公开(公告)号：CN116977786A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310904325.1

申请日：2023-07-21

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张锦鸿 ,  陈赞 ,  伍星 ,  冯远静

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明涉及能见度检测技术领域，具体涉及一种夜间能见度分类模型的训练方法、分类方法及介质，包括步骤：A，获取数据集；B，建立夜间能见度分类模型，所述夜间能见度分类模型包括依次连接的图像识别单元、光源分割单元以及分类单元；所述图像识别单元用于剪裁训练集的图像，以得到只含有光源的图像；光源分割单元用于将只含有光源的图像进行分割，以得到多个待分类图像块；分类单元用于对多个待分类图像块进行分类，以得到分类结果；C，基于获取的数据集对夜间能见度分类模型进行训练，并计算损失函数，直至损失函数收敛至预设值，以得到夜间能见度分类模型，能够实现自动标定，根据没有经过预先标定的动态光源得到结果，准确率更高。

公开(公告)号：CN116051405A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211700289.9

申请日：2022-12-28

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 邱杰凡 ,  贾逸哲 ,  丰泽辉 ,  张坤 ,  张锦鸿

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06T3/40 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了基于验证图片的多目标数据训练集生成方法，采用经过预训练的目标检测网络模型，对预处理后的未标注图片进行识别，按照识别结果分割出待检测目标区域，对于未标注图片的其余部分根据预设分割策略进行分割，得到分割后的未知分割图片；将根据图片推送策略推送的未知分割图片和已知分割图片进行拼接，生成向用户推送的验证图片；最后在获得用户对验证图片中未知分割图片和已知分割图片的标注结果后，实现对未标注图片的标注，放入训练集。本发明可以解决训练集人工制作过程中的低效、工作量大的困难，能为模型训练更快速的提供相应的训练集，为人工智能、机器学习领域的进一步发展提供了帮助。

公开(公告)号：CN120071417A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510149699.6

申请日：2025-02-11

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张嗣勇 ,  邱杰凡 ,  赵祥云 ,  张锦鸿

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/94 ,  G06T7/00 ,  A61B5/16

Abstract: 一种基于边缘视觉的抑郁症筛查系统，包括人脸全局特征提取分支、眼部局部特征提取分支、特征融合卷积模块、二维注意力分类网络和边缘设备部署模块；边缘摄像头采集到人脸视频数据后，输入抑郁症筛查网络，利用多任务级联卷积网络提取人脸关键点的全局特征，使用YOLO v7提取眼部局部特征；在人脸全局特征提取分支中，通过3个连续的通道调节模块提取人脸全局特征；在眼部局部特征分支中通过3个连续的通道增强卷积模块提取眼部局部特征，并通过特征融合卷积模块将这些特征进行融合；最后使用二维注意力分类网络对抑郁症进行分类。本发明不仅提高了抑郁症筛查的准确性，还能在实际筛查过程中即使网络环境较差，也能保证较快的识别速度。