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公开(公告)号：CN117274852A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310983393.1
申请日：2023-08-07
Applicant: 中国计量大学 , 杭州昊清科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法，包括：S1.基于垃圾投递行为规范获取垃圾投递行为的视频数据；S2.将获取的视频数据分为多个行为视频类别，得到投递垃圾的行为视频数据集；S3.根据得到的行为视频数据集构建基于时空通道注意力机制的轻量化投递垃圾行为识别模型；S4.根据得到的行为视频数据集构建基于YOLO目标检测算法的手持垃圾人体的目标检测模型；S5.将待检测的视频数据输入至目标检测模型中进行检测，判断目标检测模型是否输出手持垃圾的结构，若是，则将待检测的视频数据输入至行为识别模型进行识别，行为识别模型输出是否规范的结果。
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公开(公告)号：CN115100588A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210608558.2
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 一种基于深度学习的违规投递垃圾行为检测方法，包括：在非垃圾投递时间段内获取安装在垃圾投递亭外侧的监控摄像头拍摄的画面；利用基于深度学习的目标检测算法对视频画面中的行人、垃圾袋和垃圾桶进行逐帧检测，得到行人、垃圾袋和垃圾桶的检测框坐标信息、类别；若检测到第t帧画面中存在行人，则截取第t帧画面中所有垃圾袋和行人检测框图像；将第t帧中检测到的行人检测框图像输入到人体关键点检测模块中输出图像中人体的关键点坐标信息；计算第t帧中的所有垃圾袋与所有行人的交并比，判断行人是否携带垃圾袋进入监控区域，计算第t帧中每个垃圾袋与垃圾桶的距离和行人是否做出投递动作来判断行人是否存在违规投递垃圾行为。
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公开(公告)号：CN114973653A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210448701.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明时间序列预测领域，公开了一种基于时空图卷积网络的交通流预测方法，其具体步骤包括：获取交通流数据，使用线性插值方法来补全它的缺失数据；在图卷积网络中把各个节点的交通流数据按照时间的顺序进行输入，同时输入的还有邻接矩阵，让图卷积网络来提取它的空间特征；根据图卷积网络中提取的空间特征，来动态的设计门控循环单元，让它在提取时间特征的同时可以更好的结合时空信息，提高交通流预测的准确性，更好的满足人民的生活需求。
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公开(公告)号：CN114332474A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111411750.4
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国计量大学 , 杭州昊清科技有限公司
Abstract: 一种飞机发动机关键部位维护时间预测方法，其具体步骤包括：获取飞机发动机数据，分为静态属性数据、动态时序数据、历史时序数据和图像数据；将动态时序数据和历史时序数据拼接得到长时间序列数据x，对x中每一时刻的数据相加得到x′t；图像数据经过处理得到相应向量pt，将pt与x′t相加后得到编码器输入向量z0；将z0送入编码器中得到特征向量，结合编码器中参数向量输出预测特征向量pout；静态属性数据通过处理得到相应向量s′，将pout和s′相加输入到全连接网络，得到发动机关键部位预测状态，把预测到存在故障的时间与当前时间相减得到关键部位的预测维护时间。
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公开(公告)号：CN109559736B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201811483459.6
申请日：2018-12-05
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种电影演员自动配音方法，其目的在于利用深度学习方法提升电影演员自动配音的真实性。利用语音识别技术和对抗网络实现电影演员的自动配音，其技术关键在于（1）利用QCNN方法实现对输入语音的识别，并转换成文本信息；（2）利用GAN对抗网络生成说话者不同年龄段的语音信息；（3）通过声纹识别判断生成后的语音和输入的语音是否为同一说话人。本发明所采用的深度学习方法能够很好的进行语音识别以及音色生成，极大提高了电影演员自动配音的真实性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110298278B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910535807.8
申请日：2019-06-19
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的地下停车库行人车辆监测方法，目前地下停车库还缺乏有效的人车检测和统一管理的平台系统，并且本方法除了可以对车主和车辆通过人脸识别模块和车辆属性识别模块收集车主和所驾驶车辆属性的信息并进行一一对应标记联系，并且如果在停车中的某一时刻内，识别人脸验证不一致则进行人体姿态的检测识别出人体骨骼关键点信息，并通过人体骨骼关节点信息进行异常行为的检测和识别，可以有效识别出例如跌倒、打开车门进入车内等异常行为动作，可以有效保障车主的车辆和人身安全。
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公开(公告)号：CN107967484B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201711120584.6
申请日：2017-11-14
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于多分辨率的图像分类方法，其目的在于利用不同的深度神经网络结构解决多分辨率输入问题，利用深度学习技术实现从分类标签集合中找出一个分类标签并把分类标签分配给输入图像的效果。其技术关键在于(1)采用跳过部分池化层的方法来实现多分辨率图像分类；(2)采用指定位置输入的方法来实现多分辨率图像分类。(3)根据卷积网络不同层得到的特征特点不同，对不同层的特征采用不同的利用方式。本发明输入任意一张测试图片到训练好的神经网络模型中，神经网络的输出即为该图片的类别。本发明在不统一输入图片大小的前提下，保持了原图片质量，不增加任何噪声，有效地实现了多分辨率的图像分类。
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公开(公告)号：CN111932420A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010573594.0
申请日：2020-06-22
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能服务平台的社区邻里互助方法，包括：S11.接收社区人员发送的求助或帮助相关的内容；S12.将接收到的内容输入预先建立的智能描述模型中，并通过智能描述模型输出与内容相对应的文本信息，将文本信息进行分类；S13.判断所述分类的类别，若为帮助类，则将帮助类文本信息存储于帮助数据库中；若为求助类，则将求助类文本信息输入预先建立的智能匹配模型中，通过智能匹配模型对求助类文本信息与帮助数据库中的帮助类文本信息进行匹配；S14.判断是否匹配到合适的帮助类文本信息，若是，则将求助类文本信息发送至匹配成功的帮助数据库中帮助类文本信息相对应的帮助者；若否，则将未匹配成功的信息返回求助类文本信息相对应的求助者。
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公开(公告)号：CN110490133A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910766818.7
申请日：2019-08-19
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络由父母照片生成子女照片的方法，将人脸图像数据行划分为训练样本集与测试样本集，并对训练样本集中的人脸图像进行数据预处理。之后，重新构建生成对抗中生成器的卷积神经网络结构，加入了反卷积。然后，将训练样本集和对应人脸照片的年龄信息一同输入到模型中进行训练，并保存各生成器、判断器和相似度模型的网络参数。最后，利用经过数据预处理后的测试样本集对生成器和判断器模型进行测试，获得测试结果。本发明旨在当需要对一个人通过人脸图像进行身份识别而一时只有其父母的人脸图像的情况下，能够迅速的对其身份进行初步认证。
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公开(公告)号：CN109190475A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810864960.0
申请日：2018-08-01
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别网络与行人再识别网络协同训练方法，采用双网络并行网络结构，将人脸与行人进行特征融合，把融合后的特征作为行人输出特征，使其具有更强的人脸特征表达能力，并根据人脸图像清晰度的不同对人脸识别网络与行人再识别网络采用不同的监督信号进行训练，当人脸图像清晰度较低时，用行人再识别网络的预测结果与真实标签的加权相加的结果作为监督信号，指导人脸识别网络进行训练；当人脸图像清晰度较高时，将人脸识别网络的预测结果与真实标签的加权相加的结果作为监督信号，指导行人再识别网络进行训练，既加强了人脸识别对于行人再识别结果的影响，又能够在人脸图像模糊的情况下利用行人再识别的预测结果指导人脸特征分类。
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