像头拍摄的厂区、工地等作业场所中吊装物体的精准检测。
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