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公开(公告)号：CN115908813A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211530653.1
申请日：2022-12-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于场景分割与自动驾驶技术领域，公开了一种道路场景下的实时性语义分割模型及方法，包括初始化模块、通道注意力模块、下采样模块、混合空洞分组模块和上采样模块；本发明的技术方案利用分解卷积、深度可分离卷积以及空洞卷积来构建混合空洞分组模块，以一种简单但有效的方式提取局部和上下文信息，然后，采用通道注意力模块来捕获通道间的信息交互，最后，将网络中来自不同阶段的特征分支采用跳层连接的方式进行特征融合，使得浅层特征和深层高级语义信息融合，增强特征表示，提高分割效率，实现分割精度和推理速度的平衡。
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公开(公告)号：CN113989736A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111221294.7
申请日：2021-10-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于视频分析与图像处理技术领域，公开了一种基于Langevin模型和方向自信息的大规模场景下人群运动显著性区域检测算法。通过Langevin模型可以构建粒子间的相互作用关系。将人群粒子看作为流体中的粒子运动，利用Langevin模型获得粒子所受的合外力，以及基于相干矢量场提取粒子的方向自信息并融合两个特征构建粒子的显著性值，根据各个位置显著性值的不同进行二值分割，最后根据图像基本处理后能够检测出人群中的显著性区域。本发明具有良好的适用性，能够应用于大规模的人群视频场景，同时由于通过构建人群相干流场使得算法更鲁棒，此外，特征融合机制使得方法能够适应更广泛的人群运动场景。
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公开(公告)号：CN112418066A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011305658.5
申请日：2020-11-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及运动生物学领域，尤其涉及一种用于手腕动作识别的生物启发式网络模型设计方法，该方法包括：步骤1，建立以肌电信号到腕部关节自由度的网络模型；步骤2，采用以生物学知识为导向的网络参数初始化规则对网络模型的参数初始化；步骤3，基于反向传播算法优化网络模型的参数；步骤4，识别腕部动作。本发明以运动生物学的知识构建网络模型，逐层解析肌肉群激活度、单一肌肉激活度、关节激活度，最终获得手腕动作，能够提升动作识别的准确率及识别过程的透明度，还有利于促进人体运动，特别是手部运动相关理论的研究与发展以及促进肌电信号解码在康复医疗、人机交互等发明的应用。
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公开(公告)号：CN112257258A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011128035.5
申请日：2020-10-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及人群的建模与仿真领域，尤其是涉及一种基于Boids集群运动模型的人群运动仿真方法，依据人群在运动过程中的感知能力将个体的感知区域划分为排斥区域、一致区域及吸引区域，将生物集群运动的三大原则重新定义为符合人群运动规律的交互规则，根据其他个体所在区域、运动状态和群组信息求得个体间相互作用力，利用牛顿第二定律仿真模拟个体与环境及其他个体的交互行为。本发明具有新颖、简单易懂且运算简便有效的优点。
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公开(公告)号：CN112001354A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010916305.2
申请日：2020-09-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及图像处理与视频分析领域，公开了一种基于模糊推理的人群情绪识别方法，首先提取场景中视频序列前景图像，计算人群运动焓值，接着利用光流法跟踪运动FAST特征点，求出人群运动方向，幅度，依此计算出人群运动幅度方差和人群运动混乱程度，然后利用运动FAST特征点结合维诺图求出人群密度。最后利用模糊控制工程中的模糊推理理论，将人群运动焓值和人群运动幅度方差输入激励度模糊推理系统，将人群运动混乱程度和人群密度输入愉悦度模糊推理系统，分别得到激励度和愉悦度的模糊值，根据重心法对输出的模糊值去模糊化，得到激励度和愉悦度的精确值，根据所得值的大小判断人群情绪的状况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112001354B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202010916305.2
申请日：2020-09-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06N7/02
Abstract: 本发明涉及图像处理与视频分析领域，公开了一种基于模糊推理的人群情绪识别方法，首先提取场景中视频序列前景图像，计算人群运动焓值，接着利用光流法跟踪运动FAST特征点，求出人群运动方向，幅度，依此计算出人群运动幅度方差和人群运动混乱程度，然后利用运动FAST特征点结合维诺图求出人群密度。最后利用模糊控制工程中的模糊推理理论，将人群运动焓值和人群运动幅度方差输入激励度模糊推理系统，将人群运动混乱程度和人群密度输入愉悦度模糊推理系统，分别得到激励度和愉悦度的模糊值，根据重心法对输出的模糊值去模糊化，得到激励度和愉悦度的精确值，根据所得值的大小判断人群情绪的状况。
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公开(公告)号：CN115690907A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211306567.2
申请日：2022-10-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/52
Abstract: 本发明涉及视频分析与行为识别领域，公开了一种监控场景下的轻量化暴力行为识别方法，包括以下步骤：步骤1，获取监控场景下的视频数据，对视频进行预处理和数据增强；步骤2，将步骤1处理得到的数据作为输入，进行数据时空特征的提取；步骤3，对双流特征进行特征融合；步骤4，通过全连接层构成的分类器，进行暴力/非暴力行为的类别判决。本发明解决了视频监控场景下对暴力行为不能进行及时有效识别的问题，在降低模型参数量、计算量的情况下，利用轻量化深度学习网络模型，并结合多种激励模块进一步提高了暴力行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114330085A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111624623.2
申请日：2021-12-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/25
Abstract: 本发明公开了一种基于弹性碰撞和矢量标准差的大规模人群运动显著性检测方法。本发明将人群矢量场中的每一个矢量看作为弹性碰撞粒子，通过物理学中弹性碰撞理论获得粒子间的碰撞力，辅以人群矢量标准差构建人群显著性特征。首先通过光流法提取人群矢量场，然后将矢量看作为弹性碰撞粒子，判断粒子间能否发生碰撞并借助弹性碰撞理论获取粒子间的碰撞力作为显著性特征，通过人群矢量标准差优化显著性特征图，最后通过阈值分割将人群显著性区域检测出来。
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公开(公告)号：CN109241950B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201811226138.8
申请日：2018-10-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于焓值分布熵的人群恐慌状态识别方法，获取视频图像，计算图像的光流场，基于光流场对图像进行分割得到有效行人区域，计算有效行人区域焓值。对得到的有效行人区域焓值进行量化分级得到焓值的分布，并由此求取焓值分布熵。将计算得到的焓值分布熵作为特征输入，运用机器学习的逻辑回归分类方法；根据焓值分布熵的变化识别人群恐慌行为的发生。本发明具有设计合理，方便使用，操作简单，计算精确快速的特点。
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公开(公告)号：CN112617839A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110094494.4
申请日：2021-01-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及生物信号的采集领域，具体涉及一种用于肌压信号采集的传感阵列和系统，该阵列包括绑带和设置在绑带上的压力传感器，其特征在于，所述绑带由松紧带和缝制在松紧带两端的窄短魔术贴构成，所述松紧带上均匀固定设有平面纽扣，平面纽扣表面涂抹有玻璃胶粘合剂，并通过玻璃胶粘合剂粘附有压力传感器，压力传感器表面设有半球形硅胶垫。本发明的传感阵列可以满足不同臂围的实验需求，而且在采集信号的时候可以轻易的对应于同一块肌肉群上，将采集的肌压数据与肌肉群相对应，丰富了肌压信号中的信息，同时基于该袖套采集的信号，可以明显的看出在做动作以及休息时的状态差异，对于后期的信号处理会有很大的帮助。
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