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公开(公告)号：CN119992522A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510459797.X
申请日：2025-04-14
Applicant: 珠海市格努科技有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及计算机视觉和深度学习技术领域，公开了一种驾驶分心识别方法、装置、设备及存储介质，用于解决传统驾驶分心识别方案难以兼顾识别的时效性和准确度的技术问题。驾驶分心识别方法包括：将原始驾驶员图像数据输入预置的驾驶分心识别模型的输入层进行预处理，并将候选驾驶员图像数据通过深度可分离卷积层进行特征提取，得到初始驾驶行为特征图；将初始驾驶行为特征图输入多频谱注意力层进行频谱划分，并对各频谱范围的特征图进行注意力融合操作，得到融合特征图；将融合特征图输入池化层和特征展平层进行处理，得到待识别驾驶行为特征向量；将待识别驾驶行为特征向量输入分类器进行驾驶分心行为识别，得到驾驶分心识别结果。
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公开(公告)号：CN111811818B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010489268.1
申请日：2020-06-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于指定聚类数目AP聚类算法的滚动轴承故障诊断方法，通过给未知分类的滚动轴承数据集指定一个聚类数目，并不断改变偏向度来得到不同的聚类结果，记录指定聚类数目下每一个聚类结果的轮廓系数，再选聚类结果集中轮廓系数最大的聚类结果作为滚动轴承数据集的最终聚类结果，实现滚动轴承故障的诊断分类。本发明能够实现任意指定聚类数目，并得出指定聚类数目的最佳聚类结果，并能在得到聚类数目等于指定聚类数目条件下，找出精度最高的聚类结果，以提高滚动轴承的故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN118470787A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410520455.X
申请日：2024-04-28
Applicant: 珠海市格努科技有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及基于视频理解网络的员工行为识别方法、装置和存储介质，所述方法包括：采集视频数据，构建员工违规行为数据集；基于员工违规行为数据集，训练视频理解网络；在边缘设备中搭建经过训练的所述视频理解网络；设置基于拟合度的模糊匹配阈值，检测视频数据中是否存在待识别的行为；设置需要监控的至少一种员工违规行为；建立识别记录数据库，获取实时监控视频并识别记录员工违规行为。
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公开(公告)号：CN111811818A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010489268.1
申请日：2020-06-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于指定聚类数目AP聚类算法的滚动轴承故障诊断方法，通过给未知分类的滚动轴承数据集指定一个聚类数目，并不断改变偏向度来得到不同的聚类结果，记录指定聚类数目下每一个聚类结果的轮廓系数，再选聚类结果集中轮廓系数最大的聚类结果作为滚动轴承数据集的最终聚类结果，实现滚动轴承故障的诊断分类。本发明能够实现任意指定聚类数目，并得出指定聚类数目的最佳聚类结果，并能在得到聚类数目等于指定聚类数目条件下，找出精度最高的聚类结果，以提高滚动轴承的故障诊断精度。
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