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公开(公告)号：CN114913599B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210502598.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于自动编码器的视频异常行为检测方法及系统，其方法包括：S1：对输入的视频进行等间隔下采样的预处理；S2：采用Vibe背景提取算法结合U‑Net图像分割网络对预处理后的视频图像序列中的图像进行目标与背景的分离；S3：将图像的目标与背景分别输入到双通道自编码器的不同通道，由对应通道中的编码器分别对目标与背景提取图像特征后，在双通道自编码器的隐含层将两个通道分别提取的两个特征进行特征融合，最后将融合后的特征送入解码器进行模型训练；S4：在训练好的模型中使用重构误差判别对输入的待检测样本进行异常行为检测，得到异常行为检测结果，从而解决背景变化对异常行为检测造成的不利影响，使得到的模型通用性更强，易于部署到不同场景。
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公开(公告)号：CN110619261A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910163955.1
申请日：2019-03-05
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征融合的人体交互行为识别方法、系统及装置，该方法包括：对交互视频中的多个独立个体，分别提取局部时空特征与全局光流特征；将所述局部时空特征与所述全局光流特征进行特征融合，获得局部时空特征与所述全局光流特征之间的相关性，进而得到每个独立个体的单人特征信息；通过并行长短期记忆网络，获得混合特征信息；基于混合特征信息，进行分类，获得交互行为识别结果。本发明的技术方案充分保留了交互中的行为信息和交互信息，大大提高了交互行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN106022213B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201610289796.6
申请日：2016-05-04
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维骨骼信息的人体动作识别方法，该方法首先对多个不同性别和身高的个体样本分别作出多种动作时得到的彩色数据流、深度数据流和骨骼数据流进行处理，以构建得到分别对应每种动作的SVM模型，之后再采集被识别目标在Kinect深度传感器的采集范围内作出任一动作时的骨骼数据流，并由该骨骼数据流得到的归一化后的人体骨骼关节点与参考点之间的距离以及14个向量夹角，将上述数据分别输入多个SVM模型，输出概率最大的SVM模型对应的动作即为该识别目标作出的动作。本发明采用Kinect深度传感器进行图像获取，受光照条件、阴影等因素影响较小，能够实时获取人体动作的深度图和骨骼信息，从而准确地定位场景中的人体目标。
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公开(公告)号：CN109034066A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810840821.4
申请日：2018-07-27
Applicant: 北方工业大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/4619 , G06K9/4647 , G06K9/6273
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征融合的建筑物识别方法，包括：对输入的多光谱图像提取Gabor‑HOG特征；将提取的Gabor‑HOG特征与图像RGB颜色特征进行融合，形成低层特征向量；将低层特征向量输入到训练好的深度置信网络模型中，提取建筑物的高层特征，并生成每个像素点的后验概率；将生成的每个像素点的后验概率输入到训练好的条件随机场模型中，提取每个像素点邻域信息的上下文特征，并根据最大后验概率识别建筑物目标。本发明通过设计低层视觉特征，利用深度置信网络提取建筑物的高层特征，采用条件随机场提取建筑物的上下文特征，解决了提取建筑物特征单一化和传统方法只提取低层特征导致建筑物识别率低的问题，能够提高建筑物识别的精度和召回率。
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公开(公告)号：CN104036488B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410184042.5
申请日：2014-05-04
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的人体姿态动作研究方法，该方法首先通过双目标定获取相机的内外参数，接着从相机拍摄的图像中提取出各肤色区域的质心点的坐标，并对质心点进行匹配判断，然后以世界坐标系为基准求出匹配的质心点在世界坐标系中的坐标，最后根据质心点在世界坐标系中坐标判断人体的姿态及动作。本发明不需要拍摄大量图像，能够通过实时采集视频帧对人脸和双手等人体关键部位的质心点进行立体匹配，以获取人体关键部位之间的位置关系，运行成本较低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103020916B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210580270.5
申请日：2012-12-28
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种二维希尔伯特变换和BEMD结合的图像去噪方法，包括以下步骤：对含噪声图像进行BEMD，得到IMF和R；对IMF分量做二维希尔伯特变换；将希尔伯特变换后的图像和余量进行重构，得到去噪后图像。本发明具有以下有益效果：BEMD能够对图像进行多尺度分解，具有很好的局部时频特性，解决了传统滤波方法单一尺度去噪带来的问题，提高了图像分解效率和准确度；二维希尔伯特变换对图像乘性噪声、高斯噪声、椒盐噪声都能起到较好的滤波效果，消弱了图像中的噪声对图像细节和关键内容的影响，有效去除了噪声。
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公开(公告)号：CN102231891B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110209653.7
申请日：2011-07-25
Applicant: 北方工业大学
CPC classification number: Y02D70/122 , Y02D70/30
Abstract: 本发明公开了一种物联网末端数据采集路由方法。具体建立过程首先广播网络建立帧，当节点接收到网络建立帧后开始建立路由。将簇头节点的初始层次设为1，其他节点的初始层次设置为0；将节点携带的层次号lev1，源地址src，以及目的地址dst赋给其内部相应的寄存器；判断所述节点自身层次，当所述节点自身层次为0时，所述节点发送回复帧给父节点，并进行运算处理转发路由建立帧，所述父节点收到子节点的路由回复帧。本发明解决了在无线传感器网络的构成及路由维护过程中的信息重叠与额外开销，从而最大程度减少路由维护数据量，减少了能量消耗，从而延长末端节点的生命周期。
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公开(公告)号：CN103020916A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210580270.5
申请日：2012-12-28
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种二维希尔伯特变换和BEMD结合的图像去噪方法，包括以下步骤：对含噪声图像进行BEMD，得到IMF和R；对IMF分量做二维希尔伯特变换；将希尔伯特变换后的图像和余量进行重构，得到去噪后图像。本发明具有以下有益效果：BEMD能够对图像进行多尺度分解，具有很好的局部时频特性，解决了传统滤波方法单一尺度去噪带来的问题，提高了图像分解效率和准确度；二维希尔伯特变换对图像乘性噪声、高斯噪声、椒盐噪声都能起到较好的滤波效果，消弱了图像中的噪声对图像细节和关键内容的影响，有效去除了噪声。
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公开(公告)号：CN118691150B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410804917.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及招生评估领域，具体提供了一种基于学生性格画像和答题核查的学生评估系统。区块监督模块：用于搭建区块链监督网络，并对学生复试过程中进行答题核查；差异均衡模块：用于根据学生信息，搭建学生性格画像，并通过相对离差比确定评分差异，并确定消除差异后的评分数据；生源评估模块：用于将答题核查后的学生成绩表格和消除差异后的评分数据导入模糊云模型，生成学生录取评估结果；秘书模块：用于根据在学生复试过程中，根据导入的学生信息和学生录取评估结果，生成学生成绩表格。
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公开(公告)号：CN118014017A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410223737.3
申请日：2024-02-29
IPC: G06N3/0475 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本公开实施例提供一种融合多头注意力的WGAN学生数据生成算法和装置，涉及深度学习技术、教育信息科学与技术领域。该算法的具体实施方式包括：构建学生交叉学科能力和创新能力的评价指标体系，收集与评价指标体系对应的1000个学生的原始数据；对原始数据进行预处理，得到真实数据；随机生成服从标准正态分布的噪声数据，将正态分布噪声数据输入到待训练的改进生成模型；训练确定训练后的改进生成模型，并生成数据，转化为表格数据，作为生成的用于评价学生交叉学科能力和创新能力的数据。该实施方式生成的数据数值与真实数据相似性较高，提高了生成数据的质量和多样性，网络结构简单，生成速度较快，消耗的计算资源和训练成本较低。
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