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公开(公告)号：CN115661943A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211653109.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/044 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级姿态评估网络的跌倒检测方法，属于行为识别技术领域。本发明包括：对于获取的关于人体行为图像，首先利用目标检测网络检测出人体的包围框，将人体包围框所在区域切割出来作为轻量级姿态评估网络的输入，以实时得到人体骨骼关键点信息，再将关键点按照预设顺序进行连接以获取二值化的人体骨架图，并计算出骨架图的宽高比值。然后，将人体骨架图输入基于全局平均池化的卷积神经网络二分类模型进行特征提取。最后由Softmax函数输出的分类结果结合骨架宽高比来判断人体是否发生跌倒。本发明在降低网络模型参数量和计算量以保证实时性的同时兼顾了检测准确率。
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公开(公告)号：CN115186089A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210810578.8
申请日：2022-07-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/34 , G06F16/35 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于核采样的摘要自动生成方法，使用UniLM模型，使得在理解原文时可以结合上下文的语义信息，语义理解效果更好；在生成摘要时，通过Mask机制单向生成，符合文本续写的逻辑；且UniLM模型通过多任务进行预训练，拥有更强的泛化能力。在UniLM进行解码时，采用核采样函数，根据核采样函数构造Mask矩阵，使得待生成的词语在有限的范围内随机采样生成，主要解决生成式摘要生成重复文本的问题。
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公开(公告)号：CN115661943B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211653109.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/044 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级姿态评估网络的跌倒检测方法，属于行为识别技术领域。本发明包括：对于获取的关于人体行为图像，首先利用目标检测网络检测出人体的包围框，将人体包围框所在区域切割出来作为轻量级姿态评估网络的输入，以实时得到人体骨骼关键点信息，再将关键点按照预设顺序进行连接以获取二值化的人体骨架图，并计算出骨架图的宽高比值。然后，将人体骨架图输入基于全局平均池化的卷积神经网络二分类模型进行特征提取。最后由Softmax函数输出的分类结果结合骨架宽高比来判断人体是否发生跌倒。本发明在降低网络模型参数量和计算量以保证实时性的同时兼顾了检测准确率。
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公开(公告)号：CN114818963A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210506243.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于跨图像特征融合的小样本检测算法。本发明主体结构是基于两阶段的目标检测算法Faster‑RCNN构建的小样本学习算法。首先输入查询图像和支持集图像进行特征图的提取，得到的特征图被送入跨图像特征融合模块用支持集中的特征信息来加强查询集中目标特征信息的表达，之后送入改进后的RPN模块生成ROI特征向量，再通过改进后的特征聚合模块对候选框进行筛选并完成支持集向量和ROI特征向量的空间对齐，最后将处理好的ROI和支持集向量送入分类器中进行分类，最终输出目标类型和框的准确定位。最后在PASCALVOC数据集上设计了多组消融实验和对比实验都获得了良好的检测精度，验证了检测算法的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118840783A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410876243.5
申请日：2024-07-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/64 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于交互式时空Transformer的三维姿态估计方法。本发明以PoseFormer模型从二维升维到三维时存在的局部性不足问题为说明案例，针对其对序列关节点局部信息的关注不足的问题，提出了基于交互式时空Transformer的三维姿态估计方法。在空间Transformer模块中增加交叉关节点交互单元，在时间Transformer模块中增加交叉帧交互单元，提高了二维姿态到三维姿态估计的准确率。
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公开(公告)号：CN115346266A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210710637.4
申请日：2022-06-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨架的监控视频中人体行为关键节点提取方法。该发明在行为检测领域有一定的通用性，可作为行为检测框架的一个模块。该专利中以打架、跌倒行为作为说明案例，展示对行为关键节点进行提取的方法。针对现有行为检测框架以固定的帧率抽取视频帧的不合理性，本发明提出根据人体的骨架关键点的运动信息动态调整抽取视频帧的位置以及抽取帧率，运动更快的行为节点段抽取更多视频帧。在现有的行为检测框架中加入基于骨架的人体行为关键节点提取模块能够更精准地确定特定行为发生的时空边界，取得更好的行为检测效果。
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公开(公告)号：CN114719861A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111474535.9
申请日：2021-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于UWB和ELM的无人机室内定位技术。该发明在室内精确定位具有一定的通用性，该专利以室内无人机定位作为说明案例。针对精确定位问题，在定位过程中加入了K‑Means聚类用于筛选可靠数据，聚类算法对于数据筛选具有一定的通用性和可移植性；针对环境的固定干扰以及UWB收发设备的误差问题，需要通过极限学习机进行训练，能有效提升定位精度和定位效率。
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公开(公告)号：CN114818963B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210506243.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于跨图像特征融合的小样本检测方法。本发明主体结构是基于两阶段的目标检测算法Faster‑RCNN构建的小样本学习算法。首先输入查询图像和支持集图像进行特征图的提取，得到的特征图被送入跨图像特征融合模块用支持集中的特征信息来加强查询集中目标特征信息的表达，之后送入改进后的RPN模块生成ROI特征向量，再通过改进后的特征聚合模块对候选框进行筛选并完成支持集向量和ROI特征向量的空间对齐，最后将处理好的ROI和支持集向量送入分类器中进行分类，最终输出目标类型和框的准确定位。最后在PASCAL VOC数据集上设计了多组消融实验和对比实验都获得了良好的检测精度，验证了检测算法的有效性。
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