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公开(公告)号:CN110765987B
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN201911196566.5
申请日:2019-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/20 , G06Q50/20 , A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/00 , A61B5/316 , A61B5/369 , A61B5/374 , A61B5/389 , A61B3/113 , A61B3/14
Abstract: 本发明提供了一种创新行为特征的量化方法、装置和电子设备,涉及学习效果评估的技术领域,包括获取学生的学习数据,所述学习数据包括眼睛关注的区域范围信息、表情变化信息、生理状态信息和脑电信息;根据所述学习数据得到预设时间段内的创新行为特征的量化值;返回所述创新行为特征的量化值;本发明能够量化评估学生的创新行为,为学生的创新活动提供数据支撑,为教师提供学生创新行为的反馈数据信息。
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公开(公告)号:CN110765987A
公开(公告)日:2020-02-07
申请号:CN201911196566.5
申请日:2019-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00 , G06Q50/20 , A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/0476 , A61B5/04 , A61B5/0488
Abstract: 本发明提供了一种创新行为特征的量化方法、装置和电子设备,涉及学习效果评估的技术领域,包括获取学生的学习数据,所述学习数据包括眼睛关注的区域范围信息、表情变化信息、生理状态信息和脑电信息;根据所述学习数据得到预设时间段内的创新行为特征的量化值;返回所述创新行为特征的量化值;本发明能够量化评估学生的创新行为,为学生的创新活动提供数据支撑,为教师提供学生创新行为的反馈数据信息。
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公开(公告)号:CN109101908B
公开(公告)日:2020-12-25
申请号:CN201810852672.3
申请日:2018-07-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种驾驶过程感兴趣区域检测方法及装置,涉及视频检测技术领域,该方法利用深度学习方法对训练检测库进行训练,生成第一检测器;基于第一检测器获得第一有用信息,基于第一有用信息进行训练,生成第二检测器;基于驾驶任务驱动的感兴趣区域进行训练,生成第三检测器;基于第三检测器获得第三有用信息,基于第三有用信息进行训练,生成第四检测器;合并第二检测器与第四检测器生成第五检测器。通过融合驾驶任务驱动与道路数据的感兴趣区域检测方法,缓解了驾驶任务驱动模型对视觉信息处理速度相对较慢的问题,解决了道路数据驱动模型不适用于复杂低速路模型的技术问题,提高了无人驾驶及辅助驾驶系统的有效预警,降低事故发生率。
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公开(公告)号:CN109101908A
公开(公告)日:2018-12-28
申请号:CN201810852672.3
申请日:2018-07-27
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/00791 , G06K9/3233 , G06K9/6256
Abstract: 本发明提供了一种驾驶过程感兴趣区域检测方法及装置,涉及视频检测技术领域,该方法利用深度学习方法对训练检测库进行训练,生成第一检测器;基于第一检测器获得第一有用信息,基于第一有用信息进行训练,生成第二检测器;基于驾驶任务驱动的感兴趣区域进行训练,生成第三检测器;基于第三检测器获得第三有用信息,基于第三有用信息进行训练,生成第四检测器;合并第二检测器与第四检测器生成第五检测器。通过融合驾驶任务驱动与道路数据的感兴趣区域检测方法,缓解了驾驶任务驱动模型对视觉信息处理速度相对较慢的问题,解决了道路数据驱动模型不适用于复杂低速路模型的技术问题,提高了无人驾驶及辅助驾驶系统的有效预警,降低事故发生率。
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公开(公告)号:CN108960199A
公开(公告)日:2018-12-07
申请号:CN201810852732.1
申请日:2018-07-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00369 , G06K9/00791 , G06K2209/21
Abstract: 本发明提供了一种目标行人检测方法、装置及电子设备,涉及计算机视觉技术领域,该方法包括获取车辆当前前方视角的环境图像;通过预先建立的行人检测模型,提取出环境图像中的行人;根据预先设定的行人与车速的对应关系,从行人中筛选出与车辆的当前车速对应的目标行人。本发明提供的上述方法能够有针对性地筛选目标行人,从而有效地辅助司机驾驶,以提升用户体验。
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