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公开(公告)号：CN114582030B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210484610.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于服务机器人的行为识别方法，包括以下具体步骤：提取服务机器人应用场景中常用的13种行为类别的人体关节点序列形成训练数据集；对训练数据集进行预处理；结合实际应用场景对关节点数据进行加权优化输出17个主要关节点；使用多尺度时空图卷积和时间卷积模块构建轻量化的多尺度聚合时空图卷积深度学习神经网络模型；使用构建的网络模型对数据集进行训练和测试；利用训练好的模型对待识别的真实场景下视频图像中的人体行为进行识别；服务机器人收到人体行为识别结果并做出相应回应。本发明能够准确地对场景下的人体行为进行识别，保证了服务机器人的服务质量。
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公开(公告)号：CN114582030A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210484610.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于服务机器人的行为识别方法，包括以下具体步骤：提取服务机器人应用场景中常用的13种行为类别的人体关节点序列形成训练数据集；对训练数据集进行预处理；结合实际应用场景对关节点数据进行加权优化输出17个主要关节点；使用多尺度时空图卷积和时间卷积模块构建轻量化的多尺度聚合时空图卷积深度学习神经网络模型；使用构建的网络模型对数据集进行训练和测试；利用训练好的模型对待识别的真实场景下视频图像中的人体行为进行识别；服务机器人收到人体行为识别结果并做出相应回应。本发明能够准确地对场景下的人体行为进行识别，保证了服务机器人的服务质量。
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公开(公告)号：CN116403028A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310283401.1
申请日：2023-03-20
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0455 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多视图3D物体识别方法和系统，包括：步骤1，针对每个3D对象，从不同角度设置多个虚拟相机，以获得3D对象的多视图表示，并提取每个视图多尺度特征；步骤2，对每个视图的多尺度特征进行融合；步骤3，利用全局Transformer模块对不同视图的融合特征进行信息交互，经过信息交互后通过平均池化层聚合为全局描述符；步骤4，将全局描述符输入到分类器中进行分类。本发明方法在12视图设置的ModelNet40和ModelNet10上实现了最先进的识别性能。
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公开(公告)号：CN116778325A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310727358.3
申请日：2023-06-19
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种向日葵覆盖度获取方法、系统、装置及介质，该方法包括：采集若干向日葵影像数据，并对其进行预处理，以生成用于模型训练的数据集；基于所述数据集进行训练得到目标网络模型，其中，所述目标网络模型包括用于融合颜色特征的颜色融合模块以及用于对向日葵花盘的边缘进行分割的边缘增强模块；在获取到待识别向日葵图片后，利用所述颜色融合模块对所述待识别向日葵图片进行颜色特征融合处理得到融合特征，并利用所述边缘增强模块对所述融合特征的空间关系进行计算，得到输出结果；基于所述输出结果确定所述待识别向日葵图片所对应的向日葵覆盖度。本发明能够实现精确地获取向日葵的覆盖度。
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