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公开(公告)号：CN118194012A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410192850.X
申请日：2024-02-21
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N7/01 , G06V20/58 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0442
Abstract: 本申请的实施例提供了一种数据知识双驱动的多模态大模型的可信度增强方法及装置。该方法包括：将预处理后的各待处理数据输入至预先训练完成的多模态大模型中，以使多模态大模型输出对应的融合特征；基于预先设定的时空碰撞策略，将融合特征与预设的知识基础进行时空碰撞处理，得到时空碰撞结果以确定融合特征对应的初始可信度；采用贝叶斯公式，将融合特征和时空碰撞结果进行概率融合，得到融合结果以对初始可信度进行更新，得到融合特征对应的目标可信度；将融合特征和目标可信度输入至预先训练完成的分类网络中以得到分类结果。本申请实施例的技术方案可以准确确定模型输出结果的可信度，进而提升后续决策质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117612200A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311369478.7
申请日：2023-10-20
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/776 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06N3/096
Abstract: 本申请的实施例提供了一种知识迁移的姿态估计模型的训练和识别方法。该训练方法包括：获取模型训练数据，模型训练数据包括相对应且预处理后的相机点云数据和雷达点云数据；根据相机点云数据对预先构建的第一训练模块进行训练，得到教师模型；根据雷达点云数据对预先构建的第二训练模块进行训练，得到学生模型；根据雷达点云数据对学生模型进行训练，得到目标姿态估计模型。本申请实施例的技术方案可以在现有毫米波雷达获取的稀疏点云的基础上，提高人体姿态识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN116400313A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310243699.3
申请日：2023-03-14
Applicant: 厦门大学
IPC: G01S7/41 , A61B5/11 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于毫米波雷达多域数据融合的行为检测方法及装置。该方法包括：根据由毫米波雷达向待检测空间进行探测得到的回波信号，确定其对应的距离‑速度谱；根据距离‑速度谱，将各距离上的每一个相同速度格点相加，得到单帧的微多普勒信号，并确定待检测空间对应的点云数据；根据微多普勒信号若确定动作发生，则获取与动作相对应的待检测数据，并确定其对应的微多普勒特征和点云特征；将微多普勒特征和点云特征输入至预先训练完成的帧特征融合网络，以使帧特征融合网络输出对应的动作分类结果。本申请技术方案可以降低行为检测的误报率，同时融合检测网络可提高行为识别准确率保证系统检测效果。
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公开(公告)号：CN114445914B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210094081.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 厦门大学 , 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/70 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/096 , G01S13/86
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的毫米波数据自动标注方法及系统，其中方法包括：采用多线程同步采集每个时刻待识别区域的毫米波数据和对应视频中的每一帧图像数据；将每一帧图像数据输入到训练好的行为识别神经网络模型进行识别，以得到每个时刻视频中的人体动作识别结果；对毫米波数据进行处理以得到带有时间维度信息的微多普勒特征数据；根据人体动作识别结果对微多普勒特征数据进行划分标注，以得到标注完成的毫米波数据；由此，通过同步采集视频数据和毫米波数据，以便通过视频数据对可解释性较弱的毫米波雷达数据进行标注，从而不仅节省了数据标注成本而且还提高了精确率。
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公开(公告)号：CN114445914A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210094081.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 厦门大学 , 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的毫米波数据自动标注方法及系统，其中方法包括：采用多线程同步采集每个时刻待识别区域的毫米波数据和对应视频中的每一帧图像数据；将每一帧图像数据输入到训练好的行为识别神经网络模型进行识别，以得到每个时刻视频中的人体动作识别结果；对毫米波数据进行处理以得到带有时间维度信息的微多普勒特征数据；根据人体动作识别结果对微多普勒特征数据进行划分标注，以得到标注完成的毫米波数据；由此，通过同步采集视频数据和毫米波数据，以便通过视频数据对可解释性较弱的毫米波雷达数据进行标注，从而不仅节省了数据标注成本而且还提高了精确率。
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公开(公告)号：CN110633428A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910919286.6
申请日：2019-09-26
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9538 , G07C5/00 , G06Q10/02 , G06Q30/06 , G07F17/00 , G06Q50/14 , G01C21/20 , G01S13/93 , G01S15/93 , G01S19/41 , G01S19/43
Abstract: 本发明涉及一种面向景区服务的微型共享电动车系统及其运营方法，在提供高精度定位服务的基础上实现微型共享电动车自动导航功能；并提供高质量驾乘服务，游客通过手机交互界面完成一键约车、一键停车、一键还车及带路功能等驾乘服务，实现基于自动导航的自动租借、自动归还、自动停车、自动计费等功能；提供景区服务功能，为游客推荐游览景点，并给出游览的路线和时间，游览过程中，可以根据当前定位，为游客自动介绍景点等。景区内的游客不需要知道到哪里取，去哪里还，从而节省用户等待时间，系统给游客提供多种景区服务便捷的服务。同时简化租借程序，节约管理中人力物力的成本。
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